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[mlir][sparse] code formatting (NFC) (#74779)
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42bba97fc2
commit
7003e255d3
@ -41,8 +41,8 @@
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module {
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func.func @conv2d(%input: tensor<8x8xi32>,
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%filter: tensor<3x3xi32>,
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%output: tensor<6x6xi32>) -> tensor<6x6xi32> {
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%filter: tensor<3x3xi32>,
|
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%output: tensor<6x6xi32>) -> tensor<6x6xi32> {
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%0 = linalg.conv_2d
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ins (%input, %filter: tensor<8x8xi32>, tensor<3x3xi32>)
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outs (%output: tensor<6x6xi32>) -> tensor<6x6xi32>
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@ -50,7 +50,7 @@ module {
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}
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func.func @conv2d_all_sparse_DCSR(%input: tensor<8x8xi32, #DCSR>,
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%filter: tensor<3x3xi32, #DCSR>) -> tensor<6x6xi32, #DCSR> {
|
||||
%filter: tensor<3x3xi32, #DCSR>) -> tensor<6x6xi32, #DCSR> {
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%s = tensor.empty() : tensor<6x6xi32, #DCSR>
|
||||
%0 = linalg.conv_2d
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ins (%input, %filter: tensor<8x8xi32, #DCSR>, tensor<3x3xi32, #DCSR>)
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@ -59,7 +59,7 @@ module {
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}
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func.func @conv2d_all_sparse_CSR(%input: tensor<8x8xi32, #CSR>,
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%filter: tensor<3x3xi32, #CSR>) -> tensor<6x6xi32, #CSR> {
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||||
%filter: tensor<3x3xi32, #CSR>) -> tensor<6x6xi32, #CSR> {
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%s = tensor.empty() : tensor<6x6xi32, #CSR>
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||||
%0 = linalg.conv_2d
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ins (%input, %filter: tensor<8x8xi32, #CSR>, tensor<3x3xi32, #CSR>)
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@ -68,7 +68,7 @@ module {
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}
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func.func @conv2d_all_sparse_CD(%input: tensor<8x8xi32, #CDR>,
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%filter: tensor<3x3xi32, #CDR>) -> tensor<6x6xi32, #CDR> {
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||||
%filter: tensor<3x3xi32, #CDR>) -> tensor<6x6xi32, #CDR> {
|
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%s = tensor.empty() : tensor<6x6xi32, #CDR>
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||||
%0 = linalg.conv_2d
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ins (%input, %filter: tensor<8x8xi32, #CDR>, tensor<3x3xi32, #CDR>)
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@ -77,7 +77,7 @@ module {
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}
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func.func @conv2d_all_sparse_CSC(%input: tensor<8x8xi32, #CSC>,
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%filter: tensor<3x3xi32, #CSC>) -> tensor<6x6xi32, #CSC> {
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%filter: tensor<3x3xi32, #CSC>) -> tensor<6x6xi32, #CSC> {
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%s = tensor.empty() : tensor<6x6xi32, #CSC>
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||||
%0 = linalg.conv_2d
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ins (%input, %filter: tensor<8x8xi32, #CSC>, tensor<3x3xi32, #CSC>)
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@ -46,8 +46,8 @@
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module {
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func.func @conv2d(%input: tensor<8x8xi32>,
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%filter: tensor<3x3xi32>,
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%output: tensor<6x6xi32>) -> tensor<6x6xi32> {
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%filter: tensor<3x3xi32>,
|
||||
%output: tensor<6x6xi32>) -> tensor<6x6xi32> {
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%0 = linalg.conv_2d
|
||||
ins (%input, %filter: tensor<8x8xi32>, tensor<3x3xi32>)
|
||||
outs (%output: tensor<6x6xi32>) -> tensor<6x6xi32>
|
||||
@ -70,7 +70,7 @@ module {
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}
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func.func @conv2d_sparse_out(%input: tensor<8x8xi32>,
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||||
%filter: tensor<3x3xi32>) -> tensor<6x6xi32, #DCSR> {
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||||
%filter: tensor<3x3xi32>) -> tensor<6x6xi32, #DCSR> {
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||||
%s = tensor.empty() : tensor<6x6xi32, #DCSR>
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||||
%0 = linalg.conv_2d
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ins (%input, %filter: tensor<8x8xi32>, tensor<3x3xi32>)
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@ -79,7 +79,7 @@ module {
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}
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func.func @conv2d_all_sparse_DCSR(%input: tensor<8x8xi32, #DCSR>,
|
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%filter: tensor<3x3xi32>) -> tensor<6x6xi32, #DCSR> {
|
||||
%filter: tensor<3x3xi32>) -> tensor<6x6xi32, #DCSR> {
|
||||
%s = tensor.empty() : tensor<6x6xi32, #DCSR>
|
||||
%0 = linalg.conv_2d
|
||||
ins (%input, %filter: tensor<8x8xi32, #DCSR>, tensor<3x3xi32>)
|
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@ -88,7 +88,7 @@ module {
|
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}
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||||
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||||
func.func @conv2d_all_sparse_CSR(%input: tensor<8x8xi32, #CSR>,
|
||||
%filter: tensor<3x3xi32>) -> tensor<6x6xi32, #CSR> {
|
||||
%filter: tensor<3x3xi32>) -> tensor<6x6xi32, #CSR> {
|
||||
%s = tensor.empty() : tensor<6x6xi32, #CSR>
|
||||
%0 = linalg.conv_2d
|
||||
ins (%input, %filter: tensor<8x8xi32, #CSR>, tensor<3x3xi32>)
|
||||
@ -97,7 +97,7 @@ module {
|
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}
|
||||
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||||
func.func @conv2d_all_sparse_CD(%input: tensor<8x8xi32, #CDR>,
|
||||
%filter: tensor<3x3xi32>) -> tensor<6x6xi32, #CDR> {
|
||||
%filter: tensor<3x3xi32>) -> tensor<6x6xi32, #CDR> {
|
||||
%s = tensor.empty() : tensor<6x6xi32, #CDR>
|
||||
%0 = linalg.conv_2d
|
||||
ins (%input, %filter: tensor<8x8xi32, #CDR>, tensor<3x3xi32>)
|
||||
@ -106,7 +106,7 @@ module {
|
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}
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||||
func.func @conv2d_all_sparse_CSC(%input: tensor<8x8xi32, #CSC>,
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||||
%filter: tensor<3x3xi32>) -> tensor<6x6xi32, #CSC> {
|
||||
%filter: tensor<3x3xi32>) -> tensor<6x6xi32, #CSC> {
|
||||
%s = tensor.empty() : tensor<6x6xi32, #CSC>
|
||||
%0 = linalg.conv_2d
|
||||
ins (%input, %filter: tensor<8x8xi32, #CSC>, tensor<3x3xi32>)
|
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@ -125,7 +125,6 @@ module {
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[ -1, 0, 1 ]
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]> : tensor<3x3xi32>
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%input = arith.constant dense<[
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[ 1, 2, 3, 4, 0, 6, 7, 8 ],
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[ 2, 2, 4, 4, 0, 0, 6, 8 ],
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||||
@ -270,7 +269,6 @@ module {
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: tensor<6x6xi32>, vector<6x6xi32>
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vector.print %v : vector<6x6xi32>
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// Release the resources.
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bufferization.dealloc_tensor %sparse_input_DCSR : tensor<8x8xi32, #DCSR>
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bufferization.dealloc_tensor %sparse_input_CSR : tensor<8x8xi32, #CSR>
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