《人工智能 算子接口》算子开发清单

[MiaoYYu]

《人工智能 算子接口 第1部分：基础数学类》- 最小集（79个）需新增或修改算子（28个）：

• 7.2.1.4 按指定值创建稠密张量
• 7.2.1.5 创建未初始化张量
• 7.2.1.7 以均匀分布随机数创建稠密张量
• 7.2.1.8 以正态分布随机数创建稠密张量
• 7.2.1.13 创建线性空间均匀分布稠密张量
• 7.2.2.1 形状查询
• 7.2.2.3 无穷检查
• 7.2.3.2 改变张量形状
• 7.2.6.3 张量的“逻辑非”操作
• 7.2.7.3 逐位“异或”操作
• 7.2.9.3 截断取整
• 7.2.9.4 就近取整
• 7.2.10.3 正切函数
• 7.2.10.5 反余弦函数
• 7.2.11.1 双曲正弦函数
• 7.2.11.2 双曲余弦函数
• 7.2.11.4 反双曲正弦函数
• 7.2.11.5 反双曲余弦函数
• 7.2.11.6 反双曲正切函数
• 7.2.12.2 指数函数扩展
• 7.2.12.4 以e为底的对数函数扩展
• 7.2.13.2 前缀和
• 7.2.14.2 最小索引
• 7.2.14.3 排序索引
• 7.2.15.1 复数构建
• 7.2.15.2 复数共轭
• 7.2.15.3 获取虚部
• 7.2.15.4 获取实部

《人工智能 算子接口 第2部分：神经网络类》-最小集（22个）需新增或修改算子（20个）：

• 7.2.1.3 分段线性近似 S 型函数
• 7.2.1.6 线性整流单元
• 7.2.1.7 带阈值的线性整流单元
• 7.2.1.8 指数线性单元
• 7.2.1.10 带参数线性整流单元
• 7.2.1.11 扩展指数线性单元
• 7.2.1.14 Softplus 函数
• 7.2.1.15 Softsign 函数
• 7.2.1.18 误差函数
• 7.2.3.1 随机失活函数
• 7.2.4.1 批量归一化
• 7.2.4.2 分组归一化
• 7.2.4.3 层归一化
• 7.2.4.4 实例归一化
• 7.2.4.7 Lp 范数归一化
• 7.2.5.1 一维池化
• 7.2.5.2 二维池化
• 7.2.5.3 三维池化
• 7.2.6.6 三维转置卷积
• 7.2.11.1 网格插值采样

[caikun-pjlab]

参考实现 https://github.com/DeepLink-org/DIOPI/pull/1336/files

[caikun-pjlab]

实验室目前正在实现

7.2.10.3 正切函数
7.2.10.5 反余弦函数
7.2.11.1 双曲正弦函数
7.2.11.2 双曲余弦函数
7.2.11.4 反双曲正弦函数
7.2.11.5 反双曲余弦函数
7.2.11.6 反双曲正切函数
7.2.12.2 指数函数扩展
7.2.12.4 以e为底的对数函数扩展
7.2.14.2 最小索引
7.2.14.3 排序索引

[coovy]

那我就尝试实现基础数学、神经网络的各前12个吧，即基础数学: [7.2.1.4, 7.2.9.4], 神经网络: [7.2.1.3, 7.2.4.2] 。