ONNX标准算子列表

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源的机器学习模型交换格式，它定义了一种通用的标准，使得不同框架之间可以互相转换模型。ONNX标准算子列表包含了大量用于表示和执行各种机器学习操作的算子，它们涵盖了常见的数学运算、激活函数、卷积、池化、全连接层、RNN/LSTM等神经网络层，以及一些高级操作，如注意力机制和归一化。

ONNX算子库包含数百个不同的算子，比如：

- Add: 对两个张量进行元素级加法。
- Mul: 张量乘法。
- Conv: 卷积操作。
- MatMul: 矩阵乘法。
- Relu: 反向线性单元（ReLU）激活函数。
- Sigmoid: Sigmoid激活函数。
- Softmax: 归一化指数函数。
- Embedding: 字符嵌入。
- Pooling: 池化层（如MaxPool, AveragePool）。
- LSTM: 长短期记忆网络。
- GRU: Gated Recurrent Unit。
- Dropout: 随机失活。

每个算子都有明确的输入和输出规范，以及相关的参数，如卷积核大小、步长、填充等。ONNX还支持动态图模式，这意味着有些算子可以在运行时决定其形状和计算。

相关问题

onnx cuda算子

ONNX是一个开放的生态系统，它允许人工智能(AI)模型在不同的深度学习框架之间进行转换和运行。ONNX定义了一种标准的计算图表示方法，使得模型可以在支持ONNX的推理引擎或运行时上执行。

CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它允许开发者直接使用GPU进行通用计算。当ONNX模型运行在支持CUDA的设备上时，模型中的算子（操作）可以利用GPU强大的并行计算能力，从而加速模型的执行速度。

ONNX-CUDA算子指的是那些专门为GPU优化过的，可以在ONNX的运行时环境中使用的算子。这些算子通过CUDA编程模型实现，可以在NVIDIA的GPU上执行加速计算。为了使用这些算子，开发者需要确保他们的ONNX模型能够被转换为使用CUDA算子的格式，并且他们的环境已经安装了支持CUDA的ONNX运行时或推理引擎。

onnx gather算子

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源格式，用于表示机器学习模型，包括深度学习模型。在ONNX中，`onnx::Gather`算子是一个非常重要的操作，它用于从一个张量集合中根据指定的索引选取元素。这个算子通常用于处理像注意力机制、动态图等场景，它执行的功能类似于Python中的`numpy.take()`或PyTorch的`torch.index_select()`。

具体来说，`onnx::Gather`接受两个输入参数：
1. **data**：源张量，包含了完整的一维数据序列。
2. **indices**：索引张量，包含从`data`中选择元素的位置信息。

它会根据`indices`中的每个值从`data`中对应位置提取出相应的元素，并返回一个新的张量，新张量的形状通常是`data`的形状去掉最后一维后加上`indices`的形状。

相关问题--
1. ONNX中的`Gather`算子主要用于哪些神经网络架构？
2. `Gather`算子如何处理索引超出范围的情况？
3. 在实际模型部署时，`Gather`与其他类似的张量操作如`Slice`有何不同？