新增

新增 - 14

版本

  • 名稱：Add (GitHub)

  • 網域：main

  • since_version：14

  • 函數：False

  • 支援等級：SupportType.COMMON

  • 形狀推斷：True

此運算子版本自版本 14 起可用。

摘要

執行逐元素的二元加法 (支援 Numpy 風格的廣播)。

此運算子支援多向 (即 Numpy 風格) 廣播；如需更多詳細資訊，請查看 ONNX 中的廣播。

(Opset 14 變更)：擴展支援的類型以包含 uint8、int8、uint16 和 int16。

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，具有與兩個輸入相同的元素類型

類型限制

  • T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) ) 中

    將輸入和輸出類型限制為所有數值張量。

新增 - 13

版本

  • 名稱：Add (GitHub)

  • 網域：main

  • since_version：13

  • 函數：False

  • 支援等級：SupportType.COMMON

  • 形狀推斷：True

此運算子版本自版本 13 起可用。

摘要

執行逐元素的二元加法 (支援 Numpy 風格的廣播)。

此運算子支援多向 (即 Numpy 風格) 廣播；如需更多詳細資訊，請查看 ONNX 中的廣播。

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，具有與兩個輸入相同的元素類型

類型限制

  • T 在 ( tensor(bfloat16), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) ) 中

    將輸入和輸出類型限制為高精確度數值張量。

新增 - 7

版本

  • 名稱：Add (GitHub)

  • 網域：main

  • since_version：7

  • 函數：False

  • 支援等級：SupportType.COMMON

  • 形狀推斷：True

此運算子版本自版本 7 起可用。

摘要

執行逐元素的二元加法 (支援 Numpy 風格的廣播)。

此運算子支援多向 (即 Numpy 風格) 廣播；如需更多詳細資訊，請查看 ONNX 中的廣播。

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，具有與兩個輸入相同的元素類型

類型限制

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) ) 中

    將輸入和輸出類型限制為高精確度數值張量。

新增 - 6

版本

  • 名稱：Add (GitHub)

  • 網域：main

  • since_version：6

  • 函數：False

  • 支援等級：SupportType.COMMON

  • 形狀推斷：True

此運算子版本自版本 6 起可用。

摘要

執行逐元素的二元加法 (具有有限的廣播支援)。

如有必要，將會廣播右側引數以符合左側引數的形狀。指定廣播時，第二個張量可以是元素大小為 1 (包括純量張量和任何秩等於或小於第一個張量的張量)，或是使其形狀做為第一個張量形狀的連續子集。相互相等形狀的起始由引數 “axis” 指定，如果未設定，則假設為後綴比對。一維展開尚無法運作。

例如，支援下列張量形狀 (使用 broadcast=1)

shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), 即 B 是純量張量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), 即 B 是 1 個元素的張量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), 帶有 axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), 帶有 axis=0

需要傳遞屬性 broadcast=1 以啟用廣播。

屬性

  • axis - INT :

    如果設定，定義廣播維度。請參閱文件以取得詳細資訊。

  • broadcast - INT (預設值為 '0')

    傳遞 1 以啟用廣播

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元，應與第二個運算元共享類型。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。啟用廣播時，其大小可以小於 A。若停用廣播，則其大小應與 A 相同。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，與 A 具有相同的維度和類型

類型約束

  • T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(uint32), tensor(uint64) ) 中

    將輸入和輸出類型限制為高精確度數值張量。

Add - 1

版本

  • 名稱：Add (GitHub)

  • 網域：main

  • since_version: 1

  • 函數：False

  • 支援等級：SupportType.COMMON

  • 形狀推論: False

此版本的運算子自版本 1起可用。

摘要

執行逐元素的二元加法 (具有有限的廣播支援)。

如有必要，將會廣播右側引數以符合左側引數的形狀。指定廣播時，第二個張量可以是元素大小為 1 (包括純量張量和任何秩等於或小於第一個張量的張量)，或是使其形狀做為第一個張量形狀的連續子集。相互相等形狀的起始由引數 “axis” 指定，如果未設定，則假設為後綴比對。一維展開尚無法運作。

例如，支援下列張量形狀 (使用 broadcast=1)

shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), 即 B 是純量張量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), 即 B 是 1 個元素的張量 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5) shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), 帶有 axis=1 shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), 帶有 axis=0

需要傳遞屬性 broadcast=1 以啟用廣播。

屬性

  • axis - INT :

    如果設定，定義廣播維度。請參閱文件以取得詳細資訊。

  • broadcast - INT (預設值為 '0')

    傳遞 1 以啟用廣播

  • consumed_inputs - INTS :

    舊版的優化屬性。

輸入

  • A (異質) - T

    第一個運算元，應與第二個運算元共享類型。

  • B (異質) - T

    第二個運算元。啟用廣播時，其大小可以小於 A。若停用廣播，則其大小應與 A 相同。

輸出

  • C (異質) - T

    結果，與 A 具有相同的維度和類型

類型約束

  • T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(float16) )

    將輸入和輸出類型限制為浮點張量。