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6.3.3. 模型算子支持列表

6.3.3.1. 使用限制说明

本章节主要介绍X5处理器支持的 Caffe 和 ONNX 算子情况，其他未列出的算子因X5处理器 bpu硬件限制，暂不支持。

术语概念：

  • BPU加速 ：X5处理器可以进行加速的算子（一定约束条件下），如果不满足约束条件，则会在CPU进行计算

  • CPU计算 ：当前已经在X5处理器ARM CPU上进行优化的算子，支持onnx opset10与opset11。

  • CPU计算※ ：暂时未集成的CPU算子。

其他注意事项：

  • X5所有BPU上运行的算子均遵守一般限制：1. 输入输出维度均为4，对于支持非四维情况的op，会在约束中显性标识； 2. shape：H,W,C ∈ [1, 65536]，N <= 4096；3. N x C x H x W <= 1G bytes。

  • 支持 Caffe 1.0 基础算子以及常用扩展算子，支持onnx opset10 和 opset11 算子，对于无法满足BPU加速约束条件的算子将会退化到ARM CPU进行计算。

  • Cast , Constant , Dropout , Reshape , Squeeze , Unsqueeze , Shape 这些算子(OP)无法直接运行在BPU上，但在一些情况下（常量折叠）算法工具链会将其优化掉进而实现支持的效果。

  • 标记为PyTorch的算子(OP)为官方的opset11不包含的算子，X5算法工具链提供了导出脚本可以将其从PyTorch导出到X5处理器自定义的onnx OP中。

  • 基于tensorlfow-onnx（https://github.com/onnx/tensorflow-onnx）转换工具，支持将 tensorlfow1.* 版本的算子稳定的转换到opset6-opset11版本的ONNX模型格式，但是 Tensroflow2.* 当前支持还属于实验版本。

  • 关于OP主动量化被动量化的说明：一个符合本章节约束条件的OP仍然运行在CPU的主要原因是该OP属于被动量化OP，算法工具链会根据OP的计算特性和BPU底层逻辑等多方面考虑设计量化逻辑，当前量化逻辑分为：主动量化，被动量化，手动量化。量化逻辑更多信息请阅读：算法工具链中的主动量化和被动量化逻辑 章节。

6.3.3.2. X5支持的Caffe算子列表

caffe算子名称 CPU计算/BPU加速 X5 BPU支持约束 CPU支持约束
Convolution BPU加速 限制条件等同于 ONNX Conv 支持conv1d、conv2d、conv3d。

type约束支持：float，int32，int8。

auto_pad属性不支持。

pads属性约束：

- conv1d： [Dstart，Dend]，pads长度等于2，并且Dstart = Dend。

- conv2d：[Hstart，Wstart，Hend，Wend]，pads长度等于4 ，并且Hstart==Hend，Wstart==Wend。

- conv3d：[Dstart，Hstart，Wstart，Dend，Hend，Wend]，pads长度等于6 ，并且Dstart = Dend，Hstart==Hend，Wstart==Wend。
Deconvolution BPU加速 限制条件等同于 ONNX ConvTranspose shape约束：仅支持4维Tensor计算。

type约束：仅支持float类型。

attribute约束：

- 仅支持dilations、group、output_padding、 pads 、strides 属性。

- pads属性约束：[hstart, wstart, hend, wend]必须满足(hstart==hend and wstart==wend)。
MaxUnpool CPU计算 --- from_type支持：

- X：type约束：仅支持float类型。

- I：Tensor（int64）。

to_type支持：type约束：仅支持float类型。
Pooling BPU加速 共有四种Pooling算子即MaxPooling，AveragePooling，GlobalMaxPooling，GlobalAveragePooling。对四种Pooling的约束分别为：

- MaxPooling：

该算子支持int16输入输出。

kernel <= 256；

stride <= 256；

padding <= 256。

MaxPooling不支持dilation。

- AveragePooling：

限制条件等同于 ONNX AveragePool

- GlobalAveragePooling：

无限制。

- GlobalMaxPooling：

H, W ∈ [1, 256]。		 无
SPP CPU计算 不支持 支持pyramid_height，2^n 次pooling, n<7;

pooling kernel 小于等于 255；

支持pool，配置可选值为{0，1}
InnerProduct BPU加速 InnerProduct将被转化为Conv实现，边界约束参考Conv。

不支持配置axis属性。		 无
LRN CPU计算 不支持 local_size 支持。

alpha支持。

beta 支持。

norm_region 支持，配置可选值{ACROSS_CHANNELS, WITHIN_CHANNEL }。

k 支持。
MVN CPU计算 不支持 normalize_variance支持，配置可选值为{0, 1}。

across_channels支持，配置可选值为{0, 1}。

仅支持Float32类型的计算。
BatchNorm BPU加速 无限制 无
ELU BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维，最高维 ∈ [1, 4096]，其它维 ∈ [1, 65536]。		 无
BNLL CPU计算 不支持 无
PReLU BPU计算 1. 该算子仅支持int8输入输出。

2. 输入输出仅支持4维。		 - type约束支持：仅支持float类型。

- from_type：X和slope。

- to_type：Y。

- X的shape为data_shape，slope的为slope_shape ，shape约束如下：

- data_shape == slope_shape 。

- slope_shape.ProdSize() == 1 。

- X和slope仅支持NCHW排布的4维度计算，并且N、C维度值相等。

- HxW 与1x1（ slope_shape ）。

- HxW与Hx1（ slope_shape ）。

- HxW与1xW（ slope_shape ） 。

- X是4维度 && slope是3维度 && data_shape[1] == slope_shape [0] && slope_shape [1] == 1 && slope_shape [2] == 1。
ReLU/LeakyRelu BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 无
Sigmoid BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 无
TanH BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 无
Eltwise BPU加速 目前支持的operation包括Add、Sub、Mul。

1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入类型支持featurmap和常量，且最多支持一个常量输入。

3. 支持所有维度的广播，支持两个输入之间的互相广播，例如NH1C和N1WC。

4. 输入输出维度支持1-10维，大小为一般限制（见备注）。支持两个输入维度不同，输入大于4维时可通过合并相邻维度降维到4维（包括N），合并规则是：

(1)将输出dim为1的维度去除，例如[1, 2, 3, 4] [1, 2, 1, 4]->[1, 2, 3, 4]可看为[2, 3, 4],[2, 1, 4]->[2, 3,4]。

(2)相邻的非广播维度可以合并，如[2, 5, 4, 5, 3] [2, 5, 1, 5, 3], 2, 5可以合并。

(3)相邻的同一Tensor的广播维度可以合并: 如[2, 5, 4, 5, 2] [1, 1, 1, 5, 2] 2，5，4可以合并。

(4)广播维度不能和相邻非广播维度合并，如[2, 5, 4, 5, 2] [2, 1, 4, 1, 2]不能合并；非同一Tensor的广播维度不能合并 [2, 1, 4, 1, 2] [1, 5, 1, 5, 1]。		 无
Bias BPU加速 参考Eltwise等于Add的情况 无
Scale BPU加速 参考Eltwise等于Mul的情况 无
AbsVal BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 无
Exp BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 无
Log BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 无
Power BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维

3. 第二个输入只支持标量。		 无
Threshold CPU计算 不支持 无
Reduction CPU计算 不支持 operation 支持 SUM、ASUM、 SUMSQ、MEAN、Max、LogSum、Min、Prod；

axis 支持；

仅支持Float32类型的计算。
Softmax BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 默认运行在CPU上，当该op输入为四维并且axis=1,2,3时，可以通过run_on_bpu指定该节点将其运行在BPU上。		 无
ArgMax BPU加速 1. 仅支持 axis=1，c<=64。

2. 不支持配置top_k != 1。

3. 该算子支持int16输入输出。		 无
Concat BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 不支持N维度concat。		 无
Split BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 原始输入的长度必须是每个被切分的tensor长度的倍数。

3. 支持除N维度以外的任意维度。

4. split数应可以整除。

5. 支持非四维输入输出。		 无
Slice BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 无限制，支持非四维输入输出。		 无
Reshape BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 支持1-10维输入输出。		 shape 支持[1,4]个 shape_dim 配置 ；

axis 支持[-4,3]范围内可配，不支 持 N 维度，默认值 0，遵循 caffe 规则 ；

num_axes 支持[-1,3]范围内可配，默认 值-1 表示对 axis 起始的所有 轴进行变换
Flatten CPU计算 不支持（一些场景下可以融合） axis 取值范围[-4,3]，默认值 为 1，-4 与 0 含义相同。

只支持End_axis == -1。
Crop CPU计算 不支持 无
Dropout BPU加速 无限制 无
LSTM BPU加速 仅支持batch=1 --
Normalize CPU计算 不支持 type约束：仅支持float类型。
PassThrough BPU加速 支持mode=DCR 和 mode=CRD。

仅支持H和W方向的重新排列，并且仅支持blocksize=2的重排列。

举例：NxCxHxW -> Nx(4C)x(H/2)x(W/2)。		 type约束：仅支持float类型。
CReLU CPU计算 不支持 type约束：仅支持float类型。
RReLU CPU计算 不支持 无
Permute BPU加速 1. 支持任意输入维度。

2. 除batch维度（第一维）以外，支持任意其它维度的转换。		 - 支持nhwc2nchw，perm：[0, 3, 1, 2]。

- 支持nchw2nhwc，perm：[0, 2, 3, 1]。

- 支持指定perm维度转换，数据类型仅支持float，int8，int32。
MatMul BPU加速 C = MatMul(A，B)，对输入A和输入B有以下维度限制：

- A和B均支持非四维输入但需满足约束：

- A和B的维度必须相同。

- A和B的最低两个维度M, K ∈ [1, 8192]，其他更高维度∈[1, 4096]。

注：HDMK vs HDKN，MK/KN即为最低两个维度。

- 支持的broadcast需满足以下条件：

- A 跟B两个输入，除开最低两维的其他维度全是1或者全是不需要广播的值。

- 此场景支持的例子：HDMK vs H1KN

- 此场景不支持反例：H1MK vs 1DKN

- A除了最低两个维度，其他维度不能即有需要广播的值也有不需要广播的值。

- 此场景支持的例子：11MK vs HDKN

- 此场景不支持反例：H1MK vs HDKN

- B除了最低两个维度，如果其他维度即有需要广播的值也有不需要广播的值，那么不需要广播的值只能在连续的高维度上。

- 此场景支持的例子：BHDMK vs B11KN

- 此场景不支持反例：BHDMK vs B1DKN

注：需要广播的值和不需要广播的值：



- 如果A和B在对应维度轴上的两个值，一个为1，另一个为非1，那么1就是需要广播的值，非1就是不需要广播的值；

- 如果A和B在对应维度轴上的两个值相等，那么这两个值都是不需要广播的值（如HDMK vs H1KN，1是需要广播的值，H是不需要广播的值）。		 type约束：仅支持float类型。
Upsample BPU加速 输入featuremap需为四维NCHW，并且只支持在H和W维度上进行resize；

放大系数factor不能同时小于2。		 无
ROIPooling CPU计算 不支持 无
PSROIPooling CPU计算 不支持 无

6.3.3.3. X5支持的ONNX算子列表

ONNX算子名称 CPU计算/BPU加速 X5 BPU支持约束 CPU支持约束
Abs BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：仅支持float类型。
Acos BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束支持float和double类型。
Acosh BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束支持float和double类型。
Add BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入类型支持featurmap和常量，且最多支持一个常量输入。

3. 支持所有维度的广播，支持两个输入之间的互相广播，例如NH1C和N1WC。

4. 输入输出维度支持1-10维，大小为一般限制（见备注）。支持两个输入维度不同，输入大于4维时可通过合并相邻维度降维到4维（包括N），合并规则是：

(1)将输出dim为1的维度去除，例如[1, 2, 3, 4] [1, 2, 1, 4]->[1, 2, 3, 4]可看为[2, 3, 4],[2, 1, 4]->[2, 3,4]。

(2)相邻的非广播维度可以合并，如[2, 5, 4, 5, 3] [2, 5, 1, 5, 3], 2, 5可以合并。

(3)相邻的同一Tensor的广播维度可以合并: 如[2, 5, 4, 5, 2] [1, 1, 1, 5, 2] 2，5，4可以合并。

(4)广播维度不能和相邻非广播维度合并：如[2, 5, 4, 5, 2] [2, 1, 4, 1, 2]不能合并；非同一Tensor的广播维度不能合并 [2, 1, 4, 1, 2] [1, 5, 1, 5, 1]。

5. 作为resnet中的short-cut子结构的Add，会被融合到上一个conv中加速计算。		 - 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是8。
And CPU计算 -- - 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是8。
ArgMax BPU加速 1. 输入维度为四维输入NCHW。

2. N ∈ [1, 4096]，H,W ∈ [1, 65536] ，C ∈ [1, 8191]。

3. 该算子支持int16输入输出。

4. 仅支持沿C维度进行argmax/argmin，即axis=1。		 type约束：仅支持float类型。
ArgMin BPU加速 1. 输入维度为四维输入NCHW。

2. N ∈ [1, 4096]，H,W ∈ [1, 65536] ，C ∈ [1, 8191]。

3. 该算子支持int16输入输出。

4. 仅支持沿C维度进行argmax/argmin，即axis=1。		 type约束：仅支持float类型。
Asin BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维。		 type约束支持float和double类型。
Asinh BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维。		 type约束支持float和double类型。
Atan BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维。		 type约束支持float和double类型。
Atanh BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维。		 type约束支持float和double类型。
AveragePool BPU加速 kernel: H,W ∈ [1, 256]

H * W <= 8192 ，H * W > 1

stride: H,W ∈ [1, 256]< br/>padding: H,W ∈ [0, 255]		 输入和输出支持4维和5维。
BatchNormalization BPU加速 无限制。 type约束：仅支持float类型。

支持第1个维度是channel的数据排布方式计算。
BitShift CPU计算※ -- --
Cast CPU计算 -- from_type支持double, float, bool, int64, uint32, int32, uint16, int16, uint8, int8。

to_type支持double, float, bool, int64, uint32, int32, uint16, int16, uint8, int8。
Ceil BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束支持double类型和float类型。
Clip BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 opset6:

min, max作为属性值，dtype仅支持float类型;

opset11:

min, max作为输入，仅有两个输入时，第二个为min；dtype支持float, double类型。
Compress CPU计算※ -- --
Concat BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 不支持N维度concat。		 --
ConcatFromSequence CPU计算※ -- --
Constant BPU加速 会通过常量折叠将其优化为数值存储 目前不支持sparse_tensor属性。
ConstantOfShape BPU加速 会通过常量折叠将其优化为数值存储 type约束支持：float,int32,int8。
Conv BPU加速 支持四维输入（conv2d）和五维输入（conv3d）。

四维输入（conv2d）：

Kernel shape范围：N,C ∈ [1, 8192]; H,W ∈ [1, 31]。C * H * W < = 32767。

输入输出Channel取值范围(one group) <= 8192，如果Conv是量化子图的最后一个算子，取值范围<= 65536。

stride取值范围：H,W ∈ [1, 256]，但对于Conv后接Add(resnet shortcut-connecting) Stride取值范围为：{1, 2}，对dilated>1的conv，stride只支持=1。

Dilation取值范围：H,W∈ [1, 16]，H或W大于1时，只支持输出int8，且输入Tensor的H必须能被dilation的H整除，输入Tensor的W必须能被dilation的W整除。

padding取值范围：H,W ∈ [0, 256]。

五维输入（conv3d）：

输入大小NCDHW：N ∈ [1, 128]; H,W,D,C ∈ [1, 65536]。

kernel大小NCDHW：N,C ∈ [1, 65536]; H,W ∈ [1, 31], D ∈ [1, 8191]。

padding大小DHW：H,W ∈ [0, 256], D ∈ [0, kernel_d/2]。

stride取值范围：H, W同为1或H, W同为2。

group，dilation暂不支持。

Size: 1G bytes；当D * C > 4096时, H * alignCeil(W, 256) * D * C < 1G。

weight的D * 输入的C <= 8192。		 支持conv1d、conv2d、conv3d。

type约束支持：float，int32，int8。

auto_pad属性不支持。

pads属性约束：

- conv1d： [Dstart，Dend]，pads长度等于2，并且Dstart = Dend。

- conv2d：[Hstart，Wstart，Hend，Wend]，pads长度等于4 ，并且Hstart==Hend，Wstart==Wend。

- conv3d：[Dstart，Hstart，Wstart，Dend，Hend，Wend]，pads长度等于6 ，并且Dstart = Dend，Hstart==Hend，Wstart==Wend。
ConvInteger CPU计算※ -- --
ConvTranspose BPU加速 输入输出featuremap大小限制：

N ∈ [1, 128]。

H,W ∈ [1, 65536]。

C ∈ [1, 2048] 。

Size: 1G bytes。

weight大小限制：

N,C ∈ [1, 2048]。

H,W ∈ [1, 14]且HW不同时为1。

Size:

psh = padding.h % stride.h;

psw = padding.w % stride.w;

ksh = (kernel.h - 1 + psh) / stride.h +1

ksw = (kernel.w - 1 + psw) / stride.w + 1

group_num = fout.c / kernel.c

ksc = fin.c / group_num

kernel_size = ksh * ksw * ksc

kernel_size ∈ [1, 32767]

padding取值范围：

stride为奇数时，H,W ∈ [0, kernel / stride)。

stride为偶数，H,W ∈ [0, kernel / stride]。

out_pad取值范围：H,W ∈ {0,1}。

stride >= 1 && stride <=14 但不支持stride_h和stride_w同时等于1。

Dilation ∈ {(1, 1)}。		 shape约束：仅支持4维Tensor计算。

type约束：仅支持float类型。

attribute约束：

- 仅支持dilations、group、output_padding、 pads 、strides 属性。

- pads属性约束：[hstart, wstart, hend, wend]必须满足(hstart==hend and wstart==wend)。
Cos BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束支持float类型。
Cosh BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束支持float类型。
CumSum CPU计算 -- axis：type约束仅支持int32类型。
DepthToSpace BPU加速 该算子支持int16输入输出。

支持mode=DCR 和 mode=CRD。

仅支持H和W方向的重新排列，并且仅支持blocksize=2的重排列。

举例：NxCxHxW -> Nx(C/4)x(2H)x(2W) 输出的channel必须是4的倍数。		 from_type支持：

- type约束仅支持float类型。

- 仅支持4维度Tensor计算。

to_type支持：

- type约束仅支持float类型。

- 仅支持4维度Tensor计算。
DequantizeLinear CPU计算 -- --
Det CPU计算※ -- --
Div BPU加速 对input shape的约束请参考Mul算子。 - 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是8。
Dropout BPU加速 该算子推理阶段不参加计算， 会被移除优化 --
Einsum CPU计算※ -- --
Elu BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：仅支持float类型。
Equal BPU加速 1. 该算子支持int16输入。

2. 支持所有维度的广播，支持fin0或fin1其中一个输入的广播，不能支持互相广播。

3. 输入输出维度支持1-10维，大小为一般限制（见备注）。输入大于4维时可通过合并相邻维度降维到4维（包括N），合并规则是：

(1)将输出dim为1的维度去除，例如[1, 2, 3, 4] [1, 2, 1, 4]->[1, 2, 3, 4]可看为[2, 3, 4],[2, 1, 4]->[2, 3,4]。

(2)相邻的非广播维度可以合并，如[2, 5, 4, 5, 3] [2, 5, 1, 5, 3], 2, 5可以合并。

(3)相邻的同一Tensor的广播维度可以合并: 如[2, 5, 4, 5, 2] [1, 1, 1, 5, 2] 2，5，4可以合并。

(4)广播维度不能和相邻非广播维度合并：如[2, 5, 4, 5, 2] [2, 1, 4, 1, 2]不能合并。

4. 默认运行在CPU上，可以通过run_on_bpu指定该节点将其运行在BPU上。		 - 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是8。
Erf BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：支持float数据类型。
Exp BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：仅支持float类型。
Expand BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维，输入与输出仅支持有一个维度上的数值不同。

3. 输入与输出仅允许有一个维度上数值不同。		 --
EyeLike CPU计算 -- --
Flatten BPU加速 限制条件等同于Reshape。 --
Floor BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：仅支持float类型。
GRU CPU计算 -- - direction属性仅支持forward类型。

- type约束：仅支持float类型。
Gather BPU加速 1. input/output/indices 的rank都要小于等于4。

2. indices支持：

- indices是feature（其他op输出）时，type约束仅支持int32类型。

- indices是weight（模型保存的常量）时，type约束支持int32和int64类型。		 from_type支持：

- input：type约束支持：

float,int64,int32,int8,uint64,uint32,uint8。

- indices：type约束支持int32, int64。

to_type支持：type约束支持：

float,int64,int32,int8,uint64,uint32,uint8。
GatherElements BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. input/indices/output维度支持1-10维。

3. 当输入维度 i != axis时，要求indices.shape[i] <= input.shape[i]。		 --
GatherND CPU计算 -- from_type支持：

- input：type约束支持float,int32,int8。

- indices：tensor(int64)。

to_type支持：type约束支持float,int32,int8。
Gemm BPU加速 Gemm将被转化为Conv实现，边界约束参考Conv。 type约束：仅支持float类型。
GlobalAveragePool BPU加速 无限制。 - type约束：仅支持float类型。

- 仅支持四维Tensor。
GlobalLpPool CPU计算 -- - type约束：支持float和double类型。

- 仅支持四维Tensor计算。
GlobalMaxPool BPU加速 H, W ∈ [1, 256]。 - type约束仅支持float类型。

- 仅支持四维Tensor。
Greater BPU加速 1. 该算子支持int16输入。

2. 支持所有维度的广播，支持fin0或fin1其中一个输入的广播，不能支持互相广播。

3. 输入输出维度支持1-10维，大小为一般限制（见备注）。输入大于4维时可通过合并相邻维度降维到4维（包括N），合并规则是：

(1)将输出dim为1的维度去除，例如[1, 2, 3, 4] [1, 2, 1, 4]->[1, 2, 3, 4]可看为[2, 3, 4],[2, 1, 4]->[2, 3,4]。

(2)相邻的非广播维度可以合并，如[2, 5, 4, 5, 3] [2, 5, 1, 5, 3], 2, 5可以合并。

(3)相邻的同一Tensor的广播维度可以合并：如[2, 5, 4, 5, 2] [1, 1, 1, 5, 2] 2，5，4可以合并。

(4)广播维度不能和相邻非广播维度合并：如[2, 5, 4, 5, 2] [2, 1, 4, 1, 2]不能合并。

4. 默认运行在CPU上，可以通过run_on_bpu指定该节点将其运行在BPU上。		 - 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是8。
HardSigmoid BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束仅支持float类型。
Hardmax CPU计算※ -- --
Identity CPU计算 -- --
If CPU计算※ -- --
InstanceNormalization CPU计算 -- - type约束仅支持float类型。

- 支持第1个维度是channel的数据排布方式计算。
IsInf CPU计算※ -- --
IsNaN CPU计算※ -- --
LRN CPU计算 -- - type约束仅支持float类型。

- 仅支持四维Tensor。
LSTM BPU加速 仅支持batch_size=1，如果需要配置多batch，需要在导出onnx时保证LSTM的batch为1并在yaml中配置参数input_batch=1。 - type约束仅支持float类型。

- 属性约束：direction属性仅支持forward。

- 输入约束：

- 支持X、W、R输入配置；

- 支持X、W、R、B输入配置（sequence_lens为空或默认值）；

- 支持X、W、R、B、sequence_lens、initial_h、initial_c、P输入配置（sequence_lens为空或者默认值）。
LeakyRelu BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：仅支持float类型。
Less BPU加速 1. 该算子支持int16输入。

2. 支持所有维度的广播，支持fin0或fin1其中一个输入的广播，不能支持互相广播。

3. 输入输出维度支持1-10维，大小为一般限制（见备注）。输入大于4维时可通过合并相邻维度降维到4维（包括N），合并规则是：

(1)将输出dim为1的维度去除，例如[1, 2, 3, 4] [1, 2, 1, 4]->[1, 2, 3, 4]可看为[2, 3, 4],[2, 1, 4]->[2, 3,4]。

(2)相邻的非广播维度可以合并，如[2, 5, 4, 5, 3] [2, 5, 1, 5, 3], 2, 5可以合并。

(3)相邻的同一Tensor的广播维度可以合并：如[2, 5, 4, 5, 2] [1, 1, 1, 5, 2] 2，5，4可以合并。

(4)广播维度不能和相邻非广播维度合并：如[2, 5, 4, 5, 2] [2, 1, 4, 1, 2]不能合并。

4. 默认运行在CPU上，可以通过run_on_bpu指定该节点将其运行在BPU上。		 - 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是8。
LessOrEqual BPU加速 opset11 不支持单个LessOrEqual算子，支持拆分后的算子Greater+Not运行在BPU上，限制条件与Greater相同。 - 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是8。
Log BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：仅支持float类型。
LogSoftmax CPU计算 -- type约束：仅支持float类型。
Loop CPU计算※ -- --
LpNormalization CPU计算 -- - p范数仅支持1或者2。

- type约束支持float类型。
LpPool CPU计算 -- - auto_pad属性不支持。

- type约束支持float类型。

- 仅支持4维计算。
MatMulInteger CPU计算※ -- --
MatMul BPU加速 C = MatMul(A，B)，对输入A和输入B有以下维度限制：

- A和B均支持非四维输入但需满足约束：

- A和B的维度必须相同。

- A和B的最低两个维度M, K∈[1, 8192]，其他更高维度∈[1, 4096]。

注：HDMK vs HDKN，MK/KN即为最低两个维度。

- 支持的broadcast需满足以下条件：

- A跟B两个输入，除开最低两维的其他维度全是1或者全是不需要广播的值。

- 此场景支持的例子：HDMK vs H1KN

- 此场景不支持反例：H1MK vs 1DKN

- A除了最低两个维度，其他维度不能即有需要广播的值也有不需要广播的值。

- 此场景支持的例子：11MK vs HDKN

- 此场景不支持反例：H1MK vs HDKN

- B除了最低两个维度，如果其他维度即有需要广播的值也有不需要广播的值，那么不需要广播的值只能在连续的高维度上。

- 此场景支持的例子：BHDMK vs B11KN

- 此场景不支持反例：BHDMK vs B1DKN

注：需要广播的值和不需要广播的值：

- 如果A和B在对应维度轴上的两个值，一个为1，另一个为非1，那么1就是需要广播的值，非1就是不需要广播的值；

- 如果A和B在对应维度轴上的两个值相等，那么这两个值都是不需要广播的值（如HDMK vs H1KN，1是需要广播的值，H是不需要广播的值）		 type约束：仅支持float类型。
Max BPU加速 1.该算子支持int16输入输出。

2.支持所有维度的广播，支持两个输入之间的互相广播，例如NH1C和N1WC。

3.输入输出维度支持1-10维，大小为一般限制（见备注）。支持两个输入维度不同，输入大于4维时可通过合并相邻维度降维到4维（包括N），合并规则是：

(1)将输出dim为1的维度去除，例如[1, 2, 3, 4] [1, 2, 1, 4]->[1, 2, 3, 4]可看为[2, 3, 4],[2, 1, 4]->[2, 3,4]。

(2)相邻的非广播维度可以合并，如[2, 5, 4, 5, 3] [2, 5, 1, 5, 3], 2, 5可以合并。

(3)相邻的同一Tensor的广播维度可以合并：如[2, 5, 4, 5, 2] [1, 1, 1, 5, 2] 2，5，4可以合并。

(4)广播维度不能和相邻非广播维度合并：如[2, 5, 4, 5, 2] [2, 1, 4, 1, 2]不能合并；非同一Tensor的广播维度不能合并 [2, 1, 4, 1, 2] [1, 5, 1, 5, 1]。		 - 支持1-∞个输入。

- 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是8。
MaxPool BPU加速 该算子支持int16输入输出。

kernel <= 256。

stride <= 256。

padding <= 256。

MaxPool不支持dilation。		 1. dilation只支持1x1。

2. 只支持数据行优先存储。

3. auto_pad属性不支持。

4. storage_order属性不支持。

5. 输入和输出支持4维和5维。
MaxRoiPool CPU计算 -- 无
Mean CPU计算※ -- --
Min BPU加速 1.该算子支持int16输入输出。

2.支持所有维度的广播，支持两个输入之间的互相广播，例如NH1C和N1WC。

3.输入输出维度支持1-10维，大小为一般限制（见备注）。支持两个输入维度不同，输入大于4维时可通过合并相邻维度降维到4维（包括N），合并规则是：

(1)将输出dim为1的维度去除，例如[1, 2, 3, 4] [1, 2, 1, 4]->[1, 2, 3, 4]可看为[2, 3, 4],[2, 1, 4]->[2, 3,4]。

(2)相邻的非广播维度可以合并，如[2, 5, 4, 5, 3] [2, 5, 1, 5, 3], 2, 5可以合并。

(3)相邻的同一Tensor的广播维度可以合并：如[2, 5, 4, 5, 2] [1, 1, 1, 5, 2] 2，5，4可以合并。

(4)广播维度不能和相邻非广播维度合并：如[2, 5, 4, 5, 2] [2, 1, 4, 1, 2]不能合并；非同一Tensor的广播维度不能合并 [2, 1, 4, 1, 2] [1, 5, 1, 5, 1]。

4. 默认运行在CPU上，可以通过run_on_bpu指定该节点将其运行在BPU上。		 - 支持1-∞个输入。

- 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是8。
Mod CPU计算 -- --
Mul BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2.输入类型支持featurmap和常量，且最多支持一个常量输入。

3. 支持所有维度的广播，支持两个输入之间的互相广播，例如NH1C和N1WC。

4. 输入输出维度支持1-10维，大小为一般限制（见备注）。支持两个输入维度不同，输入大于4维时可通过合并相邻维度降维到4维（包括N），合并规则是：

(1)将输出dim为1的维度去除，例如[1, 2, 3, 4] [1, 2, 1, 4]->[1, 2, 3, 4]可看为[2, 3, 4],[2, 1, 4]->[2, 3,4]。

(2)相邻的非广播维度可以合并，如[2, 5, 4, 5, 3] [2, 5, 1, 5, 3], 2, 5可以合并。

(3)相邻的同一Tensor的广播维度可以合并: 如[2, 5, 4, 5, 2] [1, 1, 1, 5, 2] 2，5，4可以合并。

(4)广播维度不能和相邻非广播维度合并：如[2, 5, 4, 5, 2] [2, 1, 4, 1, 2]不能合并；非同一Tensor的广播维度不能合并 [2, 1, 4, 1, 2] [1, 5, 1, 5, 1]。		 - 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是8。
Multinomial CPU计算※ -- --
Neg CPU计算 -- --
Not CPU计算 -- --
OneHot CPU计算 -- --
Or CPU计算 -- - 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是8。
PRelu BPU加速 1. 该算子仅支持int8输入输出。

2. 输入输出仅支持4维。		 - type约束支持：仅支持float类型。

- from_type：X和slope。

- to_type：Y。

- X的shape为data_shape，slope的为slope_shape ，shape约束如下：

- data_shape == slope_shape。

- slope_shape.ProdSize() == 1。

- X和slope仅支持NCHW排布的4维度计算，并且N、C维度值相等。

- HxW 与1x1（ slope_shape ）。

- HxW与Hx1（ slope_shape ）。

- HxW与1xW（ slope_shape ）。

- X是4维度 && slope是3维度 && data_shape[1] == slope_shape [0] && slope_shape [1] == 1 && slope_shape [2] == 1。
Pad BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 支持mode = Constant。

3. 支持所有维度的Pad。		 Pad-10：

- type约束仅支持float类型。

- 仅支持NCHW排布的4维Tensor。

- 属性pads的约束如下：

- len(pads) == 8 && pads[i] >=0 && pads[0] == 0 && pads[1] == 0 && pads[4] == 0 && pads[5] == 0。

Pad-11：

- from_type支持：

- data：type约束仅支持float类型。

- pads : tensor(int64)。

- constant_value (optional)：type约束仅支持float类型。

- to_type支持：type约束仅支持float类型。

- 输入和输出支持4维，仅支持2/3维度填充。

- 输入和输出支持5维，仅支持2/3/4维度填充。
Pow BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维

3. 第二个输入只支持标量。		 - type约束支持：double, float，int64, int32。

- 支持相同输入shape的计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是5。

- 仅支持X和Y相同type。
QLinearConv CPU计算※ -- --
QLinearMatMul CPU计算※ -- --
QuantizeLinear CPU计算 -- --
RNN CPU计算 -- - type约束：仅支持float类型。

- 属性约束：direction属性仅支持forward。

- 输入约束：仅支持X、W、R输入，不支持可选输入B、sequence_lens、initial_h设置。

- 输出约束：仅支持Y_h的输出，shape [num_directions, batch_size, hidden_size]。
RandomNormal CPU计算※ -- --
RandomNormalLike CPU计算※ -- --
RandomUniform CPU计算 -- --
RandomUniformLike CPU计算 -- --
Range CPU计算 -- type约束支持：float,int64,int32,int16。
Reciprocal BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 --
ReduceL1 CPU计算 -- --
ReduceL2 CPU计算 -- --
ReduceLogSum CPU计算 -- --
ReduceLogSumExp CPU计算 -- type约束支持float、double数据类型。
ReduceMax BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入支持2-5维，需要指定axes属性，指定的axes数量为1，不支持沿大于1个维度进行reduce操作。

3. reduce维度对应的轴的size ∈ [1, 8192]。

4. 仅支持keepdims == 1。		 axes支持0, 1或者等于输入数据的维数
ReduceMean BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入支持2-5维，需要指定axes属性，指定的axes数量为1，不支持沿大于1个维度进行reduce操作。

3. 当reduce维度=2时，支持同时沿HW维度进行reduce。

4. 仅支持keepdims == 1。		 axes支持0, 1或者等于输入数据的维数
ReduceMin CPU计算 -- --
ReduceProd CPU计算 -- --
ReduceSum BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入支持2-5维，需要指定axes属性，指定的axes数量为1，不支持沿大于1个维度进行reduce操作。		 axes支持0, 1或者等于输入数据的维数
ReduceSumSquare CPU计算 -- axes支持0, 1或者等于输入数据的维数
Relu BPU加速 无限制 type约束：仅支持float类型。
Reshape BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 支持1-10维输入输出。		 --
Resize BPU加速 1. 输入featuremap需为四维NCHW，并且只支持在H和W维度上进行resize，onnx opset=11时支持roi输入（pytorch转换的模型需手动修改算子添加roi输入，roi只支持常量输入），roi输入只支持H和W维度，roi输入只在tf_crop_and_resize模式下起作用。

2. 属性mode支持nearest和linear两种模式。

3. 支持放大和缩小。

4. 对于mode=nearest，放大系数factor支持2的幂数倍如2，4，8，16，32等；支持H维度和W维度的放大系数不同但需要满足H_factor <= W_factor。

5. 对于onnx opset=11，属性coordinate_transformation_mode支持half_pixel，pytorch_half_pixel, asymmetric，align_corners和tf_crop_and_resize，当coordinate_transformation_mode=tf_crop_and_resize时，需要保证roi输入转换得到的边界坐标为整数。		 resize-10

- 输入等于2时，使用opset10。

- 输入数据是4维Tensor。

resize-11

- 输入大于2时，使用opset11。

- 输入数据是4维Tensor。

- coordinate_transformation_mode在nearest, linear模式下支持half_pixel, asymmetric, align_corners和pytorch_half_pixel四种，在cubic模式下只支持half_pixel。

- extrapolation_value属性不支持。
ReverseSequence CPU计算 -- --
RoiAlign CPU计算 -- --
Round BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维。		 --
Scan CPU计算※ -- --
Scatter (deprecated) CPU计算※ -- --
ScatterElements CPU计算 -- from_type支持：

- data：type约束支持：float,int32,int8。

- indices：type约束仅支持int32类型。

- updates：type约束支持：float,int32,int8。

to_type支持：type约束支持：float,int32,int8。
ScatterND CPU计算 -- from_type支持：

- data：type约束支持：float,int32,int8。

- updates : type约束支持：float,int32,int8。

to_type支持：type约束支持：float,int32,int8。
Selu BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维。		 type约束：仅支持float类型。
SequenceAt CPU计算※ -- --
SequenceConstruct CPU计算※ -- --
SequenceEmpty CPU计算※ -- --
SequenceErase CPU计算※ -- --
SequenceInsert CPU计算※ -- --
SequenceLength CPU计算※ -- --
Shape BPU加速 会通过常量折叠将其优化为数值存储 --
Shrink CPU计算※ -- --
Sigmoid BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：仅支持float类型。
Sign BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：仅支持float类型。
Sin BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束支持float和double类型。
Sinh BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束支持float类型。
Size BPU加速 会通过常量折叠将其优化为数值存储 --
Slice BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 无限制，支持非四维输入输出。		 无
Softmax BPU加速 - 该算子支持int16输入输出。

- 默认运行在CPU上，由于onnx::softmax和pytorch::softmax计算存在区别，分以下两种情况：

1. 对于onnx::softmax，当该op输入为四维并且axis=3时，可以通过run_on_bpu指定该节点将其运行在BPU上。

2. 对于pytorch::softmax, 当该op输入为四维并且axis=1,2,3时，可以通过run_on_bpu指定该节点将其运行在BPU上。		 type约束：仅支持float类型。
Softplus BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：仅支持float类型。
Softsign BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：仅支持float类型。
SpaceToDepth BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 支持mode=DCR 和 mode=CRD。

仅支持H和W方向的重新排列，并且仅支持blocksize=2的重排列。

举例：NxCxHxW -> Nx(4C)x(H/2)x(W/2)		 type约束：仅支持float类型。
Split BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 原始输入的长度必须是每个被切分的tensor长度的倍数。

3. 支持除N维度以外的任意维度。

4. split数应可以整除。

5. 支持非四维输入输出。		 type约束：仅支持float类型。
SplitToSequence CPU计算※ -- --
Sqrt BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：仅支持float类型。
Squeeze BPU加速 该op会被转换成Reshape，BPU约束详见Reshape op。 --
StringNormalizer CPU计算※ -- --
Sub BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入类型支持featurmap和常量，且最多支持一个常量输入。

3. 支持所有维度的广播，支持两个输入之间的互相广播，例如NH1C和N1WC。

4. 输入输出维度支持1-10维，大小为一般限制（见备注）。支持两个输入维度不同，输入大于4维时可通过合并相邻维度降维到4维（包括N），合并规则是：

(1)将输出dim为1的维度去除，例如[1, 2, 3, 4] [1, 2, 1, 4]->[1, 2, 3, 4]可看为[2, 3, 4],[2, 1, 4]->[2, 3,4]。

(2)相邻的非广播维度可以合并，如[2, 5, 4, 5, 3] [2, 5, 1, 5, 3], 2, 5可以合并。

(3)相邻的同一Tensor的广播维度可以合并: 如[2, 5, 4, 5, 2] [1, 1, 1, 5, 2] 2，5，4可以合并。

(4)广播维度不能和相邻非广播维度合并：如[2, 5, 4, 5, 2] [2, 1, 4, 1, 2]不能合并；非同一Tensor的广播维度不能合并 [2, 1, 4, 1, 2] [1, 5, 1, 5, 1]。		 - 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是8。
Sum BPU加速 限制条件等同于Add type约束：仅支持float类型。
Tan BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：支持float类型。
Tanh BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入输出支持1-10维		 type约束：仅支持float类型。
TfIdfVectorizer CPU计算※ -- --
ThresholdedRelu CPU计算 -- type约束：仅支持float类型。
Tile BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 输入与输出仅允许有一个维度上数值不同。		 type约束：仅支持float,int64,int32,uint64,uint32类型。
TopK BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. input/indices/output维度支持1-10维。

3. indices type约束支持int16/int32/int64。

4. 参数sorted只支持true。		 - type约束：仅支持float类型。
Transpose BPU加速 1. 该算子支持int16输入输出。

2. 支持任意输入维度。		 - 支持nhwc2nchw，perm：[0, 3, 1, 2]。

- 支持nchw2nhwc，perm：[0, 2, 3, 1]。

- 支持指定perm维度转换，数据类型仅支持float，int8，int32。
Unique CPU计算※ -- --
Unsqueeze BPU加速 该op会被转换成Reshape，BPU约束详见Reshape op。 --
Upsample (resize替代) BPU加速 -- Upsample-(resize-10)

- 输入等于2时，使用opset10。

- 输入数据是4维Tensor。

Upsample-(resize-11)

- 输入大于2时，使用opset11。

- 输入数据是4维Tensor。

- coordinate_transformation_mode在nearest, linear模式下支持half_pixel, asymmetric, align_corners和pytorch_half_pixel四种，在cubic模式下只支持half_pixel。

- extrapolation_value属性不支持。
Where CPU计算 -- type约束支持float和int64类型。

condition的shape为cond_shape，X的shape为x_shape，Y的shape为y_shape ，output的shape为o_shape，shape约束如下：

- 仅支持cond_shape == o_shape情况下：

- x_shape == o_shape的broadcast。

- y_shape == o_shape的broadcast。

- 仅支持cond_shape.NDim() == 4 && o_shape.NDim() == 4 && N维度值相同 && C维度值相同：

- 1x1（cond_shape）与HxW （o_shape）。

- Hx1（cond_shape）与HxW（o_shape）。

- 1xW（cond_shape）与HxW（o_shape）。
Xor CPU计算※ -- --
Function CPU计算※ -- --
Celu CPU计算※ -- --
DynamicQuantizeLinear CPU计算※ -- --
GreaterOrEqual BPU加速 opset11 不支持单个GreaterOrEqual算子，支持拆分后的算子Less+Not运行在BPU上，限制条件与Less相同。 - 支持相同输入shape计算。

- 支持输入1是标量或者输入2是标量的计算。

- 支持broadcast计算，最大维度是5。
MeanVarianceNormalization CPU计算※ -- --
GridSample（PyTorch） BPU加速 1. 输入维度仅支持四维，第一个输入需满足N ∈ [1, 4096]； C ∈ [1, 65536]； H,W ∈ [1, 1024] 且 H * W <= 512 * 512。

2. mode只支持'bilinear'、'nearest'。

3. padding_mode只支持'zeros'、'border'。

4. 该算子为opset16的onnx算子，为在opset11支持，工具链以自定义算子的方式提供导出，导出包含该算子的onnx模型请使用horizon_nn.torch.export_onnx接口替换torch.onnx.export，接口传参相同，示例代码如下：

from horizon_nn.api import export_onnx

...

export_onnx(...)