MindSpore Lite支持的ONNX算子列表

• 以下所有算子，均不支持int64类型输入。

• 当前支持使用环境变量export KEEP_ORIGIN_DTYPE=1来保持数据类型为int64，当使用int32数据类型存在溢出时可以考虑使用该选项，但是目前仅为实验性选项，后续将移除。

MindSpore Lite算子名称	算子功能	对应ONNX算子名称	算子规格
Abs	逐元素计算绝对值	Abs	不支持uint8类型。不支持输入张量量化参数为空。
Activation	激活函数	Relu、LeakyRelu、PRelu、Elu、Tanh、Sigmoid、HardSigmoid、Softplus、Gelu	-
AddFusion	逐元素计算加法	Add、Int8Add	-
AdderFusion	基于加法的卷积运算	adder_f	-
ArgmaxFusion	求某一维度最大值	ArgMax	不支持uint8类型。不支持输入张量量化参数为空。
ArgminFusion	求某一维度最小值	ArgMin	-
AvgPoolFusion	平均池化	AveragePool、GlobalAveragePool、Int8AveragePool	-
BatchNorm	批量归一化	BatchNormalization	-
BiasAdd	将偏置向量（bias）添加到输入张量	BiasAdd	-
BroadcastTo	扩维	Expand	-
Cast	数据类型转换	Cast	不支持以下数值类型转换：fp32转int8、fp32转uint32、int32转int8、int32转uint32、int32转uint8、int8转bool、int8转uint8。
Ceil	向上取整	Ceil	-
Clip	限制元素范围	Clip	仅支持将clip(0, 6)转换为Relu6。
Concat	拼接张量	Concat	-
ConstantOfShape	生成一个与输入形状相同的张量，并用指定常量填充	ConstantOfShape	-
Conv2DFusion	2D卷积	Conv、Int8Conv、ConvRelu、Int8ConvRelu	-
Conv2dTransposeFusion	执行转置卷积运算	ConvTranspose	-
Cos	逐元素计算余弦	Cos	-
CumSum	累计元素和	CumSum	-
DepthToSpace	将深度数据重新排列到空间维度中	DepthToSpace	不支持uint8类型。不支持未知维度输入。
DivFusion	逐元素除法	Div	不支持除数为0。
Dropout	随机将输入张量的部分元素置 0	Dropout	-
DynamicQuant	动态将浮点张量量化为 uint8类型	DynamicQuantizeLinear	-
Eltwise	元素级运算	Sum、Max	仅支持输入个数为2。
Elu	激活函数，对负输入使用指数修正	Elu、NonMaxSuppression	-
Equal	判断输入是否相等	Equal	不支持uint8输入；int8输入不支持bool输出。
Erf	误差函数	Erf	-
ExpFusion	逐元素取指数	Exp	-
Flatten	数据按维度展开	Flatten	不支持uint8类型。
Floor	向下取整	Floor	-
FusedBatchNorm	对输入做标准化	BatchNormalization	-
Gather	沿单一维度收集指定索引位置的元素	Gather	不支持uint8类型。不支持QuantType_QUANT_NONE量化类型。
GatherD	将输入tensor中的元素根据索引tensor进行收集	GatherElements	-
GatherNd	将输入张量的切片聚合成具有indices指定维度的新张量	GatherND	-
Greater	逐元素比较两个张量，返回 A > B的逻辑结果（True/False）	Greater	-
GreaterEqual	逐元素比较两个张量，返回 A ≥ B的逻辑结果	GreaterOrEqual	-
InstanceNorm	实例归一化	InstanceNormalization	-
LeakyReLU	带泄漏的ReLU激活函数，对负输入给予微小斜率	LeakyRelu	-
Less	逐元素比较两个张量，返回 A < B的逻辑结果。	Less	-
Log	逐元素求对数	Log	不支持负数输入。
LogicalAnd	逐元素逻辑与（AND）运算	And	-
LogicalNot	逐元素逻辑非运算	Not	-
LogicalOr	逐元素逻辑或（OR）运算	Or	-
LogSoftmax	对输入向量进行softmax操作，然后再对softmax结果取对数	LogSoftmax	不支持inf输入。
LRN	局部响应标准化，用于防止数据过度拟合	LRN	-
LSTM	长短期记忆网络单元	LSTM	-
MatMulFusion	对2个输入做矩阵乘法运算；使用输入张量、一组学习的权重计算内积，并添加偏差	MatMul、Gemm	-
Maximum	取元素级最大值	Max	-
MaxPoolFusion	最大池化	MaxPool、GlobalMaxPool	-
Minimum	取元素级最小值	Min	-
Mod	返回除法元素的余数	Mod	-
MulFusion	逐元素乘法	Mul	-
Neg	逐元素求负数	Neg	-
NonMaxSuppression	非极大值抑制	NonMaxSuppression	-
NonZero	返回输入张量中所有非零元素的索引	NonZero	-
OneHot	将整数索引张量转换为独热编码（One-Hot）表示	OneHot	-
PadFusion	将输入张量加上指定的 padding，使其达到指定的大小	Pad	不支持int32类型。
PowFusion	逐元素求幂	Pow	仅支持指数为单个常数。
PReLUFusion	PRelu激活函数	PRelu	-
RandomNormal	生成一个张量，其中的值从正态分布（高斯分布）中随机采样	RandomNormal	-
Range	生成某个区间内的元素	Range	-
Reciprocal	返回倒数	Reciprocal	-
ReduceFusion	归约操作	ReduceMean、ReduceMax、ReduceMin、ReduceProd、ReduceSum、ReduceSumSquare、ReduceL2、ReduceL1、ReduceLogSum	-
Reshape	改变张量形状，总元素个数不变	Reshape、Flatten	-
Resize	对输入张量进行上采样或调整大小	Resize、Upsample	-
ReverseSequence	对输入张量的可变长度序列进行部分反转	ReverseSequence	-
Round	四舍五入到最接近的整数数值	Round	-
ScatterNd	根据索引将更新张量中的值散射到输出张量的指定位置	ScatterND	-
ScatterNdUpdate	使用给定值以及输入索引更新输入数据的值	ScatterNdUpdate	-
Shape	获得张量shape	Shape	-
Sin	逐元素计算正弦	Sin	-
Size	获取张量维度大小	Size	-
SliceFusion	张量切片操作	Slice	-
Softmax	归一化操作	Softmax	-
SpaceToDepth	高度和宽度维度的值移至深度维度	SpaceToDepth	-
Splice	沿指定轴连接输入张量的多个切片或范围	Splice	-
Split	将输入张量沿指定轴分割成多个较小的输出张量	Split	-
Sqrt	逐元素开根号	Sqrt	-
Squeeze	移除维度为1的维度	Squeeze	-
StridedSlice	Tensor切片	Slice、DynamicSlice	-
SubFusion	逐元素相减	Sub	-
TileFusion	平铺给定矩阵	Tile	不支持int8类型。
TopKFusion	从输入张量中返回top K个元素	TopK	-
Transpose	Tensor转置	Transpose、Int8Transpose	-
Tril	下三角矩阵	Trilu（属性upper=0）	-
Triu	上三角矩阵	Trilu（属性upper=1）	-
Unsqueeze	将输入张量添加一个新的维度	Unsqueeze	-
Where	元素选择	NonZero、Where	-
转换工具支持的其他算子	-	Constant、Atan、Asin、Tan、Loop、Dropout、If、Identity、Int8GivenIntTensorFill、Int8GivenTensorFill、Int8Quantize、Int8Dequantize、LpNormalization	转换工具支持，但不需要具体实现的算子，一般这类算子在转化工具中被优化而消失，如被融合掉或者使用其他算子代替。