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PaddlePaddle
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345d458a
编写于
10月 21, 2019
作者:
M
mamingjie-China
提交者:
GitHub
10月 21, 2019
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+20
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op_list.md
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345d458a
...
...
@@ -7,31 +7,31 @@
| 序号 | OP | 序号 | OP |序号 | OP |序号 | OP |
|------|------|------|------|------|------|------|------|
| 1
| Relu | 2 | Relu6 | 3 | Shape | 4 | Abs
|
|
5 | Sigmoid | 6 | Exp | 7 | Rsqrt | 8 |swish_f32
|
|
9 | Tanh | 10 | LeakyRelu | 11 | Add | 12 | RealDiv
|
| 13 | Sub
| 14 | Maximum | 15 | Mul | 16 | FloorDiv
|
|
17 | Placeholder | 18 | Const | 19 | Transpose | 20 |FusedBatchNorm
|
|
21 | Conv2D | 22 | BiasAdd | 23 | MaxPool
| 24 | DepthwiseConv2dNative |
| 25 | Reshape
| 26 | AvgPool | 27 | SplitV | 28 | SquaredDifference
|
|
29 | Tile | 30 | Pack | 31 | Pad | 32 | ResizeBilinear
|
|
33 | Mean | 34 | MatMul | 35 | ArgMax | 36 | StridedSlice
|
| 37 | Slice
| 38 | Sum | 39 | Max | 40 | Conv2DBackpropInput
|
|
41 | Cast | 42 | Split | 43| Squeeze | 44 | ResizeNearestNeighbor
|
|
45 | Softmax | 46 | Range | 47 | ConcatV2
|
| 1
| Relu | 2 | Relu6 | 3 | Shape | 4 | Abs
|
|
5 | Sigmoid | 6 | Exp | 7 | Rsqrt | 8 | swish_f32
|
|
9 | Tanh | 10 | LeakyRelu | 11 | Add | 12 | RealDiv
|
| 13 | Sub
| 14 | Maximum | 15 | Mul | 16 | FloorDiv
|
|
17 | Placeholder | 18 | Const | 19 | Transpose | 20 | FusedBatchNorm
|
|
21 | Conv2D | 22 | BiasAdd | 23 | MaxPool
| 24 | DepthwiseConv2dNative |
| 25 | Reshape
| 26 | AvgPool | 27 | SplitV | 28 | SquaredDifference
|
|
29 | Tile | 30 | Pack | 31 | Pad | 32 | ResizeBilinear
|
|
33 | Mean | 34 | MatMul | 35 | ArgMax | 36 | StridedSlice
|
| 37 | Slice
| 38 | Sum | 39 | Max | 40 | Conv2DBackpropInput
|
|
41 | Cast | 42 | Split | 43 | Squeeze | 44 | ResizeNearestNeighbor
|
|
45 | Softmax | 46 | Range | 47 | ConcatV2
|
## Caffe
| 序号 | OP | 序号 | OP |序号 | OP |序号 | OP |
|------|------|------|------|------|------|------|------|
| 1
| Input | 2 | Convolution| 3 |Deconvolution | 4 | Pooling
|
|
5 |LRN |6 |InnerProduct| 7 | Softmax | 8 | Slice
|
|
9 |Concat |10 |PReLU| 11 | Accuracy | 12 | Eltwise
|
|
13 |BatchNorm |14 |Scale| 15 |Reshape| 16 |ArgMax
|
|
17 | Crop |18 | Flatten | 19 | Power | 20 | Reduction
|
|
21 | Axpy |22 | ROIPolling | 23 | Permute | 24 | DetectionOutput
|
|
25 |Normalize|26 | Select| 27 | ShuffleChannel | 28 | ConvolutionDepthwise
|
|
29 |ReLU|30 |AbsVal| 31 | Sigmoid | 32 | TanH
|
| 1
| Input | 2 | Convolution | 3 | Deconvolution | 4 | Pooling
|
|
5 | LRN | 6 | InnerProduct | 7 | Softmax | 8 | Slice
|
|
9 | Concat | 10 | PReLU | 11 | Accuracy | 12 | Eltwise
|
|
13 | BatchNorm | 14 | Scale | 15 | Reshape | 16 | ArgMax
|
|
17 | Crop | 18 | Flatten | 19 | Power | 20 | Reduction
|
|
21 | Axpy | 22 | ROIPolling | 23 | Permute | 24 | DetectionOutput
|
|
25 | Normalize | 26 | Select | 27 | ShuffleChannel | 28 | ConvolutionDepthwise
|
|
29 | ReLU | 30 | AbsVal | 31 | Sigmoid | 32 | TanH
|
## ONNX
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