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destructor for '`vector copy constructor iterator'`vector vbase copy constructor iterator'`managed vector copy constructor iterator'`local static thread guard'operator "" operator co_awaitoperator<=> Type Descriptor' Base Class Descriptor at ( Base Class Array' Class Hierarchy Descriptor' Complete Object Locator'`anonymous namespace'"“¨7™ "“¨7™ "“¨7™ "“¨7™ `Ì�€ Ì�€àÌ�€Í�€PÍ�€�Í�€àÍ�€@Î�€�Î�€ÐÎ�€Ï�€PÏ�€�Ï�€ÐÏ�€ Ð�€€Ð�€ÐÐ�€ 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nullptr || prev() == nullptrinGraphList!inGraphList() && n->inGraphList()insertAftergraph_ == node->owningGraph()addInputoutputs_.size() == 1ÀË€@ª€node->hasAttribute(kshape)adapt_reshape_5_4..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\reshape_5_4.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: No initializer or constant input to Reshape node foundtensor.elem_type() == ONNX_NAMESPACE::TensorProto_DataType_INT64ReadInt64Tensor..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\helper.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: expected INT64 tensor, got elem_type=%draw_bytes == static_cast(tensor.elem_num()) * sizeof(int64_t)%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: INT64 tensor: %zu raw bytes does not match dims (%lld elements)Negative dimension valueTensor dimension product overflowi < inputs_.size()dropInputuse_it != input_uses.end()findUseForInput°€€`>Ÿ€cur..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\common\graph_node_list.hà>Ÿ€`?Ÿ€inGraphList()destroyi < outputs_.size()eraseOutputoutputs_[i]->uses().empty()it != all_values.end()freeValueremoveFromListit != all_nodes.end()freeNodeð?Ÿ€ÀË€ Á€`¨€°¨€°@Ÿ€ÀË€ÀŸ€newValue->owningGraph() == graph_replaceInputÀË€p›€A_shape.size() == 2adapt_gemm_6_7..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\gemm_6_7.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Gemm input A must have exactly 2 dimensionsB_shape.size() == 2%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Gemm input B must have exactly 2 dimensionscheck_numpy_unibroadcastable_and_require_broadcast(MN, C_shape) != -1%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Gemm being converted from 6 to 7 does not have broadcastable inputs.node->i(attr) != valueoperator()..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\transformers.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Attribute %s must not have value %lld AŸ€ÀË€°–€width_scaleheight_scalenode->hasAttribute(width_scale_symbol) && node->hasAttribute(height_scale_symbol)adapt_upsample_6_7..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\upsample_6_7.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Upsample in opset 1 needs to have width_scale and height_scale attributesnode->inputs().size() >= 1%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Upsample node must have at least 1 inputinput_shape.size() == 4%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Upsample in opset 1 supports only 4D input tensorÀË€Ž€req_broadcast != -1adapt_broadcast_backward_compatibility..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\broadcast_backward_compatibility.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: %s being converted from %lld to %lld does not have broadcastable inputs.`BŸ€ÀË€��€adapt_gemm_7_6..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\gemm_7_6.hnode->i(attr) == value%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Attribute %s must have value %lld CŸ€ÀË€Ћ€ÀË€°Š€outputs.size() != 2adapt_maxpool_8_7..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\maxpool_8_7.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Opset version 7 of MaxPool cannot include Indices outputÀË€P„€inputs[0]->uniqueName().empty()adapt_scan_8_9..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\scan_8_9.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Unsupported conversion to opset 9ÀË€À�€ÀË€€y€ unsupported_version9_types.find(input_type) == unsupported_version9_types.end()adapt_type_extension..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\extend_supported_types.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Unsupported Input Typeunsupported_version9_types.find(output_type) == unsupported_version9_types.end()%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Unsupported Output Typepre_cast__intermediate_outputp2€ 2€àCŸ€from->owningGraph() == graph_replaceInputWithto->owningGraph() == graph_ÀË€ w€adapt_cast_9_8..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\cast_9_8.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Cast node must have at least 1 input%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Casting From/To STRING data type is not supportedÀË€ðd€x == 0adapt_scan_9_8..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\scan_9_8.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Unsupported output direction for Version 8%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Unsupported input axes for Version 8%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Unsupported output axes for Version 8ÀË€ [€inputs.size() == 2adapt_upsample_9_8..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\upsample_9_8.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Upsample in opset 9 needs to have 2 inputs.%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Unsupported conversion due to unavailable input: scaleÀË€PY€ÀË€�W€ÀË€�U€node->inputs().size() >= 2adapt_upsample_9_10..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\upsample_9_10.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Upsample node must have at least 2 inputsoutputs().size() == n->outputs().size()replaceAllUsesWithgraph == newValue->owningGraph()p2€ 2€€DŸ€ÀË€S€ÀË€@G€ÀË€E€inputs.size() >= 2adapt_resize_10_11..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\resize_10_11.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Resize in opset 10 needs to have at least 2 inputs.ÀË€ÀB€inputs.size() >= 3adapt_scatter_10_11..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\scatter_10_11.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Scatter in opset 10 needs to have at least 3 inputs.ÀË€ð?€ÀË€@€ÀË€ð>€ÀË€08€adapt_softmax_12_13..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\softmax_12_13.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Softmax node must have at least 1 input_intermediateÀˀЀnode->hasAttribute(kaxes)..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\axes_input_to_attribute.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: No initializer or constant input to node foundÀË€ð4€node->hasAttribute(ksplit)..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\split_13_12.hÀË€(€adapt_softmax_13_12..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\softmax_13_12.hflatten->inputs().size() >= 1%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Flatten node must have at least 1 inputÀË€�&€node->outputs().size() < 4adapt_batch_normalization_13_14..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\batch_normalization_13_14.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: BatchNormalization outputs 4 and 5 are not supported in Opset 14.p#€Ð#€àDŸ€�Ï€p €..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\scatter_16_15.hnode->s(attr) == value%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Attribute %s must have value %s for this version conversionp#€Ð#€àEŸ€ÀË€€€ÀË€ð€r != "max" && r != "min"..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\scatter_18_17.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Scatter reduction 'max' and 'min' are not supported when downgrading to opset 17Ѐ` €ÀË€p€Ð€�ë€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\axis_input_to_attribute.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Axis input must be a constant or initializer for promotion to attribute.node->hasAttribute(kaxis)EnsureAndReturnNode%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Axis attribute not created. This may be a bug.!values.empty()HandleConstantNode%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Axis tensor must contain at least one element.HandleInitializerNodeÀˀŀnode->inputs().size() >= 3adapt_group_normalization_20_21..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\group_normalization_20_21.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: GroupNormalization node must have at least 3 inputsÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿadapt_dequantize_linear_21_20..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\q_dq_21_20.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Blocked quantization is not supported for Opset Version %lld.adapt_quantize_linear_21_20%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Attribute output_dtype is not supported for Opset Version %lld, supply a zero-point tensor insteadÀË€p¼€adapt_attention_24_23..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\Attention_24_23.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: %s being converted from %lld to %lld has nonpad_kv_seqlen input, which is not supported in opset 23. This conversion cannot be performed.0Ѐ ¸€std::find(unallowed_types_.begin(), unallowed_types_.end(), input->elemType()) == unallowed_types_.end()..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\adapters\range_27_26.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: DataType (%d) of input of operator '%s' is not supported in Opset Version %lld.std::find(unallowed_types_.begin(), unallowed_types_.end(), output->elemType()) == unallowed_types_.end()%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: DataType (%d) of output of operator '%s' is not supported in Opset Version %lld.version >= version_range.first && version <= version_range.secondassertInVersionRange..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\convert.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Warning: invalid version (must be between %d and %d)adapter_lookup..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\BaseConverter.h%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: No Adapter To Version %s for %s%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: No Adapter From Version %s for %s%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: No Adapter For %s(initial_domain.empty() || initial_domain == "ai.onnx") && (target_domain.empty() || target_domain == "ai.onnx")assertDefaultDomain%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Warning: default onnx version converter can only convert between default domain opset versions ('' or 'ai.onnx') initial_domain == target_domain%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: initial_version and target_version must have the same domainsB_sizes[i].dim == A_sizes[axis + i].dim || B_sizes[i].dim == 1 || A_sizes[axis + i].dim == 1assert_numpy_multibroadcastable..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\version_converter\helper.cc%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Dimension %zu of input %d does not match dimension %zu of input %d, and neither's value is 1dim.is_intassertNotParams%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: %s Dimension is a param instead of an int.inputs.size() == num_inputsassertInputsAvailable%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: %s in opset version 6 can only broadcast between %llu inputsinputs[i]->has_sizes()%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: Shape of input %zu is not available.@k€p!|€àÌ€Ðè€é€`{\€€àЀ°†€à†€‡€€}€` }€° }€À}€P}€ }€`}€Pg}€0r€€1|€�1|€�1|€@s€°1|€À1|€€2|€�2|€€2|€@r€Ps€ÀH?€�©^€°1|€pG?€`×o€°to€`vo€½o€0uo€�×o€�­o€@¯o€€­o€®o€À×o€ ‹o€àŒo€�‹o€Ћo€`×o€°to€`vo€ to€0uo€ Øo€@Vo€°Wo€0Vo€�Vo€PØo€ÐÂo€ Äo€ÀÂo€ Ão€€Øo€àDo€ Fo€ÐDo€Eo€°Øo€€oo€Ðqo€poo€po€àØo€°±o€вo€ ±o€²o€Ùo€0o€°Ÿo€À—o€Зo€@Ùo€àwo€�yo€Ðwo€`xo€pÙo€ÀRo€To€°Ro€So€ Ùo€ µo€p¶o€µo€`µo€ Ùo€ µo€p¶o€мo€`µo€ÐÙo€€o€@ªo€À¨o€Шo€Úo€�Mo€`Po€€Mo€0No€0Úo€ o€àÀo€€¿o€�¿o€`Úo€ »o€`»o€»o€`µo€�Úo€À¸o€ ¹o€ ¼o€¹o€�Úo€À¸o€ ¹o€°¸o€¹o€ÀÚo€`Ho€�Jo€PHo€àHo€ðÚo€ð-o€P0o€à-o€°.o€ Ûo€ o€À%o€o€ðo€€Ûo€Ðo€�…o€ ‚o€0‚o€àÛo€à8o€ð>o€Ð8o€€:o€@Üo€ Zo€\o€Zo€ Zo€pÜo€°Èo€àÏo€ Èo€pÊo€ÐÜo€0do€�io€ do€Ðeo€îp€@îp€°ñp€ð¡p€ô€peq€°1|€Í€ ǵ=h¾KÌ>,Ð)¾p„L>´€¾«ª>ÿÿÿ¾•o2Üc°7¼f;ö< >,W5–m®9`ÄÔ<"Iï>€?•o2Üc°7¼f;ö< >,W5–m®9`ÄÔ<"Iï>€?€�Ø€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€p2€ 2€ GŸ€Hʼn€ ‘€`3€ÐX€Ài€°:€€j€k€@>€virtual onnxruntime::contrib::Attention::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\attention.ccRotary embedding is not supported in Attention CPU kernel. Please fuse the model with MHA + RotaryEmbedding.�€€À€€`HŸ€onnxruntime::contrib::MaybeTransposeToBNSHAndAddBias..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\attention_utils.cconnxruntime::contrib::MaybeTransposeToBNSHPÇ€�Ç€ÐÇ€onnxruntime::contrib::AddBiasReshapeàHŸ€�IŸ€@JŸ€@¤€p¤€ðJŸ€onnxruntime::contrib::AddBiasTranspose@¤€p¤€�KŸ€°â€@Ù€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€virtual onnxruntime::contrib::BiasGelu::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\bias_gelu.ccuse_approximationInput 0 is expected to have 1 or more dimensions, got Input 1 is expected to have 1 dimensions, got Input 1 dimension 0 should have same length as the last dimension of input 0p2€ 2€@LŸ€`|€à!€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€GroupQueryAttention (CPU): sliding_window_cache=1 requires local_window_size > 0.!sliding_window_cache_ || local_window_size_ > 0onnxruntime::contrib::GroupQueryAttention::GroupQueryAttention..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\group_query_attention.cconnxruntime::contrib::GQAAttentionBase::GQAAttentionBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\gqa_attention_base.hORT_GQA_DISABLE_FLASH_ATTENTIONCPU GroupQueryAttention requires k_quant_type == v_quant_type, got different typesvirtual onnxruntime::contrib::GroupQueryAttention::Computekv_cache_bit_width must be 4 or 8 when quantization is enabled, got k_scale must be provided when k_quant_type is not NONEv_scale must be provided when v_quant_type is not NONEk_scale must be float tensorv_scale must be float tensorkv_cache_bit_width must be 0 when quantization is disabled, got GroupQueryAttention (CPU): q_norm_weight / k_norm_weight inputs are not supported. The per-head Q/K RMS normalization prologue is implemented only on the CUDA and WebGPU EPs.k_scale shape mismatch: expected v_scale shape mismatch: expected is too small for sequence_length past KV rows, which exceeds the past buffer sequence length requires GroupQueryAttention (CPU): qk_output is not implemented with sliding_window_cache=1.sliding_window_cache=1 requires the present_key and present_value outputs.Failed to allocate the sliding_window_cache staging buffers.qk_output attribute received unsupported value qk_output attribute was configured but output buffer was not providedÐ̀̀�MŸ€) in shared KV mode) exceeds past buffer size (total_seqlen (parameters.total_sequence_length <= seqlen_past_kv_cacheonnxruntime::contrib::GQAAttentionBase::ApplyAttentionQuantizedFlashpresent_key and present_value must be provided for quantized KV cache`Ç€�Ç€°NŸ€total_sequence_length <= seqlen_past_kv_cacheonnxruntime::contrib::GQAAttentionBase::ApplyAttentionQuantized0À€`À€àOŸ€0¼€`¼€QŸ€onnxruntime::contrib::GQAAttentionBase::ApplyAttentionFlashpresent_key and present_value must be provided for flash attention°€à€@RŸ€onnxruntime::contrib::GQAAttentionBase::ApplyAttention ­€P­€PSŸ€ðs€ t€PTŸ€`|€Pí€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::contrib::GroupQueryAttention::GroupQueryAttentionvirtual onnxruntime::contrib::GroupQueryAttention::Compute`Ç€�Ç€0UŸ€0À€`À€€VŸ€0¼€`¼€ÐWŸ€ ­€P­€ YŸ€ðs€ t€@ZŸ€ ­€P­€P[Ÿ€`U€�U€p\Ÿ€ ³€à¡€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::contrib::MultiHeadAttention::MultiHeadAttention..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\multihead_attention.ccORT_DISABLE_FLASH_ATTENTIONORT_DISABLE_DECODER_ATTENTIONPacked QKV of shape (B, L, N, 3, H) not implemented for CPUPacked KV not implemented for CPUvirtual onnxruntime::contrib::MultiHeadAttention::Computeonnxruntime::contrib::AttentionCPUBase::ApplyAttentionWithBeams, sequence position at flattened batch_beam index cache_indirection beam index out of range. Expected [0, 0€`€€]Ÿ€°€à€0^Ÿ€ exceeds cos/sin cache range [0, with sequence_length position_ids base value onnxruntime::contrib::RunRotaryEmbedding..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\rotary_embedding.ccðä€Ð€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::contrib::RotaryEmbedding::RotaryEmbeddingnum_heads > 0virtual onnxruntime::contrib::RotaryEmbedding::ComputeInput 'position_ids' is expected to have 0, 1, or 2 specifiednum_heads must be provided if rotary_embedding_dim is onnxruntime::contrib::rotary_embedding_helper::CheckInputs..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\rotary_embedding_helper.hcache_widtheffective_rotary_dim) when rotary_embedding_dim is 0) exceeds input hidden_size ( * 2 = RotaryEmbedding: cos_cache dimension (max_sequence_length, got Input 'cos_cache' dimension 0 should be same as ðä€pâ€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::contrib::RotaryEmbedding::RotaryEmbeddingvirtual onnxruntime::contrib::RotaryEmbedding::Computeà¿€À€à^Ÿ€à¿€À€°_Ÿ€onnxruntime::contrib::FusedGemm::FusedGemm..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\fused_gemm.cc°8€ Ð6€ÐX€Ài€pH7€€j€k€ k€�Ø€0¼€ÐX€Ài€ÀÊ€€j€k€0Í€virtual onnxruntime::contrib::QAttention::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\quantization\attention_quant.ccinput scale must be a scalar or 1D tensor of size 1input zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1.), got shape Input 'weight_scale' must be a scalar or a 1D tensor of size 3 * hidden_size (= Input 'weight_zero_point' must be a scalar or a 1D tensor of size 3 * hidden_size (= onnxruntime::contrib::AttentionCPUBase::ApplyAttention..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\attention_cpu_base.hExpect to have present state output when past state input is givenonnxruntime::contrib::AttentionBase::GetPresent4D mask in attention cpu kernel is not supported°€à€ `Ÿ€ |€P|€€aŸ€ðs€ t€`bŸ€onnxruntime::contrib::MatMulIntegerToFloatBase::ComputeCommon..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\quantization\dynamic_quantize_matmul.cc), but got bias tensor's element count must equal B's last dimension (MatmulInteger : b zero point is not validIsBQuantParamSupported(b_zp_constant_tensor->Shape(), b_tensor ? b_tensor->Shape() : b_shape_)virtual onnxruntime::contrib::DynamicQuantizeMatMul::ComputeMatMulIntegerToFloat : input a zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1. Per-Channel is not supported yet.IsScalarOr1ElementVector(a_zero_point_tensor)virtual onnxruntime::contrib::MatMulIntegerToFloat::Computeàð€€ñ€ ò€€@`@p@`%€à €ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€'block_size' must be a power of 2 and not less than 16.onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized::GatherBlockQuantized..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\quantization\gather_block_quantized.ccGatherBlockQuantized with uint8 data only supports bits==2, 4, or 8virtual onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized::ComputeUnsupported dequantized type: For uint8_t data, gather_axis must be 0.onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized::PrepareForComputeFor uint8_t data, quantize_axis must be the last dimension.gather_axis and quantize_axis must not be the same.scales and zero_points shape does not match.indices_val >= -gather_axis_dim && indices_val < gather_axis_dimonnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized::CopyDataAndDequantize(const unsigned char *, const int *, const float *, const unsigned char *, float *, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, concurrency::ThreadPool *)::(lambda)::operator()cŸ€onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized::CopyDataAndDequantize(const unsigned char *, const int *, const struct onnxruntime::MLFloat16 *, const unsigned char *, struct onnxruntime::MLFloat16 *, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, concurrency::ThreadPool *)::(lambda)::operator()ÐcŸ€`%€p2€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized::GatherBlockQuantizedvirtual onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized::Computeonnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized::PrepareForComputeonnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized::CopyDataAndDequantize(const unsigned char *, const long long *, const float *, const unsigned char *, float *, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, concurrency::ThreadPool *)::(lambda)::operator()ÀdŸ€onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized::CopyDataAndDequantize(const unsigned char *, const long long *, const struct onnxruntime::MLFloat16 *, const unsigned char *, struct onnxruntime::MLFloat16 *, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, concurrency::ThreadPool *)::(lambda)::operator()€eŸ€`%€O€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, int>::GatherBlockQuantizedGatherBlockQuantized with int4/uint4 data only supports bits==4virtual onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, int>::Computeonnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, int>::PrepareForComputeonnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, int>::CopyDataAndDequantize(const struct onnxruntime::Int4x2Base *, const int *, const float *, const struct onnxruntime::Int4x2Base *, float *, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, concurrency::ThreadPool *)::(lambda)::operator()pfŸ€onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, int>::CopyDataAndDequantize(const struct onnxruntime::Int4x2Base *, const int *, const struct onnxruntime::MLFloat16 *, const struct onnxruntime::Int4x2Base *, struct onnxruntime::MLFloat16 *, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, concurrency::ThreadPool *)::(lambda)::operator()`gŸ€`%€i€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, long long>::GatherBlockQuantizedvirtual onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, long long>::Computeonnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, long long>::PrepareForComputeonnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, long long>::CopyDataAndDequantize(const struct onnxruntime::Int4x2Base *, const long long *, const float *, const struct onnxruntime::Int4x2Base *, float *, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, concurrency::ThreadPool *)::(lambda)::operator()€hŸ€onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, long long>::CopyDataAndDequantize(const struct onnxruntime::Int4x2Base *, const long long *, const struct onnxruntime::MLFloat16 *, const struct onnxruntime::Int4x2Base *, struct onnxruntime::MLFloat16 *, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, concurrency::ThreadPool *)::(lambda)::operator()€iŸ€`%€Ð�€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, int>::GatherBlockQuantizedvirtual onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, int>::Computeonnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, int>::PrepareForComputeonnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, int>::CopyDataAndDequantize(const struct onnxruntime::Int4x2Base *, const int *, const float *, const struct onnxruntime::Int4x2Base *, float *, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, concurrency::ThreadPool *)::(lambda)::operator() jŸ€onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, int>::CopyDataAndDequantize(const struct onnxruntime::Int4x2Base *, const int *, const struct onnxruntime::MLFloat16 *, const struct onnxruntime::Int4x2Base *, struct onnxruntime::MLFloat16 *, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, concurrency::ThreadPool *)::(lambda)::operator()�kŸ€`%€Л€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, long long>::GatherBlockQuantizedvirtual onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, long long>::Computeonnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, long long>::PrepareForComputeonnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, long long>::CopyDataAndDequantize(const struct onnxruntime::Int4x2Base *, const long long *, const float *, const struct onnxruntime::Int4x2Base *, float *, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, concurrency::ThreadPool *)::(lambda)::operator()°lŸ€onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized, long long>::CopyDataAndDequantize(const struct onnxruntime::Int4x2Base *, const long long *, const struct onnxruntime::MLFloat16 *, const struct onnxruntime::Int4x2Base *, struct onnxruntime::MLFloat16 *, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, const int64_t, concurrency::ThreadPool *)::(lambda)::operator() mŸ€scales must be provided when not packed and not pre-convertedscales != nullptronnxruntime::contrib::MatMulNBits::ComputeBPacked..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\quantization\matmul_nbits.ccnbits_ == 8onnxruntime::contrib::MatMulNBits::ComputeBUnpackedRow-wise quantization is not supported for nowcolumn_wise_quant_Only 2b and 4b quantization is supported for unpacked compute for nownbits_ == 2 || nbits_ == 4g_idx (reorder index) is not supported for 2-bit quantization with floating-point zero pointsreorder_idx_data == nullptronnxruntime::contrib::MatMulNBits::ComputeBUnpackedp2 €pâ€ÐX€Ài€0瀀j€k€pö€mlas.use_lut_gemmOnly 2b, 4b and 8b quantization is supported for MatMulNBits op, additional bits support is planned.nbits_ == 2 || nbits_ == 4 || nbits_ == 8onnxruntime::contrib::MatMulNBits::MatMulNBitsOnly block sizes 16, 32, 64, 128, and 256 are supported for MatMulNBits op, got: block_size_ == 16 || block_size_ == 32 || block_size_ == 64 || block_size_ == 128 || block_size_ == 256virtual onnxruntime::contrib::MatMulNBits::ComputeFalling back to using unpacked compute mode for the Matmul operation (i.e.) the weights will be de-quantized to fp32 before invoking the fp32 Matmul kernel.This is because MLAS doesn't have an optimized quantized kernel for the requested compute configuration.bits should be 2, 4 or 8, got block_size must be a power of 2, and >= 16. Got Input 'quantized_weight' is expected to have shape Input 'scales' is expected to have shape Input 'zero_points' is expected to have shape Input 'zero_points' and 'scales' should have the same data type when zero_points is not uint8Input 'group_index' is expected to have shape , which is out of valid range [0, is group_index value at index Input 'bias' is expected to have shape , K=] (N= does not match attribute-derived shape [MatMulNBits PrePack: B initializer shape virtual onnxruntime::contrib::MatMulNBits::PrePack] or [MatMulNBits PrePack: scales initializer shape onnxruntime::contrib::MatMulNBits::PrePack(const Tensor &, int, AllocatorPtr, bool &, PrePackedWeights *)::(lambda)::operator()MatMulNBits PrePack: zero_points initializer shape Float zero_points tensor size mismatch: expected static_cast(zero_points->Shape().Size()) == zp_countonnxruntime::contrib::ConvertFloatZeroPointsForLutGemmUnsupported float zero_points type for LUT GEMM prepack. Only float32 and float16 are supported.Missing MatMulNBits prepacked B buffer size metadata.virtual onnxruntime::contrib::MatMulNBits::UseSharedPrePackedBuffersp2 €@+ €ÐX€Ài€�´€€j€k€0 €onnxruntime::contrib::MatMulNBits::MatMulNBitsvirtual onnxruntime::contrib::MatMulNBits::ComputeMatMulNBits LUT GEMM path does not support non-fp32 bias.virtual onnxruntime::contrib::MatMulNBits::UseSharedPrePackedBuffers €P €ÀnŸ€�€€À€€°oŸ€�€€À€€@pŸ€�€€À€€ÐpŸ€@¾ €Ðg €ÐX€Ài€�l €€j€k€ k€onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::SkipLayerNorm..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\skip_layer_norm.ccepsilon_ >= 0input is expected to have 3 or 2 dimensions, got . Got hidden_size must be positive and no greater than virtual onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::Computeskip is expected to have 3 or 2 dimensions, got skip is expected to have same shape as input or, a batch size of 1 or no batch size when input has 3 dimensionslast two dimensions of skip needs to be same as inputgamma is expected to have 1 dimension, got Last dimension of gamma and input does not matchbeta is expected to have 1 dimension, got Last dimension of beta and input does not matchbias is expected to have 1 dimension, got Last dimension of bias and input does not matchskip is expected but not providedgamma is expected but not providedp2€ 2€�qŸ€@¾ €À{ €ÐX€Ài€P€ €€j€k€ k€onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::SkipLayerNormvirtual onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::Computep2€ 2€àrŸ€SkipSimplifiedLayerNormalization should only has 4 inputs (input, skip, gamma, and beta). Got 5.!simplifiedvirtual onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::PrePack@¾ €Pˆ €ÐX€Ài€�l €€j€k€ k€onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::SkipLayerNormvirtual onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::Computep2€ 2€0tŸ€@¾ €” €ÐX€Ài€�˜ €€j€k€ k€onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::SkipLayerNormvirtual onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::Computep2€ 2€€uŸ€virtual onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::PrePack@¾ €�  €ÐX€Ài€�l €€j€k€ k€onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::SkipLayerNormvirtual onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::Computep2€ 2€ÐvŸ€@¾ €�° €ÐX€Ài€к €€j€k€ k€onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::SkipLayerNormvirtual onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::Computep2€ 2€PxŸ€virtual onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm::PrePackcos_cache and sin_cache must be provided when do_rotary is truecos_cache != nullptr && sin_cache != nullptrÐ̀̀ÐyŸ€Ð̀̀pzŸ€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\beam_search.ccvirtual onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearch::SetupSubgraphExecutionInfot5_encoder_subgraph_ == nullptrparameters_->decoder_start_token_id >= 0Encoder subgraph shall have 2 inputs when decoder_start_token_id attribute is emptyEncoder subgraph shall have 3 inputs when decoder_start_token_id attribute is availablet5_decoder_subgraph_ == nullptrwhisper_encoder_subgraph_ == nullptrEncoder subgraph shall have 2 inputs (encoder_input_ids, decoder_input_ids)whisper_decoder_subgraph_ == nullptrvirtual onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearch::ComputeBeamSearch does not support float16 model on CPU execution provider. Use float32 model or CUDA execution provider instead.Subgraph SessionState was not found for 'encoder' attribute.encoder_session_stateencoder_feeds_fetches_manager_Model type is not supported.àÓ €þ €в €°Ó €þ €в €virtual onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchBase::CheckInputs..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\beam_search_impl_base.h@Ô € €à‹ €Ô € €à‹ €virtual onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchBase::CheckInputspÔ €þ €в € Ô € €à‹ €ÐÔ €þ €в €Õ € €à‹ €@{Ÿ€�|Ÿ€}Ÿ€virtual onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchBase::Initialize'num_return_sequences' has to be smaller or equal to 'num_beams'.onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchGpt::Execute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\beam_search_impl_gpt.honnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchBase::GenerateNextTokenvirtual onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchBase::Initializeonnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchGpt::Executeonnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchBase::GenerateNextToken€}Ÿ€~Ÿ€0Ÿ€encoder_subgraph_.subgraph_output_names[1] == "encoder_hidden_states"onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchT5::BeamSearchT5..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\beam_search_impl_t5.hencoder_subgraph_.num_layers == decoder_subgraph_.num_layersparameters->sequence_length == 1onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchT5::Executecurrent_length == cpu_state.sequences.GetSequenceLength()onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchT5::BeamSearchT5onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchT5::ExecuteÀŸ€P€Ÿ€ �Ÿ€no_speech_token_id is out of range, it is parameters->no_speech_token_id >= 0 && parameters->no_speech_token_id < parameters->vocab_sizeonnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchWhisper::Execute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\beam_search_impl_whisper.hdecoder subgraph: output_cross_qk could only work with has_decoder_masked_attentiondecoder_subgraph_.has_decoder_masked_attention_decoder subgraph: output_cross_qk could only work with past_present_share_bufferdecoder_subgraph_.past_present_share_buffer_Must specify input cross_qk_layer_headinput_tensor_cross_qk_layer_head != nullptronnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchWhisper::Execute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\beam_search_parameters.cconnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchParameters::ParseFromInputsinput_features shall have 3 dimensions. Got dims.size() == 3decoder_input_ids shall have 2 dimensions. Got decoder_dims.size() == 2extra_decoder_tensor shall have 2 dimensions. Got extra_decoder_tensor_dims.size() == 2, expecting extra_decoder_tensor first dim not same as batch_size. Got extra_decoder_tensor_dims[0] == batch_size€num_beams shall be a positive integer no more than num_beams >= 1 && num_beams <= kMaxNumBeamsnum_return_sequences shall be a positive integer, got num_return_sequences >= 1) shall be be no more than num_beams (num_return_sequences (num_beams >= num_return_sequenceslogits_processor shall be a non-negative integer, got logits_processor >= 0ORT_BEAM_SEARCH_USE_FAST_TOPK) cannot exceed decoder subgraph logits width (vocab_size attribute (onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchParameters::SetSubgraphParametersbeginning_timestamp_token_id > 0 && beginning_timestamp_token_id < vocab_sizeonnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchParameters::ValidateWhisperTimestampTokenIdFalseTrue` €�î €€ô €0ö €`ø €ÐX€pø €€ø €�ø €°i€next_scores.size() == next_tokens.size()virtual onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchScorer::Process..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\beam_search_scorer.ccnext_scores.size() == next_indices.size()Batch can only be done if all beams have been generatedbeam_hyp.beams_used_ == gsl::narrow_cast(num_beams_)beam_idx == num_beams_static_cast(hypothesis_buffer_used_) <= hypothesis_buffer_.size()output_sequences != nullptrvirtual onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchScorer::Finalizeoutput_sequence_scores->IsDataType()target.size() == final_scores.size()virtual onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchScorer::OutputScoresoutput_scores->IsDataType() €P €��Ÿ€ €P €ƒŸ€top_k <= beams_used_onnxruntime::contrib::transformers::BeamHypotheses::Outputlogits_shape.NumDimensions() == 3onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::ProcessLogits..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\generation_device_helper.cc) must be positive and not exceed decoder logits width (BeamSearch: vocab_size attribute (onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::GreedySearchProcessLogitsGreedySearch: vocab_size attribute (last_outputs.size() >= static_cast(1) + num_present_tensorsonnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::UpdateDecoderFeedselement_type == DataTypeImpl::GetType()onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::ExpandInputsonnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::ExpandBufferis_kv_cacheinput_features_shape.NumDimensions() == 3onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::CreateWhisperEncoderInputsstart_token_id >= 0original_decoder_input_ids_shape.NumDimensions() == 2BeamSearch op: An implementation for the input type onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::CreateGptInputsonnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::CreateEncoderInputsCPU beam search current not support output cross QK. with vocab_size Sampling: min_tokens_to_keep must be in [0, vocab_size), got onnxruntime::contrib::SamplingCpuHelper::Sample..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\sampling_cpu_helper.hp„Ÿ€ „Ÿ€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\greedy_search.ccvirtual onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearch::SetupSubgraphExecutionInfovirtual onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearch::ComputeÀ¿ €Ћ €ð¶ €�¿ €Ћ €ð¶ €virtual onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchBase::CheckInputs À €�™ €p¦ €ð¿ €�™ €p¦ €virtual onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchBase::CheckInputsvirtual onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchBase::Initializeonnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchGpt::Executeonnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchBase::GenerateNextTokenvirtual onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchBase::Initializeonnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchGpt::Executeonnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchBase::GenerateNextTokencontext != nullptronnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchParameters::ParseFromInputs..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\greedy_search_parameters.ccinput_ids shall have 2 dimensions. Got dims.size() == 2) shall be greater than input sequence length (max_length (max_length > sequence_length@) shall be no more than max_length <= kMaxSequenceLengthrepetition_penalty shall be greater than 0, got repetition_penalty > 0.0fprefix.size() == narrow(prefix_length)virtual onnxruntime::contrib::transformers::NoRepeatNGramLogitsProcessor::Process..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\logits_processor.cc, vocab_size is beginning_timestamp_token_id is out of range, it is beginning_timestamp_token_id_ > 0 && beginning_timestamp_token_id_ < vocab_sizevirtual onnxruntime::contrib::transformers::TimestampLogitsProcessor::Process..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\logits_processor.h..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\sampling.ccgpt_subgraph_ == nullptrvirtual onnxruntime::contrib::transformers::Sampling::SetupSubgraphExecutionInfoinit_run_gpt_subgraph_ == nullptrNot ImplementedSubgraph SessionState was not found for 'decoder' attribute.decoder_session_statevirtual onnxruntime::contrib::transformers::Sampling::Computedecoder_feeds_fetches_manager_init_run_decoder_session_stateinit_run_decoder_feeds_fetches_manager_past_present_share_buffer mode must be same for init decoder and decoder subgraphesinit_run_gpt_subgraph_ && gpt_subgraph_ && init_run_gpt_subgraph_->past_present_share_buffer_ == gpt_subgraph_->past_present_share_buffer_P € î €p €  € î €p €0k€€÷w€€÷w€€Ó €0Þ €virtual onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchBase::CheckInputs..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\greedy_search_impl_base.hInput 'input_features' is expected to have 3 dimensions, got Input 'decoder_input_ids' is expected to have 2 dimensions, got Input 'input_ids' is expected to have 2 dimensions, got Input 'vocab_mask' is expected to have 1 dimension, got Input 'vocab_mask' dimension 0 does not match with vocab_size's, got Input 'prefix_vocab_mask' is expected to be 2 dimensions, got input_ids and prefix_vocab_mask must have the same batch_sizeInput 'prefix_vocab_mask' shape[1] shall be vocab_size, got Input 'attention_mask' is expected to have 3 dimensions, got Input 'attention_mask' is expected to have 2 dimensions, got Input 'attention_mask' is expected to have same shape as input_idsInput 'presence_mask' is expected to have 2 dimensions, got input_ids and presence_mask must have the same batch_sizeInput 'presence_mask' shape[1] shall be vocab_size, got ° €ðü €` €€ €ðü €` €virtual onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchBase::CheckInputsЄŸ€†Ÿ€°†Ÿ€ˆŸ€�ˆŸ€‰Ÿ€ð‰Ÿ€virtual onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchBase::Initialize should be a scalar. Got shape of Node input is requiredonnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchGpt::Execute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\greedy_search_impl_gpt.h0Õ €p$ €Ю €¯ € % €0% €onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchBase::GenerateNextTokenvirtual onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchBase::Initializeonnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchGpt::Executeonnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchBase::GenerateNextTokenSeed must be >= 0seed >= 0onnxruntime::contrib::transformers::SamplingParameters::ParseFromInputs..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\sampling_parameters.cconnxruntime::contrib::transformers::Subgraph::Setup..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\subgraph_base.cconnxruntime::contrib::transformers::Subgraph::GetParameterssubgraph output present_key_self_0 is expected to have 4 dimension, got onnxruntime::contrib::transformers::GptSubgraph::CreateInitialFeeds..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\subgraph_gpt.ccinput_ids_shape.NumDimensions() == 2Invalid GPT-2 subgraph: number of outputs shall be larger than 1 (Need past state in outputs).virtual onnxruntime::contrib::transformers::GptSubgraph::ValidateInvalid GPT-2 subgraph: number of inputs shall be number of outputs plus 2 or 3 (if past_present_share_buffer) or 5 (if past_present_share_buffer and use_decoder_masked_self_attention for BeamSearch)subgraph input 0 shall be named as input_ids, got: subgraph input 1 shall be named as position_ids, got: subgraph input 2 shall be named as attention_mask, got: past_0subgraph input 3 shall be named as past_0, got: subgraph past state cannot be nullptrsubgraph past state is expected to have 5 dimension, got subgraph past state dimension 0 shall have length of 2subgraph past state dimension 2 shall have a positive value for number of headssubgraph past state dimension 4 shall have a positive value for hidden size per headsubgraph output 0 shall be named as logits, got: present_0subgraph input 1 shall be named as present_0, got: subgraph logits output is expected to have 3 dimension, got subgraph past state dimension 2 shall have a positive value for vocabulary sizesubgraph input 0 (input_ids) shall have int32 typesubgraph input 1 (position_ids) shall have int32 typesubgraph input 2 (attention_mask) shall have int32 typesubgraph output 0 (logits) shall be float or float16 data typesubgraph input 3 (past_0) shall shall have same data type of logits outputsubgraph output 1 (present_0) shall shall have same data type of logits outputvirtual onnxruntime::contrib::transformers::T5DecoderSubgraph::Validate..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\subgraph_t5_decoder.ccnumber of outputs expected to be 1 + 2 * layers, got: shall be named as encoder_attention_mask, got: decoder subgraph input shall be named as encoder_hidden_states, got: decoder subgraph input 1 (encoder_input_ids) shall have int32 type (encoder_attention_mask) shall have int32 type (encoder_hidden_states) shall have float or float16 typedecoder subgraph past inputs shall have same data type as that of encoder_hidden_statesdecoder subgraph output shall have same data type as that of encoder_hidden_statesonnxruntime::contrib::transformers::T5DecoderSubgraph::CreateInitialFeedscross_shape.NumDimensions() == 4expect 2 or 3 inputs, got:virtual onnxruntime::contrib::transformers::T5EncoderSubgraph::Validate..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\subgraph_t5_encoder.ccencoder_attention_maskencoder subgraph input 1 shall be named as encoder_attention_mask, got: encoder subgraph input 0 (encoder_input_ids) shall have int32 typeencoder subgraph input 1 (encoder_attention_mask) shall have int32 typenumber of outputs expected to be 2 * layers, got:present_key_cross_0encoder subgraph output 0 shall be named as present_key_cross_0, got: present_value_cross_0encoder subgraph output 1 shall be named as present_value_cross_0, got: encoder subgraph input 2 (decoder_input_ids) shall have int32 typeencoder subgraph outputs shall have same data typeonnxruntime::contrib::transformers::T5EncoderSubgraph::CreateInitialFeedsvirtual onnxruntime::contrib::transformers::WhisperDecoderSubgraph::Validate..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\subgraph_whisper_decoder.ccdecoder_masked_attention shall use with past_present_share_buffernumber of inputs expected to be kFirstPastInputIndex + 4 * layers, got:number of inputs expected to be kFirstPastInputIndex + 4 * layers + 3, got:number of inputs expected to be kFirstPastInputIndex + 4 * layers + 1, got: + 2 * layers, got:number of outputs expected to be first_present_output_index_ + 3 * layers, got:When outputing cross qk, number of outputs expected to be first_present_output_index_decoder subgraph input 0 shall be named as input_ids, got: decoder subgraph input 1 shall be named as encoder_hidden_states, got: decoder subgraph output 0 shall be named as logits, got: decoder subgraph input 0 (input_ids) shall have int32 typedecoder subgraph input 1 (encoder_hidden_states) shall have float or float16 typedecoder subgraph past inputs shall have same data type as that of encoder_hidden_states.onnxruntime::contrib::transformers::WhisperDecoderSubgraph::CreateInitialFeedsInvalid hidden_states expension: has_hidden_state_ == falseexpect 2 inputs, got:virtual onnxruntime::contrib::transformers::WhisperEncoderSubgraph::Validate..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\transformers\subgraph_whisper_encoder.ccexpect >=6 outputs, got:number of outputs expected to be 2 + 4 * layers, got:encoder_input_idsencoder subgraph input 0 shall be named as encoder_input_ids, got: encoder subgraph input 2 shall be named as decoder_input_ids, got: logitsencoder subgraph output 0 shall be named as logits, got: encoder_hidden_statesencoder subgraph output 1 shall be named encoder_hidden_states, got: present_key_self_0encoder subgraph output 2 shall be named as present_key_self_0, got: present_value_self_0encoder subgraph output 3 shall be named as present_value_self_0, got: encoder subgraph input 0 (encoder_input_features) shall have float32 or float16 typeencoder subgraph input 1 (decoder_input_ids) shall have int32 typeencoder subgraph output 0 (logits) shall be float or float16 data typeencoder subgraph outputs 1, 2, ... shall have same data typeSetup must be called before CreateInitialFeedssession_state_ != nullptronnxruntime::contrib::transformers::WhisperEncoderSubgraph::CreateInitialFeedscpu_allocator shouldn't be nullptràÞ €@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€@€qkv_inputqkv_outputlet input_offset_idx = output_indices[0] * uniforms.batch_offset + output_indices[1] * uniforms.head_offset + output_indices[2] * uniforms.sequence_offset + output_indices[3]; let bias_offset_idx = (input_offset_idx % uniforms.sequence_offset) + uniforms.bias_offset; qkv_output[global_idx] = qkv_input[input_offset_idx] + bias[bias_offset_idx]; input_tensor->Shape().GetDims().size() == 3onnxruntime::contrib::webgpu::TransferBSDToBNSH..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\bert\attention.ccoutput_tensor->Shape().GetDims().size() == 4 let packed_qkv_indices = let batch = packed_qkv_indices[0]; let seq = packed_qkv_indices[1]; let d = packed_qkv_indices[2]; let input_data = if (d < uniforms.hidden_size) { vec3(batch, seq, d) } else if (d < (uniforms.hidden_size + uniforms.kv_hidden_size)) { let kd = d - uniforms.hidden_size; vec3(batch, seq, kd) let vd = d - uniforms.hidden_size - uniforms.kv_hidden_size; vec3(batch, seq, vd)total_sequence_length = u32(seqlen_k[batch_idx]) + 1; var past_sequence_length: u32 = select(total_sequence_length - sequence_length, 0u, uniforms.is_first_prompt > 0); let past_sequence_length = uniforms.past_sequence_length; var tileQ: array tileK: array output_value_t { // Handle broadcasting: if dimension size is 1, use index 0 // Calculate flat offset with broadcasting applied // attention_bias shape: [attn_bias_dim0, attn_bias_dim1, sequence_length, total_sequence_length] let offset = bias_batch_idx * uniforms.attn_bias_dim1 * uniforms.M * uniforms.N + bias_head_idx * uniforms.M * uniforms.N + q_idx * uniforms.N + k_idx; return attention_bias[offset]; // x holds the N and y holds the M let m = u32(workgroup_idx / uniforms.num_total_seq_length_tile) % uniforms.num_seq_length_tile * TILE_SIZE; let n = (workgroup_idx % uniforms.num_total_seq_length_tile) * TILE_SIZE; let batch_head_idx = u32(workgroup_idx / (uniforms.num_total_seq_length_tile * uniforms.num_seq_length_tile)); let batch_idx = batch_head_idx / uniforms.num_heads; let qOffset = batch_head_idx * uniforms.M * uniforms.K + m * uniforms.K; let sequence_length = uniforms.M; var total_sequence_length = uniforms.N; let kOffset = (batch_head_idx / uniforms.n_reps) * uniforms.kv_sequence_length * uniforms.K; let presentKeyOffset = (batch_head_idx / uniforms.n_reps) * uniforms.present_sequence_length * uniforms.K; var value = f32_val_t(0); for (var w: u32 = 0u; w < uniforms.K; w += TILE_SIZE) { if (m + local_id.y < uniforms.M && w + local_id.x < uniforms.K) { tileQ[TILE_SIZE * local_id.y + local_id.x] = q[qOffset + local_id.y * uniforms.K + w + local_id.x]; } if (n + local_id.y < uniforms.N && w + local_id.x < uniforms.K) { var idx = TILE_SIZE * local_id.y + local_id.x; if (n + local_id.y < past_sequence_length) { let pastKeyOffset = (batch_head_idx / uniforms.n_reps) * uniforms.past_sequence_length * uniforms.K; tileK[idx] = [pastKeyOffset + (n + local_id.y) * uniforms.K + w + local_id.x]; } else if (n + local_id.y - past_sequence_length < uniforms.kv_sequence_length) { tileK[idx] = key[kOffset + (n + local_id.y - past_sequence_length) * uniforms.K + w + local_id.x]; if (n + local_id.y < uniforms.kv_sequence_length) { tileK[idx] = key[kOffset + (n + local_id.y) * uniforms.K + w + local_id.x]; } if (n + local_id.y >= past_sequence_length && n + local_id.y < uniforms.kv_sequence_length + past_sequence_length) { if (n + local_id.y < uniforms.kv_sequence_length + past_sequence_length) { present_key[presentKeyOffset + (n + local_id.y) * uniforms.K + w + local_id.x] = tileK[idx]; for (var k: u32 = 0u; k < TILE_SIZE && w+k < uniforms.K; k++) { value += f32_val_t(tileQ[TILE_SIZE * local_id.y + k] * tileK[TILE_SIZE * local_id.x + k]); if (m + local_id.y < uniforms.M && n + local_id.x < total_sequence_length) { let headOffset = batch_head_idx * uniforms.M * uniforms.N; let outputIdx = headOffset + (m + local_id.y) * uniforms.N + n + local_id.x; var sum: f32 = value.x + value.y + value.z + value.wvalue.x + value.y // Apply causal masking for unidirectional attention let query_pos = m + local_id.y + past_sequence_length; let key_pos = n + local_id.x; if (key_pos > query_pos) { sum = -3.4028234663852886e+38; // Set to very negative value for masking output[outputIdx] = output_value_t(sum * uniforms.alpha) + loadAttentionBias(batch_idx, head_idx, m + local_id.y, n + local_id.x)AttentionProbs max(max(value.x, value.y), max(value.z, value.w))max(value.x, value.y)(shifted_exp.x + shifted_exp.y + shifted_exp.z + shifted_exp.w)(shifted_exp.x + shifted_exp.y)var thread_max: array thread_sum: array= 0 && seq_causal_length > uniforms.local_window_size; let start_offset = select(0, seq_causal_length - uniforms.local_window_size, should_apply_local_window); let effective_seq_length = select(seq_causal_length, uniforms.local_window_size, should_apply_local_window); const start_offset = 0; const should_apply_local_window = false; let effective_seq_length = seq_causal_length; var thread_max_local: f32 = -3.4028234663852886e+38f; var thread_sum_local: f32 = 0.0; for (var i: u32 = 0; i < uniforms.elements_per_thread && i + local_offset < effective_seq_length; i++) { let actual_pos = local_offset + i + start_offset; if (!should_apply_local_window || actual_pos < seq_causal_length) { let value = f32_val_t(x[offset + i + start_offset]); let value_max = let new_max = max(thread_max_local, value_max); let shifted_exp = exp(value - f32_val_t(new_max)); thread_sum_local = thread_sum_local * exp(thread_max_local - new_max) + thread_max_local = new_max; thread_max[local_idx] = thread_max_local; thread_sum[local_idx] = thread_sum_local; let sink_value: f32 = f32(head_sink[head_idx]); var max_value = sink_value; var max_value: f32 = 0.0; var max_value = f32(-3.4028234663852886e+38f); max_value = max(thread_max[i], max_value); var sum: f32 = 0.0; sum += thread_sum[i] * exp(thread_max[i] - max_value); sum += exp(sink_value - max_value); sum += exp(-max_value); if (sum == 0) { for (var i: u32 = 0; i < uniforms.elements_per_thread && i + local_offset < effective_seq_length; i++) { if (actual_pos < seq_causal_length) { x[offset + i + start_offset] = x_value_t(x_element_t(1.0)/x_element_t(effective_seq_length)); let actual_pos = local_offset + i + start_offset; let pos = offset + i + start_offset; if (!should_apply_local_window || actual_pos < seq_causal_length) { var f32input = f32_val_t(x[pos]); x[pos] = x_value_t(exp(f32input - f32_val_t(max_value)) / f32_val_t(sum)); if (should_apply_local_window) { for (var i: u32 = 0; i < uniforms.elements_per_thread && i + local_offset < seq_causal_length; i++) { let global_pos = i + local_offset; if (global_pos < start_offset) { x[offset + i] = x_value_t(x_element_t(0)); for (var total_seq_id: u32 = seq_causal_length; total_seq_id + local_offset < uniforms.total_sequence_length_comp; total_seq_id++) { x[offset + total_seq_id] = x_value_t(x_element_t(0)); probsvar tileQ: array tileK: array= past_sequence_length && w + local_id.y < uniforms.kv_sequence_length + past_sequence_length) { if (w + local_id.y < uniforms.kv_sequence_length + past_sequence_length) { present_value[presentValueOffset + (w + local_id.y) * uniforms.N] = tileK[idx]; for (var k: u32 = 0u; k < TILE_SIZE && w+k < total_sequence_length; k++) { value += tileQ[TILE_SIZE * local_id.y + k] * tileK[TILE_SIZE * k + local_id.x]; // we need to transpose output from BNSH_v to BSND_v if (m < uniforms.M && n < uniforms.N) { let outputIdx = batch_idx * uniforms.M * uniforms.v_hidden_size + m * uniforms.v_hidden_size + head_idx * uniforms.N + n; output[outputIdx] = value; VxAttentionScore Graph capture not implemented for non flash attention pathonnxruntime::contrib::webgpu::ApplyAttentionP € ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€à € ¡I€onnxruntime::contrib::webgpu::PrepareQKVpast tensor not implemented for webgpu Attentionmask_index tensor not implemented for webgpu Attentionvirtual onnxruntime::contrib::webgpu::Attention::ComputeInternalpresent tensor not implemented for webgpu AttentionTransferBSDToBNSH· €� €€÷w€0k€(Ë‹€ ¨Šƒ€ ¸Šƒ€ÈŠƒ€ ØŠƒ€  Šƒ€batch_offsetsequence_offsethead_offsetbias_offsetSplitPackedQKV�Æ €À €Ð2Œ€ À�•€ ¨E„€‹ƒ€Ó €ð €�ƒ€0“€ˆð“€ÐÀŠ€Øy”€ 8c‰€ ·’€¸©…€ØC„€ »ƒ€¸»ƒ€8�ƒ€ø¼ƒ€H�ƒ€軃€ø»ƒ€�‹ƒ€TILE_SIZE�ƒ€ is_first_promptnum_seq_length_tileInPlaceSoftmax0ê €ð €Љ‹€ Øy”€ ¸©…€(c‰€PŽƒ€pŽƒ€8�ƒ€àÈ…€€�ƒ€total_sequence_length_compelements_per_threadp÷ €  €ø�ƒ€0“€ˆð“€ÐÀŠ€Øy”€ 8c‰€ �ƒ€ ¸©…€ØC„€ »ƒ€¸»ƒ€8�ƒ€½ƒ€H�ƒ€ °Žƒ€�ƒ€ v_hidden_sizeAttention cannot have both past and attention_biasInput 'input' is expected to have 3 dimensions, got Input 'weights' is expected to have 2 dimensions, got Input 1 dimension 0 should have same length as dimension 2 of input 0Input 'bias' dimension 0 should have same length as dimension 1 of input 'weights') must be a multiple of 3 (Q, K, V are packed and have equal hidden sizes).Input 'bias' dimension 0 (qkv_hidden_sizes attribute should have 3 elementshidden_size should be divisible by num_heads:qkv_hidden_sizes first element should be same as the secondHidden size of Q, K and V shall be samebias_dims[0]= v_hidden_size= k_hidden_size= q_hidden_size=Input 'bias' dimension 0 should have same length as sum of Q/K/V hidden sizes:Input 'past' expect k_hidden_size == v_hidden_sizeInput 'past' is expected to have 5 dimension, got Inputs 'past' dimension 0 shall have length of 2Inputs 'past' dimension 1 shall have same length as dimension 0 of input 0Inputs 'past' dimension 2 shall have length of num_headsInputs 'past' dimension 4 shall have length of when past_present_share_buffer, past tensor sequence must not smaller than total_sequence_length onnxruntime::contrib::AttentionBase::CheckInputsmax_sequence_length not matching from mask and past when past_present_share_buffer_ is setInputs 'mask_index' with 1D data shall have length of batch_size or 2 * batch_size or 3 * batch_size + 2 is negative. mask_index end_position values must be non-negative.mask_index value Inputs 'mask_index' with 2D data shall have shape batch_size x total_sequence_lengthInputs 'mask_index' with 3D data shall have shape batch_size x sequence_length x total_sequence_lengthInputs 'mask_index' with 4D data shall have shape batch_size x 1 x max_sequence_length x max_sequence_length)Inputs 'mask_index' with 4D data shall have is_unidirectional set to falseInput 'mask_index' is expected to have 1, 2, 3 or 4 dimensions, got + global_idx % uniforms.channelsBiasAdd input should have 3 dimensions.BiasAdd bias should have 1 dimension with size equal to the number of channels.ðä€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€@! € ¡I€Ð% €À €FŒ€ �ˆˆ€p™ƒ€ const r0 = 0.3275911; const r1 = 0.254829592; const r2 = -0.284496736; const r3 = 1.421413741; const r4 = -1.453152027; const r5 = 1.061405429; fn erf_v(v: x_value_t) -> x_value_t { let absv = abs(v); let x = 1.0 / (1.0 + r0 * absv); return sign(v) * (1.0 - ((((r5 * x + r4) * x + r3) * x + r2) * x + r1) * x * exp(-absv * absv)); } 0.5 * a * (1.0 + erf_v(a * 0.7071067811865475))BiasGelu: input must have at least 1 dimension and bias must be 1-dimensional.BiasGelu: bias must match the last dimension of input.ðä€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€+ € ¡I€€/ €� €Ø\Œ€0œƒ€ const r0 = 0.3275911; const r1 = 0.254829592; const r2 = -0.284496736; const r3 = 1.421413741; const r4 = -1.453152027; const r5 = 1.061405429; fn erf_v(v: x_value_t) -> x_value_t { let absv = abs(v); let x = 1.0 / (1.0 + r0 * absv); return sign(v) * (1.0 - ((((r5 * x + r4) * x + r3) * x + r2) * x + r1) * x * exp(-absv * absv)); } const M_SQRT2: f32 = sqrt(2.0); let halfChannels = uniforms.channels / 2u; let biasIdx = global_idx % halfChannels; let batchIndex = global_idx / halfChannels; let inputOffset = biasIdx + batchIndex * halfChannels * 2; let valueLeft = inputOffsetbiasIdxlet valueRight = inputOffset + halfChannelsbiasIdx + halfChannelslet geluRight = valueRight * 0.5 * (erf_v(valueRight / M_SQRT2) + 1); valueLeft * geluRightBiasSplitGelu input should have 3 dimensions.BiasSplitGelu bias should have 1 dimension with size equal to the number of channels.ðä€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€€4 € ¡I€p8 €À €FŒ€ �ˆˆ€€ ƒ€`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€@ € ¡I€Attribute 'ndim' is requiredinfo.GetAttr("ndim", &ndim_).IsOK()onnxruntime::contrib::webgpu::CausalConvWithState::CausalConvWithState..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\bert\causal_conv_with_state.ccWebGPU CausalConvWithState does not support state_window > 0 (CUDA EP only)conv_stateuniforms.update_size let base_state = global_idx * uniforms.state_length; let base_input = global_idx * uniforms.input_length; if (uniforms.input_length >= uniforms.state_length) { let input_offset = uniforms.input_length - uniforms.state_length; for (var s = 0u; s < uniforms.state_length; s++) { present_state[base_state + s] = input[base_input + input_offset + s]; } } else { let preserved_state = uniforms.state_length - uniforms.input_length; for (var s = 0u; s < uniforms.state_length; s++) { if (s < preserved_state) { present_state[base_state + s] = present_state[base_state + s + uniforms.input_length]; } else { present_state[base_state + s] = input[base_input + s - preserved_state]; } } } Invalid activation typevirtual onnxruntime::contrib::webgpu::CausalConvWithState::ComputeInternalOnly 1D convolution is supportedInput must be 3D (batch_size, channels, length)Weight must be 3D (channels, 1, kernel_size)Weight first dim must match input channelsWeight second dim must be 1 for depthwise convolutionBias must be 1DBias size must match channelsconv_state must be 3D (batch_size, channels, kernel_size - 1)conv_state batch_size must match inputconv_state channels must match inputconv_state last dim must be kernel_size - 1pS €� €Љ‹€ �ˆˆ€ ¨ƒ€ p=‹€ °¨ƒ€ FŒ€ ¨ƒ€input_lengthstate_lengthCausalConvUpdateState P €À € ¨ƒ€ °¨ƒ€ H©ƒ€ 𨃀update_size fn tanh_v(a: x_value_t) -> x_value_t { let expr = exp(-2 * abs(a)); return sign(a) * (1 - expr) / (1 + expr); } var a = let bias_offset = global_idx * 4; a += x_value_t(bias_offset % uniforms.bias_shape(bias_offset + 1) % uniforms.bias_shape(bias_offset + 2) % uniforms.bias_shape(bias_offset + 3) % uniforms.bias_shape a += global_idx % uniforms.bias_shapea * (0.5 + 0.5 * tanh_v(a * (0.035677408136300125 * a * a + 0.7978845608028654)))ðä€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€@X € ¡I€\ €� €Ø\Œ€°«ƒ€copy_kv_shapeuniforms.copy_size let head_size_id = output_indices[3]; let sequence_id = output_indices[2]; let num_head_id = output_indices[1]; let batch = output_indices[0]; let total_seq_length = u32(seqlen_k[batch]) + 1u; let total_seq_length = uniforms.total_sequence_length; let past_sequence_length = select(total_seq_length - uniforms.kv_sequence_length, 0u, total_seq_length <= uniforms.kv_sequence_length); let present_offset = present_key_indices_t(batch, num_head_id, past_sequence_length + sequence_id, head_size_id)present_key_indices_t(batch, num_head_id, sequence_id, head_size_id) fn populate_indirect_dispatch_buffer(x: u32, y: u32, z: u32) { let limit = 65535u; // WebGPU spec maxComputeWorkgroupsPerDimension if (x <= limit && y <= limit && z <= limit) { indirect_buffer[0] = x; indirect_buffer[1] = y; indirect_buffer[2] = z; return; } let size = f32(x) * f32(y) * f32(z); let dispatch_avg_2d = u32(ceil(sqrt(size))); if (dispatch_avg_2d <= limit) { indirect_buffer[0] = dispatch_avg_2d; indirect_buffer[1] = dispatch_avg_2d; indirect_buffer[2] = 1u; return; } let dispatch_avg_3d = u32(ceil(pow(size, 1.0 / 3.0))); indirect_buffer[0] = dispatch_avg_3d; indirect_buffer[1] = dispatch_avg_3d; indirect_buffer[2] = dispatch_avg_3d; } if (sequence_id < past_sequence_length) { let pastOffset = past_key_indices_t(batch, num_head_id, sequence_id, head_size_id)past_key[pastOffset]present_offsetpast_value[pastOffset]key_indices_t(batch, num_head_id, sequence_id - past_sequence_length, head_size_id)key_indices_t(batch, sequence_id - past_sequence_length, num_head_id, head_size_id)key[offset]value[offset]key_indices_t(batch, num_head_id, sequence_id, head_size_id)key_indices_t(batch, sequence_id, num_head_id, head_size_id) let num_total_seq_length_tile = (global_total_seq_length + uniforms.tile_size - 1u) / uniforms.tile_size; populate_indirect_dispatch_buffer(num_total_seq_length_tile, uniforms.num_heads * uniforms.num_q_tiles, uniforms.batch_size); CopyKVCache is not supported yet in CopyKVCache.parameters.qkv_format_ == Q_K_V_BSNHonnxruntime::contrib::webgpu::CopyKVCache..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\bert\flash_attention.ccseqlens_qout_split_vxmetadataFlashAttentionDecodeQKVFlashAttentionDecodeVxReducekv_empty (kv_sequence_length==0) is incompatible with fused rotary+copyKV.!do_rotaryonnxruntime::contrib::webgpu::ApplyFlashAttentionkv_empty path requires past KV context (KV-shared layers reuse another layer's cache).past_key != nullptr && past_value != nullptrTurboQuant expects present_key/present_value to be 4-D tensors., got shape=TurboQuant KV cache shape mismatch for present_key. Expected last_dim_bytes==TurboQuant KV cache shape mismatch for present_value. Expected last_dim_bytes==Fused SplitPackedQKVWithRotaryEmbeddingAndCopyKV requires packed QKV input.parameters.is_packed_qkv_Fused SplitPackedQKVWithRotaryEmbeddingAndCopyKV requires static KV cache.parameters.past_present_share_buffer_TurboQuant requires non-null K/V inputs when kv_sequence_length > 0.K != nullptr && V != nullptrFlashAttentionPb €� €8ºƒ€ 8Ñ…€ØC„€`AŒ€ Øy”€ Љ‹€ ðC„€ €¹ƒ€copy_sizeP| €€Ã €�»ƒ€ 8Ñ…€·’€ »ƒ€¸»ƒ€À»ƒ€ Øy”€ Љ‹€ 軃€ø»ƒ€¼ƒ€¼ƒ€ `ºƒ€head_size_vecpresent_sequence_lengthn_repsnum_present_sequence_length_tileattn_bias_dim0attn_bias_dim1attn_bias_dim3new_sequence_lengthPŠ €  €�»ƒ€ ø¼ƒ€À»ƒ€ ½ƒ€0½ƒ€ ¼ƒ€Øy”€ @¼ƒ€num_total_seq_length_tilenum_head_size_tilebatch_headsPrepareIndirectDispatchÐj €À €`AŒ€ Øy”€ ðC„€ Љ‹€ p½ƒ€°y €°Ã €¼ƒ€8Ñ…€ »ƒ€Љ‹€ ¸»ƒ€·’€𾃀 軃€ø»ƒ€¼ƒ€ 𽃀num_seq_tileSplitPackedQKVWithRotaryEmbeddingAndCopyKV`_ €� €(c‰€À�•€ ¨E„€Øy”€ À‚”€ 8c‰€ ˆÈƒ€ »ƒ€`AŒ€  „€ Љ‹€ ðC„€ 8Ñ…€ @¿ƒ€GroupQueryAttention: q_norm_weight and k_norm_weight must be provided together.GroupQueryAttention: q_norm_weight / k_norm_weight require do_rotary=1.KV cache quantization requires head_size >= 8 and a power of 2. Got head_size=virtual onnxruntime::contrib::webgpu::GroupQueryAttention::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\bert\group_query_attention.ccGroupQueryAttention: q_norm_weight / k_norm_weight are not supported when QKV is packed.GroupQueryAttention: q_norm_weight element type must match query element type.GroupQueryAttention: k_norm_weight element type must match key element type.GroupQueryAttention: q_norm_weight must be a 1-D tensor of shape [head_size=GroupQueryAttention: k_norm_weight must be a 1-D tensor of shape [head_size=Total sequence length cannot be greater than the existing KV cache length.parameters.total_sequence_length_ <= parameters.seqlen_present_kv_cache_Graph capture requires past/present KV cache to share the same buffer (static KV cache).!context.IsGraphCaptureEnabled() || kv_empty || parameters.past_present_share_buffer_Packed QKV is not supported with kv_sequence_length==0 (shared KV layers).!parameters.is_packed_qkv_GroupQueryAttention: q/k norm weights require do_rotary=1 (no rotary, no norm path).KV cache quantization requires flash attention. The non-flash attention path cannot be used with compressed KV caches. Check that smooth_softmax and local_window_size are not set.WebGPU non-flash attention path does not support kv_sequence_length==0 (shared KV layers). Flash attention is required for KV-shared decoder layers.SplitPackedQKVWithRotaryEmbedding Å €ð €(c‰€À�•€ ¨E„€Øy”€ À‚”€ 8c‰€ ˆÈƒ€8Ñ…€ „€   Çƒ€half_rotary_dimFusedQKRotaryEmbeddingÐá€� €ض’€¨Éƒ€¸Éƒ€ÈɃ€àɃ€ðɃ€ʃ€ 8c‰€ ¸hˆ€ Àȃ€q_global_shapeq_global_strideq_input_output_stridek_global_shapek_input_output_strideq_domain_sizeoutput_qk optional output is not supportedqk_output attribute is not supportedkv_cache_bit_width must be 0, 4 or 8. Got kv_cache_bit_width == onnxruntime::contrib::group_query_attention_helper::CheckInputs..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\group_query_attention_helper.hkv_cache_extra_bits requires kv_cache_bit_width to be non-zero., kv_sequence_length=query and key must have the same sequence length when past_key is provided, or key sequence length must be 0 for shared KV (no new KV to append). Got sequence_length=Input 'past_key' and 'past_value' shall be both present or both absent.query and key must have the same sequence length when past_key is not provided. Got sequence_length=seqlens_k must be at least 1D, got scalar.) elements, got seqlens_k must have batch_size (), got dim[seqlens_k has unexpected shape. Each dimension must be 1 or batch_size (total_sequence_length tensor must be of one element.total_sequence_length must be positive, got sliding_window_cache=1 requires local_window_size > 0.sliding_window_cache=1 requires past_key and past_value to be present.sliding_window_cache=1 is not supported when kv_sequence_length == 0 (shared KV).) must be a multiple of 16 for an 8-bit KV cache.sliding_window_cache: head_size () must be a multiple of 32 for a 4-bit KV cache.) must be at least local_window_size (sliding_window_cache: KV cache capacity ( is out of range for rotary cache dimension 0 (seqlens_k[batch_size must be 1 when sequence_length > 1 and past context is given.sequence_length shall be 1 when it is not prompt.Input 'query' is expected to have 3 dimensions, got Input 'key' is expected to have 3 dimensions, got Input 'query' and 'key' shall have same dim 0 (batch size)Input 'value' is expected to have 3 dimensions, got Input 'query' and 'value' shall have same dim 0 (batch size)Input 'key' and 'value' shall have same dim 1 (sequence length)BNSH Input 'past_key' and 'past_value' should have same dimension 2 (max sequencelength or past sequence length), got Input 'past_key' shall have kv_num_headsInput 'past_value' shall have kv_num_heads expected Input 'past_key' dimension 3 should match the packed KV head dimension, got Input 'past_value' dimension 3 should match the packed KV head dimension, got position_ids dimension 0 must be equal to the batch size, got position_ids dimension 1 must be at least sequence length, got attention_bias with sliding_window_cache is not implemented in GroupQueryAttention.attention_bias must be a 4D tensor, got attention_bias dimension 0 must be equal to the batch size or 1, got attention_bias dimension 1 must be equal to the num heads or 1, got attention_bias dimension 2 must be equal to the sequence length, got attention_bias dimension 3 must be equal to total_sequence_length, got `€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ÐÙ € ¡I€onnxruntime::contrib::webgpu::GroupQueryAttention::GroupQueryAttention..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\bert\group_query_attention.hinfo.GetAttr("kv_num_heads", &kv_num_heads).IsOK() && kv_num_heads > 0GroupQueryAttention (WebGPU): sliding_window_cache=1 is not implemented.info.GetAttrOrDefault("sliding_window_cache", 0) == 0 ŠŸ€Input tensor must have at least 1 dimension.shape.NumDimensions() >= 1onnxruntime::contrib::webgpu::ApplyHadamardTransform..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\bert\hadamard_transform.ccLast dimension must be a power of 2 for Hadamard transform, got (slice_size & (slice_size - 1)) == 0Last dimension must be at least 4 for vectorized Hadamard transform, got slice_size >= 4 != 0Total tensor size must be divisible by slice_size, got shape.Size() % slice_size == 0HadamardTransform�€� €Ûƒ€ ØÚƒ€num_slicesInvalid update ruleinitial_state`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€À€ ¡I€WebGPU LinearAttention does not support state_window > 0 (CUDA EP only)info.GetAttrOrDefault("state_window", 0) == 0onnxruntime::contrib::webgpu::LinearAttention::LinearAttention..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\bert\linear_attention.ccquery must be 3D (B, T, H_q*d_k)virtual onnxruntime::contrib::webgpu::LinearAttention::ComputeInternalkey must be 3D (B, T, H_k*d_k)value must be 3D (B, T, H_v*d_v)key batch/sequence dimensions must match queryvalue batch/sequence dimensions must match queryquery packed dim must be divisible by q_num_headskey packed dim must be divisible by query head dimensionvalue packed dim must be divisible by kv_num_headsq_num_heads must be divisible by kv_num_headskv_num_heads must be divisible by q_num_heads (inverse GQA)kv_num_heads must be divisible by n_k_headsdecay input required for gated/gated_delta update rulesbeta input required for delta/gated_delta update rulesLinearAttention WebGPU kernel requires head_dim_k <= à€  €Љ‹€ Øy”€ ðŠ‹€ Ⴠ Ⴠ ض’€(Ⴠ 8ჀHჀ X‚”€ XჀ  ð߃€head_dim_khead_dim_vnum_dv_tilesheads_per_groupkv_per_k_headn_k_heads@<€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€°3€ ¡I€rotary_embedding_dim >= 0 && rotary_embedding_dim <= std::numeric_limits::max()onnxruntime::contrib::webgpu::MRotaryEmbedding::MRotaryEmbedding..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\bert\mrotary_embedding.ccnum_heads >= 0 && num_heads <= std::numeric_limits::max()MRotaryEmbedding: 'mrope_section' attribute is requiredinfo.GetAttrs("mrope_section", mrope_section_).IsOK()num_heads must be provided if rotary_embedding_dim is specifiedvirtual onnxruntime::contrib::webgpu::MRotaryEmbedding::ComputeInternalUpdating cos_cache and sin_cache in MRotaryEmbedding is not currently supported�:€� €ض’€FŒ€ Љ‹€ (c‰€Øy”€ 8c‰€ xy”€ d‰€ˆ †€  �䃀MRotaryEmbedding: Input 'x' is expected to have 3 or 4 with dim[0]=MRotaryEmbedding: 'position_ids' is expected to have shape (3, batch_size, sequence_length), got have 2 dimensions, got MRotaryEmbedding: Input 'cos_cache' is expected to MRotaryEmbedding: Input 'sin_cache' is expected to are expected to have the same shapeMRotaryEmbedding: Inputs 'cos_cache' and 'sin_cache' rotary_embedding_dim is specifiedMRotaryEmbedding: num_heads must be provided if onnxruntime::contrib::mrotary_embedding_helper::CheckInputs..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\mrotary_embedding_helper.hMRotaryEmbedding: num_heads must be greater than 0 for rank-3 inputMRotaryEmbedding: hidden_size=than or equal to head_sizeMRotaryEmbedding: rotary_embedding_dim must be less non-empty inputs, got MRotaryEmbedding: effective rotary_embedding_dim must be positive and even for be same as head_size / 2 or rotary_embedding_dim / 2, got MRotaryEmbedding: Input 'cos_cache' dimension 1 should position_ids_dim2should be batch_size, got MRotaryEmbedding: Input 'position_ids' dimension 1 should be sequence_length, got MRotaryEmbedding: Input 'position_ids' dimension 2 MRotaryEmbedding: 'mrope_section' attribute must have exactly 3 elements, got MRotaryEmbedding: 'mrope_section' values must be non-negative and fit in int32) must equal rotary_embedding_dim / 2 (MRotaryEmbedding: sum of 'mrope_section' (MRotaryEmbedding: 'mrope_layout' must be 0 (Sectioned) or 1 (Interleaved), got P € ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€@>€ ¡I€Packed QKV of shape (B, L, N, 3, H) not implemented for webgpuPacked KV not implemented for webgpuinput `key_padding_mask` not implemented for webgpuvirtual onnxruntime::contrib::webgpu::MultiHeadAttention::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\bert\multihead_attention.cconnxruntime::contrib::AttentionBase::AttentionBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\attention_base.hInput 'query' is expected to have 3 or 5 dimensions, got onnxruntime::contrib::multihead_attention_helper::CheckInputs..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\multihead_attention_helper.hInput 'value' shall absent when 'key' is absentInput 'past_key' and 'past_value' shall be both present or both absentPacked qkv of 3D BS3NH format is not support by MultiHeadAttentionInput 'bias' shall be empty when packed kv is usedInput 'bias' is expected to have 1 dimension, got Input 'bias' length is expected to be 2 * hidden_size + hidden_size_v, got Input 'key_padding_mask' shape is not expected.Expect rank of query be 3 for packed kvExpect rank of key be 5 for packed kvExpect 'key' shape (batch_size, kv_sequence_length, num_heads, 2, head_size) for packed kvExpect rank of key and value be same, and either 3 or 4Input 'query', 'key' and 'value' shall have same dim 0 (batch_size)Input 'query' and 'key' shall have same dim 2 (hidden_size)Input 'key' and 'value' shall have same dim 1 (kv_sequence_length)Input 'key' and 'value' shall have same shape (batch_size, num_heads, kv_sequence_length, head_size)Expect 'query' shape (batch_size, sequence_length, num_heads, 3, head_size) for packed qkvInput 'past_key' is expected to have 4 dimensions, got Input 'past_value' is expected to have 4 dimensions, got Input 'past_key' dimension 0 should be batch_size, got Input 'past_value' dimension 0 should be batch_size, got Input 'past_key' dimension 1 should be same as number of heads, got Input 'past_value' dimension 1 should be same as number of heads, got Input 'past_key' and 'past_value' shall have same dim 2 (past_sequence_length or max_sequence_length). Input 'past_key' dimension 3 should be same as head_size, got Input 'past_value' dimension 3 should be same as head_size, got past_sequence_length tensor must be of one element when past_present_share_buffer is setpast_sequence_length must be non-negative and less than max_sequence_length (Input 'attention_bias' is expected to have 4 dimensions, got Input 'attention_bias' dimension 0 should be batch_size or 1, got Input 'attention_bias' dimension 1 should be same as number of heads or 1, got Input 'attention_bias' dimension 2 should be same as sequence_length, got Input 'attention_bias' dimension 3 should be same as total_sequence_length, got Input 'cache_indirection' is expected to have 3 dimensions, got Input 'cache_indirection' dimension 1 should be num_beams, got ) must equal batch_beam_size () times dimension 1 (num_beams=Input 'cache_indirection' dimension 0 (Input 'cache_indirection' dimension 2 should be same as (or less than) max_sequence_length, got q_outk_outv_outk_paddedv_padded0½€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€\€ ¡I€num_heads must be provided and > 0.info.GetAttr("num_heads", &num_heads).IsOK() && num_heads > 0onnxruntime::contrib::webgpu::PagedAttention::PagedAttention..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\bert\paged_attention.cckv_num_heads must be provided, > 0, and evenly divide num_heads.info.GetAttr("kv_num_heads", &kv_num_heads).IsOK() && kv_num_heads > 0 && num_heads % kv_num_heads == 0use_smooth_softmaxvirtual onnxruntime::contrib::webgpu::PagedAttention::ComputeInternalPagedAttention (WebGPU): non-zero softcap is not supported yet.PagedAttention (WebGPU): local_window_size != -1 is not supported yet.' is not supported yet.PagedAttention (WebGPU): kv_cache_layout='PagedAttention (WebGPU): v_head_size != head_size is not supported yet.PagedAttention (WebGPU): rotary_offset != 0 is not supported yet.PagedAttention (WebGPU): use_smooth_softmax is not supported yet.PagedAttention (WebGPU): quantized KV cache is not supported yet.PagedAttention (WebGPU): only float16 KV cache dtype is supported.PagedAttention (WebGPU): KV cache quantization is not supported yet.PagedAttention (WebGPU): slot_mapping input is not supported yet.PagedAttention (WebGPU): head_sink input is not supported yet.PagedAttention (WebGPU): q_norm_weight/k_norm_weight inputs are not supported yet.PagedAttention (WebGPU): k_scale/v_scale inputs are not supported yet.PagedAttention (WebGPU): attention_metadata input is not supported yet.cos_cache and sin_cache must be passed to PagedAttention when do_rotary = 1PagedAttention (WebGPU): key_cache_out and value_cache_out outputs are required by this kernel (schema marks them Optional, but the WebGPU implementation needs them as scatter destinations).PagedAttention (WebGPU): cache outputs are not aliased with cache inputs; falling back to a GPU cache copy. Configure IO-binding to alias the cache buffers in production to avoid this per-run copy.PagedAttention (WebGPU): cumulative_sequence_length must start at 0.PagedAttention (WebGPU): cumulative_sequence_length must be non-decreasing.PagedAttention (WebGPU): past_seqlens must be non-negative.PagedAttention (WebGPU): past_seqlens + query length exceeds the KV cache capacity.PagedAttention (WebGPU): total KV sequence length exceeds int32 range.PagedAttention (WebGPU): cumulative_sequence_length must end at token_count. bytes, exceeding maxStorageBufferBindingSize of PagedAttention (WebGPU): k_padded/v_padded scratch requires PagedAttention (WebGPU): q_padded/output_padded scratch requires PagedAttention (WebGPU): input configuration is not supported by FlashAttention.PER_TENSORPER_CHANNEL'. Valid values are: NONE, PER_TENSOR, PER_CHANNEL.Invalid KV quantization type: 'onnxruntime::contrib::StringToKVQuantizationType..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\attention_common.h'. Valid values are: '' (use the cache tensor's element type), float16, bfloat16, int8, float8e4m3fn, int4, float4e2m1. Unsigned types are excluded because quantization here is symmetric with no zero point.Invalid KV cache data type: 'onnxruntime::contrib::StringToKVCacheDataTypePagedAttentionSplitPackedQKV�¤€À €È„€ Ø„€ ¨E„€è„€ „€ @„€token_countq_hidden_sizepacked_hidden_sizedispatch_sizePagedAttentionPackMetadata0£€À €Љ‹€  „€ @ „€PagedAttentionRotary` €À €Љ‹€ P „€8c‰€ X „€  y”€  „€ ° „€n_headsrotary_dimScatterKVToPagedCacheà�€À €È„€ Љ‹€ À‚”€ 8c‰€ ȹ’€  „€ � „€PagedAttentionGatherKV€›€À €Љ‹€ À‚”€ 8c‰€ ȹ’€  „€  „€ ` „€max_kv_lenPagedAttentionUnpackQuery š€À €Øy”€ 8c‰€ ° „€  „€ @ „€max_seqlen_qPagedAttentionRepackOutputÀ˜€À €Љ‹€ Øy”€ 8c‰€ À�•€  „€ ð „€num_heads should be no larger than num_heads must be a multiple of kv_num_heads. Got num_heads % kv_num_heads == onnxruntime::contrib::paged_attention_helper::CheckInputs..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\bert\paged_attention_helper.h'v_head_size' must be 0 (meaning head_size) or in [1, head_size] = [1, ) when 'kv_cache_layout' is 'LATENT'.) may only differ from head_size ('v_head_size' (): the default 1/sqrt(head_size) is not the intended scale for absorbed MLA.) differs from head_size (An explicit 'scale' attribute is required when 'v_head_size' (Input 'value_cache' must be absent when 'kv_cache_layout' is 'LATENT': the value cache is the leading 'v_head_size' channels of 'key_cache'.'kv_num_heads' must be 1 when 'kv_cache_layout' is 'LATENT', got Input 'head_sink' is not supported when 'kv_cache_layout' is 'LATENT'.Inputs 'q_norm_weight' / 'k_norm_weight' are not supported when 'kv_cache_layout' is 'LATENT': DeepSeek normalizes the latent projections in the graph, before absorption.Input 'v_scale' and attributes 'v_quant_type' / 'v_cache_dtype' must be unset when 'kv_cache_layout' is 'LATENT': the value elements are the key elements, so 'k_scale' and 'k_cache_dtype' describe both.Input 'value_cache' is required unless 'kv_cache_layout' is 'LATENT'.qk_norm_epsilon must be positive, got Input 'cos_cache' and 'sin_cache' shall be both present or both absent.'rotary_offset' must be non-negative and a multiple of 8, got > 'rotary_offset' + rotary_dim must not exceed head_size. Got Input 'attention_metadata' must have shape (2), got Input 'key' is required when 'kv_cache_layout' is 'LATENT'.Input 'value' must be absent when 'kv_cache_layout' is 'LATENT': the value of every head is the leading 'v_head_size' channels of the latent key.Input 'query' is expected to have 2 dimensions, got == Input 'query' hidden size must be a multiple of num_heads. Got head_size must be a multiple of 8. Got head_size % 8 == Input 'key' is expected to have 2 dimensions, got Input 'query' and 'key' shall have same dim 0 (token count) in 'LATENT' mode, got Input 'key' is expected to have hidden size kv_num_heads * head_size = Input 'key' and 'value' shall be both present, or both absent in the case of packed qkv.kv_hidden_size must be a multiple of kv_num_heads. Got kv_hidden_size % kv_num_heads == kv_hidden_size / kv_num_heads must be equal to head_size. Got kv_hidden_size / kv_num_heads == Input 'value' is expected to have 2 dimensions, got Input 'query' and 'value' shall have same dim 0 (token count)Input 'value' is expected to have same hidden size as key.Input 'key_cache' is expected to have 4 dimensions, got block_size must be a power of two and at least 16. Got block_size == Input 'key_cache' shall have kv_num_heads, got Input 'key_cache' dimension 3 should be same as head_size, got Input 'value_cache' is expected to have 4 dimensions, got Input 'value_cache' dimension 0 should be num_blocks, got Input 'value_cache' dimension 1 should be block_size, got Input 'key_cache' and 'value_cache' dimension 2 (kv num heads) should be the same, got Input 'value_cache' shall have kv_num_heads, got Input 'key_cache' and 'value_cache' dimension 3 (head size) should be the same, got Input 'value_cache' dimension 3 should be same as head_size, got cumulative_sequence_length must be shape (batch_size + 1).seqlens must be shape (batch_size).block_table must be 2D.block_table dimension 0 should be batch_size, got Input 'slot_mapping' is expected to have 1 dimension, got ), got Input 'slot_mapping' dimension 0 should be token_count (head_sink must be a 1D tensorhead_sink dimension 0 must be equal to the num heads, got Input 'q_norm_weight' and 'k_norm_weight' must be provided together.Input 'q_norm_weight' must be a 1D tensor of shape (head_size) = (Input 'k_norm_weight' must be a 1D tensor of shape (head_size) = (head_size shall be a multiple of 16. Got head_size % 16 == cos_cache dimension 0 shall not be less than total_sequence_length.sin_cache dimension 0 shall not be less than total_sequence_length.cos_cache dimension 1 must be <= head_size / 2 and a multiple of 8.sin_cache dimension 1 must be <= head_size / 2 and a multiple of 8.cos_cache and sin_cache dimension 1 must be the same.' is 'NONE'.' must not be provided when '' must be 'PER_TENSOR' or 'PER_CHANNEL'.The KV cache has a quantized element type, so '' to 'NONE'.' is set, but the KV cache element type is not quantized. Use an int8 or float8e4m3fn cache, or set '' is not 'NONE'.' is required when '' must have exactly 1 element for PER_TENSOR quantization, got ) for PER_CHANNEL quantization, got , 1, ' must have shape (kv_num_heads, 1, head_size) = (' requires a uint8 packed cache, which is not enabled in this build.' == ''. Leave the attribute at '' to use the tensor's element type.', but the cache tensor's element type is '' is ' Æ’€ÐÞ’€ÜÞ’€@ß’€”ß’€°ß’€seqlens let half_rotary_emb_dim = uniforms.cos_cache_shape[1]; let bsnh = global_idx / uniforms.global_stride % uniforms.global_shape; let size = uniforms.global_shape[0] * uniforms.global_stride[0]; if (global_idx >= size) { return; } if (bsnh[3] < half_rotary_emb_dim) { let batch_idx = bsnh[0]; let seqlen = u32(seqlen_i); let total_seqlen = seqlen + 1u; // Right-padded batches with prompt shorter than global_shape[1] would underflow u32; clamp to 0. let past_seqlen = select(total_seqlen - uniforms.global_shape[1], 0u, total_seqlen <= uniforms.global_shape[1]); let position_id = past_seqlen + bsnh[1]; let i = dot(bsnh, uniforms.input_output_stride) + select(0u, bsnh[3], let j = i + select(half_rotary_emb_dim, 1u, ); let max_position = uniforms.cos_cache_shape[0]; if (position_id >= max_position) { } else { let re = vec2(position_id, bsnh[3])re let im = im } else { let k = dot(bsnh, uniforms.input_output_stride) + half_rotary_emb_dim; let half_rotary_emb_dim = uniforms.cos_cache_shape[1]; let bsnh = global_idx / uniforms.global_stride % uniforms.global_shape; let size = uniforms.global_shape[0] * uniforms.global_stride[0]; if (global_idx >= size) { return; } if (bsnh[3] < half_rotary_emb_dim) { let position_ids_idx = bsnh.xy let raw_pos = let i = dot(bsnh, uniforms.input_output_stride) + select(0, bsnh[3], let j = i + select(half_rotary_emb_dim, 1, ); let max_position = uniforms.cos_cache_shape[0]; if (raw_pos < 0) { } else { let position_id = u32(raw_pos) + select(0, bsnh[1], position_ids_idx == 0); if (position_id >= max_position) { } else { let re = let im = } } } else { let k = dot(bsnh, uniforms.input_output_stride) + half_rotary_emb_dim; q_inputk_input if (global_idx >= uniforms.q_domain_size) { return; } let half_rotary_dim = uniforms.cos_cache_shape[1]; let bsnh = global_idx / uniforms.q_global_stride % uniforms.q_global_shape; let needs_k = bsnh[2] < uniforms.k_global_shape[2]; let q_head_base = bsnh[0] * uniforms.q_input_output_stride[0] + bsnh[1] * uniforms.q_input_output_stride[1] + bsnh[2] * uniforms.q_input_output_stride[2]; var q_sumsq: f32 = 0.0; for (var c: u32 = 0u; c < uniforms.head_size; c = c + 1u) { let q_v = f32(q_head_base + c q_sumsq = q_sumsq + q_v * q_v; let q_inv_rms = q_input_element_t(inverseSqrt(q_sumsq / f32(uniforms.head_size) + uniforms.qk_norm_epsilon)); let k_head_base = bsnh[0] * uniforms.k_input_output_stride[0] + bsnh[1] * uniforms.k_input_output_stride[1] + bsnh[2] * uniforms.k_input_output_stride[2]; var k_inv_rms = k_input_element_t(0); if (needs_k) { var k_sumsq: f32 = 0.0; for (var c: u32 = 0u; c < uniforms.head_size; c = c + 1u) { let k_v = f32(k_head_base + c k_sumsq = k_sumsq + k_v * k_v; k_inv_rms = k_input_element_t(inverseSqrt(k_sumsq / f32(uniforms.head_size) + uniforms.qk_norm_epsilon)); (2u * bsnh[3])bsnh[3](2u * bsnh[3] + 1u)(bsnh[3] + half_rotary_dim) if (bsnh[3] < half_rotary_dim) { let batch_idx = bsnh[0]; let sequence_idx = bsnh[1]; let total_seqlen = seqlen + 1u; // Right-padded batches with prompt shorter than q_global_shape[1] would underflow u32; clamp to 0. let past_seqlen = select(total_seqlen - uniforms.q_global_shape[1], 0u, total_seqlen <= uniforms.q_global_shape[1]); let position_id = past_seqlen + sequence_idx; let qi = dot(bsnh, uniforms.q_input_output_stride) + select(0u, bsnh[3], let qj = qi + select(half_rotary_dim, 1u, let q_at_qi = qi let q_at_qj = qj let max_position = uniforms.cos_cache_shape[0]; if (position_id >= max_position) { q_at_qiq_at_qj if (needs_k) { let ki = dot(bsnh, uniforms.k_input_output_stride) + select(0u, bsnh[3], let kj = ki + select(half_rotary_dim, 1u, let k_at_ki = ki let k_at_kj = kjk_at_kik_at_kj let q_re = q_at_qi * cos_v - q_at_qj * sin_v; let q_im = q_at_qi * sin_v + q_at_qj * cos_v; let k_re = k_at_ki * cos_v - k_at_kj * sin_v; let k_im = k_at_ki * sin_v + k_at_kj * cos_v; let qk = dot(bsnh, uniforms.q_input_output_stride) + half_rotary_dim; let q_at_qk = q_at_qk if (needs_k) { let kk = dot(bsnh, uniforms.k_input_output_stride) + half_rotary_dim; let k_at_kk = kkk_at_kk`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€@€ ¡I€]) * q_inv_rms * q_norm_weight[ * k_inv_rms * k_norm_weight[`Š€ let workgroup_half_idx = uniforms.hidden_size / (workgroup_size_x * 4); if (workgroup_idx >= workgroup_half_idx) { offset = (workgroup_idx - workgroup_half_idx) * workgroup_size_x + local_idx; let skip_offset = offset % (uniforms.skip_size / 4); let skip_value = skip[skip_offset]; let input_value = x[offset]; let value = input_value + skip_value + bias[offset] input_skip_bias_sum[offset] = value; var offset: u32 = 0; var cur_input_skip_bias_sum = x_value_t(0); for (var i: u32 = 0; i < uniforms.hidden_size / (workgroup_size_x * 4); i++) { let skip_input_offset = input_offset % (uniforms.skip_size / 4); let skip_value = skip[skip_input_offset]; + bias[input_offset] cur_input_skip_bias_sum = value; let f32_value = vec4(value); let mean = sum_shared[0] / f32(uniforms.hidden_size); let inv_std_dev = inverseSqrt(sum_squared_shared[0] / f32(uniforms.hidden_size) offset = workgroup_idx * workgroup_size_x + local_idx; output[offset] = ((cur_input_skip_bias_sum ) * x_element_t(inv_std_dev) * gamma[offset] + beta[offset] + beta[offset1d + i] input_skip_bias_sum[offset + i] = value; let hidden_size_vectorized: u32 = uniforms.hidden_size / uniforms.components; var stride = hidden_size_vectorized / workgroup_size_x; let offset = ix * stride + iy * hidden_size_vectorized; stride = hidden_size_vectorized - stride * ix; let skip_offset = (offset + i) % (uniforms.skip_size / uniforms.components); let skip_value = skip[skip_offset]; let value = input_value + skip_value output[offset + i] = value; let f32_value = f32_val_t(value); / f32(uniforms.hidden_size); / f32(uniforms.hidden_size) output[offset + i] = (output[offset + i] ) * x_element_t(inv_std_dev) * gamma[offset1d + i]SkipLayerNormpõ€ð €°>’€ À�•€ €¶’€Ø„„€ Ð>„€€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€`€ ¡I€€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€Ð€ ¡I€seqlen_ktotal_sequence_length_inputhead_size must be a power of 2 >= 8 for Hadamard transform, got (head_size & (head_size - 1)) == 0 && head_size >= 8onnxruntime::contrib::webgpu::TurboQuantCopyToQuantizedKVCache..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\bert\turbo_quant_hadamard.ccTurboQuantCopyToQuantizedKVCache is not supported yet.qkv format packed_qkvhead_size must be a power of 2 >= 8 for TurboQuant fused rotary, got onnxruntime::contrib::webgpu::TurboQuantApplyRotaryAndCopyToQuantizedKVCacheTurboQuantFusedRotary0€  €Љ‹€  C„€ÀC„€À‚”€ ØC„€Øy”€ ðC„€ D„€D„€0D„€`AŒ€ 8Ñ…€ pB„€compressed_head_size_u32copy_sequence_lengthkv_sequence_lengthnum_q_tilesnum_slices_per_kvpast_input_seq_lengthpresent_seq_lengthp#€  €Љ‹€  C„€À�•€ ¨E„€À‚”€ ØC„€Øy”€ ¸E„€ ÈE„€ ðC„€ 0D„€`AŒ€ 8Ñ…€ `D„€kv_hidden_sizenum_kv_slicesnum_q_slices`4€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ðtB€P˜B€GetFusedActivationAttr(info, Conv::activation_).IsOK()onnxruntime::contrib::webgpu::FusedConv::FusedConv..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\fused_conv.ccMoE is not implemented in WebGPUzero_points for QMoE are not yet supported on WebGPU.Separate router_weights is not yet implemented on WebGPU for QMoE.virtual onnxruntime::contrib::webgpu::QMoE::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\moe\qmoe.ccFC3 gating is not yet implemented on WebGPU.only swiglu is supported for WebGPU.QmoeGate1TokenÐi€� €(I„€蜊€èH„€rowsrouter_logitstopk_valuesindirect_expertsSwigLuÀg€À €(I„€蜊€·’€ü¶’€8c†€ €I„€QmoeFusedFinalMix1TokenPf€À €À�•€ |¹’€0J„€fc2_outputsrouter_valuesQmoeZeroTensor€e€À €L·’€°J„€QmoeGated€� €(I„€蜊€h¬…€ K„€hiddenstate_for_experttokencount_for_expertQmoeHiddenStateGather�b€À € L„€ 0L„€ @L„€ À�•€ °K„€expert_idxnum_expertsnum_tokenshidden_statenew_hidden_stateQMoEFinalMix a€À €À�•€ 0L„€  L„€ h¬…€  L„€expert_tokensinfo.GetAttr("expert_weight_bits", &expert_weight_bits_).IsOK()onnxruntime::contrib::webgpu::QMoE::QMoE..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\moe\qmoe.hexpert_weight_bits must be 4 or 8, but got expert_weight_bits_ == 8 || expert_weight_bits_ == 4geluidentityswigluUnsupported MoE activation type: onnxruntime::contrib::webgpu::MoE::MoE..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\moe\moe.huse_sparse_mixer not supporteduse_sparse_mixer_ == 0pack_size must be positive, got onnxruntime::contrib::moe_helper::CheckInputs..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\moe\moe_helper.hInput 'input' is required. dimensions, got Input 'input' is expected to have 2 or Input 'router_probs' is required.Input 'router_probs' is expected to have 2 dimensions, got Input 'fc1_experts_weights' is required.' is expected to have Input 'Input 'fc2_experts_weights' is required.) must be divisible by pack_size (hidden_size ( and hidden_size Unable to infer inter_size from fc2_experts_weights shape inter_size (' is expected to have shape Input 'router_probs' is expected to have shape Input 'fc1_experts_bias' is expected to have shape Input 'fc2_experts_bias' is expected to have shape Input 'fc3_experts_bias' is expected to have shape Input 'fc1_experts_scales' is expected to have shape Input 'fc2_experts_scales' is expected to have shape Input 'fc3_experts_scales' is expected to have shape Input 'fc1_zero_points' is expected to have shape Input 'fc2_zero_points' is expected to have shape Input 'fc3_zero_points' is expected to have shape fc1_experts_scales must be 2D or 3D tensorfc2_experts_scales must be 2D or 3D tensorfc3_experts_scales must be 2D or 3D tensorfc3_experts_bias == nullptr && fc3_experts_scales == nullptr && fc3_zero_points == nullptrfc1_experts_scales == nullptr || fc3_experts_scales != nullptrnum_experts must be greater than or equal to local_num_experts, got onnxruntime::webgpu::ComputeContext::CreateCPUTensorscales_atile_size_k_vec_ must evenly divide workgroup size X and be divisible by 4WorkgroupSizeX() % tile_size_k_vec_ == 0 && tile_size_k_vec_ % 4 == 0virtual onnxruntime::contrib::webgpu::DP4AMatMulNBitsSmallMProgram::GenerateShaderCode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\quantization\dp4a_matmul_nbits.cctile_size_ must be divisible by sub_tile_counttile_size_ % sub_tile_count == 0onnxruntime::contrib::webgpu::ApplyDP4AMatrixMatMulNBitsqualcommBlockDP4AMatMulQuantizeÐo€À €FŒ€ pX„€DP4AMatMulNBitsSmallMProgram`s€  €È„„€ 0“€ÐÀŠ€ˆð“€èY„€ìY„€ȹ’€ ¸„„€ À‡„€ÈÁ�€ `x„€  ÐX„€K16K32DP4AMatMulNBitsÐp€ð €È„„€ 0“€ÐÀŠ€ˆð“€[„€èY„€w„€ ¸„„€ À‡„€ÈÁ�€  Z„€K8input_shapeunpack4xI8unpack4xU8var indices_indices = indices_indices_t(0); for (var i: u32 = 0; i < let index = uniforms.gather_axis + i; }; let indices_indices = uniforms.gather_axisvar index = let gather_axis_dim = indices_value_t(uniforms.input_shape_shapeif (index < 0) { index += gather_axis_dim;} if (index < 0 || index >= gather_axis_dim) { return; var data_indices = input_shape_indices_t(0); u32(index) let data_offset = let byte_idx_2b = data_offset / 4; let bit_shift_2b = (data_offset % 4) * 2; let packed_word_2b = byte_idx_2b / 4 let byte_in_word_2b = byte_idx_2b % 4; let unpacked_bytes_2b = (u32(packed_word_2b)); var quantized_data = (unpacked_bytes_2b[byte_in_word_2b] >> bit_shift_2b) & 0x3; if((quantized_data & 0x2) != 0) { quantized_data = quantized_data - 4 ;}; let data_index = data_offset % 8; let packed_4bit_quantized_data = data_offset / 8 let packed_8bit_quantized_data = (packed_4bit_quantized_data >> (4 * (data_index % 2))) & 0x0f0f0f0f; let quantized_data_vec = (u32(packed_8bit_quantized_data)); var quantized_data = quantized_data_vec[data_index / 2]; if((quantized_data & 0x8) != 0) { quantized_data = quantized_data - 16 ;}; let data_index = data_offset % 4; let packed_8bit_quantized_data = var quantized_data = quantized_data_vec[data_index]; var scale_indices = data_indices; let quantize_axis_index = uniforms.quantize_axis/ uniforms.block_size; quantize_axis_index var scale = input_element_t(2)input_element_t(8)input_element_t(128)input_element_t(0) let zero_point = let zero_point_indices = scale_indices; let zero_point_offset = zero_point_indices let q_idx_2b = let scale_row_2b = zero_point_offset / uniforms.scale_qaxis_dim; let zp_byte_offset_2b = scale_row_2b * uniforms.zp_packed_qaxis_dim + q_idx_2b / 4u; let zp_bit_shift_2b = (q_idx_2b % 4u) * 2u; let packed_zp_word_2b = zp_byte_offset_2b / 4 let zp_byte_in_word_2b = zp_byte_offset_2b % 4; let zp_unpacked_2b = (u32(packed_zp_word_2b)); var zero_point = (zp_unpacked_2b[zp_byte_in_word_2b] >> zp_bit_shift_2b) & 0x3; let zero_point_index = zero_point_offset % 8; let packed_4bit_zero_points = let packed_8bit_zero_points = (packed_4bit_zero_points >> (4 * (zero_point_index % 2))) & 0x0f0f0f0f; let zero_point_vec = (u32(packed_8bit_zero_points)); var zero_point = zero_point_vec[zero_point_index / 2]; let zero_point_index = zero_point_offset % 4; let packed_8bit_zero_points = var zero_point = zero_point_vec[zero_point_index]; if((zero_point & 0x2) != 0) { zero_point = zero_point - 4 ;}; if((zero_point & 0x8) != 0) { zero_point = zero_point - 16 ;}; let dequantized_data = (output_value_t(quantized_data) - output_value_t(zero_point)) * scale; dequantized_data'bits' must be 2, 4 or 8 for uint8 input.virtual onnxruntime::contrib::webgpu::GatherBlockQuantized::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\quantization\gather_block_quantized.cc'bits' must be 4 for non-uint8 input.data and scales must have the same rank.data and scales do not match shapes.For uint8 2-bit data, quantize_axis must be the last dimension.scales and zero_points must have the same rank.zero_points shape does not match expected packed shape for 2-bit data.scales and zero_points must have the same shape.P�€ÐÛ€FŒ€ xÒ†€ Ðц€ ȹ’€ °j„€Àj„€j„€scale_qaxis_dimzp_packed_qaxis_dim`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ÀÁ€ ¡I€'bits' must be 2, 4 or 8.bits_ == 2 || bits_ == 4 || bits_ == 8onnxruntime::contrib::webgpu::GatherBlockQuantized::GatherBlockQuantized..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\quantization\gather_block_quantized.h'block_size' must be 2's power and not less than 16.block_size_ >= 16 && ((block_size_ - 1) & block_size_) == 0Input A must have at least 1 dimension.virtual onnxruntime::contrib::webgpu::MatMulBnb4::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\quantization\matmul_bnb4.cc) must match K (The last dimension of input A (Overflow computing K * N for K=. Expected at least and N=) is too small for K=B tensor size (absmax tensor size (MatMulBnb4Tile`Ý€ð €0“€ÐÀŠ€ˆð“€ȹ’€ �n„€Ü€ð €ÐÀŠ€ˆð“€ȹ’€ FŒ€ o„€`€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ÐÞ€ ¡I€K must be positive, got K_ > 0onnxruntime::contrib::webgpu::MatMulBnb4::MatMulBnb4..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\quantization\matmul_bnb4.hN must be positive, got N_ > 0block_size must be positive, got block_size_ > 0Invalid quant_type, only 0 (FP4) and 1 (NF4) are supported.quant_type_ == 0 || quant_type_ == 1tile_m must be workgroup_size / 8.tile_m_ == workgroup_size / 8virtual onnxruntime::contrib::webgpu::MatMulNBitsWideTileProgram::GenerateShaderCode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\quantization\matmul_nbits.cctile_n must be workgroup_size.tile_n_ == workgroup_sizeOnly 4/8 bits are supported for webgpu matmulnbits.nbits_ == 4 || nbits_ == 8group_idx as input is not supported yet.g_idx == nullptrvirtual onnxruntime::contrib::webgpu::MatMulNBits::ComputeInternalCurrently, only uint8 is supported for zero points, but got zero_points->DataType() == DataTypeImpl::GetType()onnxruntime::contrib::webgpu::ApplyMatMulNBits € ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ðû€ ¡I€Only 4b/8b/2b quantization is supported for MatMulNBits op, additional bits support is planned.onnxruntime::contrib::webgpu::MatMulNBits::MatMulNBits..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\quantization\matmul_nbits.hMatMulNBitsWideTile0€ð €ðv„€0“€ÐÀŠ€˜„„€ „„€øv„€À‡„€¸„„€ w„€ ÈÁ�€  ðu„€Batchn_blocks_per_colnum_M_tile €  €0“€ÐÀŠ€ˆð“€˜„„€ „„€ȹ’€ ¨„„€À‡„€¸„„€ È„„€ ÈÁ�€ `x„€  0w„€dispatch_MMatMulNBitsMlp: activation 'MatMulNBitsMlp requires norm_scale when skip is present.skip == nullptr || norm_scale != nullptrvirtual onnxruntime::contrib::webgpu::MatMulNBitsMlp::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\quantization\matmul_nbits_mlp.ccMatMulNBitsMlpDecodeProgram is specialized for 4-bit weights only.bits_ == kFusedDecodeFastPathBitsMatMulNBitsMlpDecodeProgram is specialized for block_size=32 only.block_size == kFusedDecodeFastPathBlockSizedecode_4bit o€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€0$€ ¡I€MatMulNBitsMlp requires the 'activation' attribute.info.GetAttr("activation", &activation).IsOK()onnxruntime::contrib::webgpu::MatMulNBitsMlp::MatMulNBitsMlp..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\quantization\matmul_nbits_mlp.hMatMulNBitsMlp: unsupported activation 'ParseMlpActivation(activation, &activation_kind_).IsOK()Only 4b/8b/2b quantization is supported for MatMulNBitsMlp op.bits_ == 4 || bits_ == 8 || bits_ == 2MatMulNBitsMlpDecodepG€  €ÐÀŠ€ˆð“€˜„„€ „„€ȹ’€ ¨„„€¸„„€ È„„€ Ø„„€ €¶’€ `}„€gate_bgate_scales_bup_bup_scales_bonnxruntime::contrib::webgpu::(anonymous namespace)::ApplyUnfusedMlpÀ@€� €Ø\Œ€è~„€let gate_value = let up_value = let one = output_value_t(1.0); let activated_value = gate_valueactivated_value * up_value))) * (one / (one + exp(-MatMulNBitsMlp: unhandled MlpActivationKind onnxruntime::contrib::webgpu::(anonymous namespace)::EmitGateActivationExprMatMulNBitsQkv does not support q_bias/k_bias/v_bias inputs yet.virtual onnxruntime::contrib::webgpu::MatMulNBitsQkv::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\quantization\matmul_nbits_qkv.ccMatMulNBitsQkv currently supports 4-bit weights only.bits_ == 4MatMulNBitsQkv currently supports block_size=32 only.block_size_ == 32norm_scale must have shape [K].norm_scale->Shape().Size() == K_decode_qkv_sln`|€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€PP€ ¡I€onnxruntime::contrib::webgpu::MatMulNBitsQkv::MatMulNBitsQkv..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\quantization\matmul_nbits_qkv.hMatMulNBitsQkvDecodei€  €Ì{ˆ€Ð{ˆ€ˆð“€˜„„€ „„€ȹ’€ ¨„„€¸„„€ È„„€ Ø„„€ €¶’€ €ƒ„€K_of_aK_of_bblocks_per_colnum_N_tilebatch_countskip_sizeq_bq_scales_bk_bk_scales_bv_bv_scales_bq_outputk_outputv_outputoutput_ascales_bweight_index_indirectK must be a multiple of K % k == 0onnxruntime::contrib::webgpu::ApplySubgroupMatrixMatMulNBits..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\quantization\subgroup_matrix_matmul_nbits.ccappleSubgroupMatrixMatMulLayoutn€� €0“€ˆð“€¨†„€SubgroupMatrixMatMulNBits q€ð €0“€ÐÀŠ€ˆð“€À‡„€ÈÁ�€ ؇„€ ‡„€zero_blocks_per_colm_tiles_per_wg@N€� €€ €ð; €P) €À2 €€V €Ö€à/€àà €�€ ò€ ÷€L€�€P-€p<€R€`½€ ¿€ð €€ €� € €Ðj€onnxruntime::contrib::webgpu::RegisterWebGpuContribKernels..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\webgpu\webgpu_contrib_kernels.cconnxruntime::CPUIDInfo::LogEarlyWarning..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\common\cpuid_info.cconnxruntime cpuid_info warning: Failed to initialize PyTorch cpuinfo library. May cause CPU EP performance degradation due to undetected CPU features.Unknown CPU vendor. cpuinfo_vendor value: &’€Xz—€"pz—€†€Œ„€QCOM Œ„€ÞŒ„€kŒ„€µ Œ„€(Œ„€ åQualcommNvidiaAppleARMIBMHiSiliconlength overflowonnxruntime::ToUTF8String..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\common\helper.cconnxruntime::ToWideString[...truncated...] ERROR LOG MSG NOTIFICATION: Failure to successfully parse the messageonnxruntimeISink must be provided.onnxruntime::logging::LoggingManager::LoggingManager..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\common\logging\logging.ccdefault_logger_id must be provided if instance_type is InstanceType::DefaultOnly one instance of LoggingManager created with InstanceType::Default can exist at any point in time.Default logger already set. onnxruntime::logging::LoggingManager::CreateDefaultLogger is not a valid year_month_day [:] VIWEFX�„€h�„€x�„€onnxruntime::profiling::Profiler::Start..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\common\profiler.cconnxruntime::profiling::Profiler::Initializeonnxruntime::profiling::Profiler::EndTimeAndRecordEventMaximum number of events reached, could not record profile event.onnxruntime::profiling::Profiler::EndProfilingWriting profiler data to file {"cat" : "ð‘„€¨è’€ø‘„€’„€","pid" :"tid" :"dur" :"ts" :"ph" : "X","name" :""args" : {" : " : "}, SessionKernelApi^(0|[1-9]\d*)\.(0|[1-9]\d*)\.(0|[1-9]\d*)(?:-((?:0|[1-9]\d*|\d*[a-zA-Z-][0-9a-zA-Z-]*)(?:\.(?:0|[1-9]\d*|\d*[a-zA-Z-][0-9a-zA-Z-]*))*))?(?:\+([0-9a-zA-Z-]+(?:\.[0-9a-zA-Z-]+)*))?$Version string is not in semantic versioning format: 'onnxruntime::ParseSemVerVersion..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\common\semver.ccsub_match does not match anything.onnxruntime::ParseSemVerVersion(std::string_view, SemVerVersion *)::(lambda)::operator()code != static_cast(common::OK)onnxruntime::common::Status::Status..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\common\status.ccSystemError[ONNXRuntimeError]SUCCESSFAILNO_SUCHFILENO_MODELENGINE_ERRORRUNTIME_EXCEPTIONMODEL_LOADEDNOT_IMPLEMENTEDINVALID_GRAPHEP_FAILMODEL_LOAD_CANCELEDMODEL_REQUIRES_COMPILATIONDEVICE_RESETД„€Ø”„€�À’€à”„€𔄀•„€•„€¨À’€(•„€8•„€H•„€X•„€`•„€x•„€�Ý’€˜•„€unnamed_thread_poolProfiler not started yetenabled_onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::Stop..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\common\threadpool.cc{"main_thread": {"thread_pool_name": "", }, "sub_threads": {}}LogStart must pair with LogEnd!points_.empty()onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::MainThreadStat::LogEndonnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::MainThreadStat::LogEndAndStartpoints_.empty()onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::MainThreadStat::Reset"thread_id": "", "block_size": [], "core": DistributionDistributionEnqueueRunWaitRevokeUnknownEvent": {"num_run": "core": n >= 0onnxruntime::concurrency::ThreadPool::ParallelForЛ€€�€@€ð�€ž€àÄ€0ž€`ž€�ž€¡€ð¢€£€£€ £€0‹Ÿ€ð•€‡€ЋŸ€unique_lock::unlock: not lockedMore work items than threadsn <= num_threads_ + 1virtual onnxruntime::concurrency::ThreadPoolTempl::RunInParallelSection..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\platform\EigenNonBlockingThreadPool.h€ŒŸ€à¯€°€p�Ÿ€0®€`®€pŽŸ€virtual onnxruntime::concurrency::ThreadPoolTempl::RunInParallel0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0000000100100011010001010110011110001001101010111100110111101111010001020304050607101112131415161720212223242526273031323334353637404142434445464750515253545556576061626364656667707172737475767701234567000102030405060708090a0b0c0d0e0f101112131415161718191a1b1c1d1e1f202122232425262728292a2b2c2d2e2f303132333435363738393a3b3c3d3e3f404142434445464748494a4b4c4d4e4f505152535455565758595a5b5c5d5e5f606162636465666768696a6b6c6d6e6f707172737475767778797a7b7c7d7e7f808182838485868788898a8b8c8d8e8f909192939495969798999a9b9c9d9e9fa0a1a2a3a4a5a6a7a8a9aaabacadaeafb0b1b2b3b4b5b6b7b8b9babbbcbdbebfc0c1c2c3c4c5c6c7c8c9cacbcccdcecfd0d1d2d3d4d5d6d7d8d9dadbdcdddedfe0e1e2e3e4e5e6e7e8e9eaebecedeeeff0f1f2f3f4f5f6f7f8f9fafbfcfdfeff0123456789abcdefp2€ 2€°�Ÿ€@¤€p¤€P�Ÿ€ð�Ÿ€И„€à˜„€ô˜„€`Ð’€ø˜„€onnxruntime::fbs::utils::SaveValueInfoOrtFormat..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\flatbuffers\flatbuffers_utils.cc is missing type info.SaveValueInfoOrtFormat: value_info_proto for Null type info for onnxruntime::fbs::utils::LoadValueInfoOrtFormatModel must have opset imports. Invalid ORT format model.onnxruntime::fbs::utils::LoadOpsetImportOrtFormatopset id is null. Invalid ORT format model.opset import domain is null. Invalid ORT format model.onnxruntime::fbs::utils::SaveTypeInfoOrtFormat] for nowWe do not support type [onnxruntime::fbs::utils::SaveSequenceTypeOrtFormatonnxruntime::fbs::utils::SaveMapTypeOrtFormatNull tensor type info. Invalid ORT format model.onnxruntime::fbs::utils::LoadTypeInfoOrtFormatNull sequence type info. Invalid ORT format model.Null map type info. Invalid ORT format model. is not supported currentlyType:onnxruntime::fbs::utils::LoadTensorTypeAndShapeOrtFormatNull entry in dimensions. Invalid ORT format model.onnxruntime::fbs::utils::LoadTensorShapeOrtFormatdim_param value with no name. Invalid ORT format model.onnxruntime::fbs::utils::LoadTensorDimensionOrtFormatNull value type info in fbs::SequenceType. Invalid ORT format model.onnxruntime::fbs::utils::LoadSequenceTypeOrtFormatNull value type info in fbs::MapType. Invalid ORT format model.onnxruntime::fbs::utils::LoadMapTypeOrtFormatÄå–€(t—€8t—€Ht—€onnxruntime::PlannerImpl::CreatePlan..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\allocation_planner.ccn >= 0 && static_cast(n) < plan_.allocation_plan.size()onnxruntime::PlannerImpl::AllocPlanCan not find the node Should not have entry in kernel create info with nullptr for kernel_defp_kernel_defonnxruntime::PlannerImpl::ComputeValueLocationCan not find the execution provider onnxruntime::PlannerImpl::Indexid >= 0 && static_cast(id) < ort_value_info_.size()onnxruntime::PlannerImpl::ProcessDefSessionState should have saved the KernelCreateInfo prior to this running. NodeIndex:entry != kernel_create_info_map.cend()onnxruntime::GetKernelCreateInfoThere is no location for this node arg in the outer scope location mapfound_in_outer_scope_location_maponnxruntime::PlannerImpl::ComputeValueLocation()::(lambda)::operator()pXr€°\€Ð\€pXr€À5}€Ð5}€ð\€€Q€°Q€€‘Ÿ€specific_subgraph_kernel_create_info_map != subgraphs_kernel_create_info_maps_.end()onnxruntime::PlannerImpl::GeneratePlanForWeightsHelperonnxruntime::PlannerImpl::GetLocationForNodeInputnum_logic_streams_ == 1 && !stream_nodes_[0].empty()onnxruntime::PlannerImpl::BuildExecutionPlanonnxruntime::PlannerImpl::ComputeReusePlanpXr€€;€ ;€pXr€°;€ 8€À;€onnxruntime::PlannerImpl::ComputeReuseCount against size invalid value index: n >= 0 && static_cast(n) < ort_value_info_.size()onnxruntime::PlannerImpl::UseCount𑟀onnxruntime::PlannerImpl::BufferOnly tensors are supported for external outputs for now.!IsNonTensor(*node_output)onnxruntime::PlannerImpl::ComputeSingleStreamReusePlanStrided tensor is not supported in non-training build for now.reused != reused_foronnxruntime::PlannerImpl::Reuseonnxruntime::PlannerImpl::FindReusableInputBe noted Node is reusing input buffer of node which has external outputs. Be cautious the reuse MUST be a read-only usage. cannot reuse input buffer for node as it has external outputsKernelDef is null for node: kernel_create_info.kernel_def != nullptronnxruntime::PlannerImpl::GetAliasMapnullptr != tensor_type_baseonnxruntime::PlannerImpl::GetElementSizeonnxruntime::PlannerImpl::GenerateDeallocationPlanonnxruntime::PlannerImpl::GenerateDeallocationPlan()::(lambda)::operator()p2€ 2€`’Ÿ€MemoryInfo name cannot be null.Output memory info cannot be null.CudaOpenVINO_GPUHipWebNN_TenWebGPU_BufferWebNN_TensorOpenVINO_RT_NPUCudaPinnedHipPinnedQnnHtpSharedCpuAligned4KSpecified device is not supported. Try CreateMemoryInfo_V2.Invalid device type specified.à˜€0‡€°1|€À€€onnxruntime::CreateAllocator..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\allocator_utils.ccReceived invalid value of arena_extend_strategy StreamAwareBFCArena should be transparent to minimal build.àЀ �€À�€‡€àЀd€P�€‡€onnxruntime::BFCArena::BFCArena..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\bfc_arena.ccCreating BFCArena for with following configs: initial_chunk_size_bytes: max_dead_bytes_per_chunk: initial_growth_chunk_size_bytes: max_power_of_two_extend_bytes: memory limit: arena_extend_strategy: Creating bins of max chunk size BinForSize(bin_size) == BinFromIndex(b)BinForSize(bin_size + 255) == BinFromIndex(b)BinForSize(bin_size * 2 - 1) == BinFromIndex(b)BinForSize(bin_size * 2) != BinFromIndex(b)h < chunks_.size()onnxruntime::BFCArena::ChunkFromHandle is smaller than requested bytes of Available memory of Failed to allocate memory for requested buffer of size onnxruntime::BFCArena::ExtendExtended allocation by Total allocated bytes: Allocated memory at virtual onnxruntime::BFCArena::ReserveReserving memory in BFCArena for size: reserved_chunks_.find(ptr) == reserved_chunks_.end()h != kInvalidChunkHandleonnxruntime::BFCArena::AllocateRawInternalExtending BFCArena for . bin_num: (requested) num_bytes: (actual) rounded_bytes:Failed to find a free memory block despite calling Extend. rounded_bytes=BFC Arena ran out of memory trying to allocate . Current allocation summary follows.!chunk->in_use()onnxruntime::BFCArena::FindChunkPtr!c->in_use() && (c->bin_num == kInvalidBinNum)onnxruntime::BFCArena::SplitChunkvirtual onnxruntime::BFCArena::Shrink BFC Arena shrunk by bytes. The total allocated bytes is now onnxruntime::BFCArena::DeallocateRawInternal!c1->in_use() && !c2->in_use() && c1->stream == c2->streamonnxruntime::BFCArena::Mergec2->prev == h1onnxruntime::BFCArena::InsertFreeChunkIntoBin!c->in_use() && (c->bin_num != kInvalidBinNum)onnxruntime::BFCArena::RemoveFreeChunkIterFromBinonnxruntime::BFCArena::RemoveFreeChunkFromBinCould not find chunk in binBinFromIndex(c->bin_num)->free_chunks.erase(h) > 0c->in_use() && (c->bin_num == kInvalidBinNum)onnxruntime::BFCArena::FreeAndMaybeCoalesce!c->in_use()onnxruntime::BFCArena::Coalescebin->free_chunks.count(h) == 1onnxruntime::BFCArena::get_bin_debug_infoc->bin_num == bin_numonnxruntime::BFCArena::DumpMemoryLogAllocator:Bin size: Chunks in_use/total (if not zero). Allocated bytes in_use/total. Requested bytes.b->free_chunks.size() == bin_info.total_chunks_in_bin - bin_info.total_chunks_in_use: Chunks . Bytes Requested Diff between in-use and requested bytes is Bin for bytes has max bytes of , Chunk State: Overall chunks summary: Chunk Free at of size Summary of in-use chunks by size: chunks of size . Total Sum Total of in-use chunks: Stats: Incorrect arena extend strategy.onnxruntime::BFCArena::Extend(size_t)::(lambda)::operator()0 == memory_size % kMinAllocationSizeonnxruntime::BFCArena::AllocationRegion::AllocationRegion..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\bfc_arena.honnxruntime::BFCArena::RegionManager::RegionForCould not find Region for p_int >= base_intonnxruntime::BFCArena::AllocationRegion::IndexForp_int < base_int + memory_size_Could not find Region for: entry != regions_.end()onnxruntime::BFCArena::RegionManager::RemoveAllocationRegion Size: | Requested Size: | in_use: , prev: , next: Limit: InUse: RequestedInUse: TotalAllocated: MaxInUse: NumAllocs: NumReserves: NumArenaExtensions: NumArenaShrinkages: MaxAllocSize: Config key is empty or longer than maximum length Config value is longer than maximum length: onnxruntime::ConfigOptions::AddConfigEntry..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\config_options.ccConfig with key [] already exists with value []. It will be overwrittenvirtual onnxruntime::IDataTransfer::CopyTensorvirtual onnxruntime::IDataTransfer::CopyTensors..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\data_transfer.ccsrc.SizeInBytes() == dst.SizeInBytes()virtual onnxruntime::CPUDataTransfer::CopyTensordata_transfer registered is nullptr.Tensor size mismatchThere's no data transfer registered for copying tensors from dst:Tensor size mismatch. src:onnxruntime::DataTransferManager::CopyTensors..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\data_transfer_manager.cconnxruntime::data_types_internal::IsCompatible..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\data_types.cc°—€�€€€ €thisProto->value_case() == TypeProto::ValueCase::kTensorTypevirtual onnxruntime::TensorTypeBase::IsCompatibleutils::HasElemType(thisProto->tensor_type())˜€À€`€€p€thisProto->value_case() == TypeProto::ValueCase::kSequenceTypevirtual onnxruntime::SequenceTensorTypeBase::IsCompatibleutils::HasElemType(thisProto->sequence_type())@˜€ÐX€à€€0k€€÷w€€÷w€€€÷w€Ð|€�|€thisProto->value_case() == TypeProto::ValueCase::kMapTypeonnxruntime::NonTensorTypeBase::IsMapCompatibleutils::HasKeyType(thisProto->map_type())onnxruntime::NonTensorTypeBase::IsSequenceCompatibleNot implementedvirtual onnxruntime::NonTensorTypeBase::FromDataContainervirtual onnxruntime::NonTensorTypeBase::ToDataContainerFloat8E4M3FNFloat8E4M3FNUZFloat8E5M2Float8E5M2FNUZFloat8E8M0Float4E2M1Int4x2UInt4x2Int2x4UInt2x4(unknown type) is not supportedtensor type is not currently registered or supportedMLDataType for: Invalid DataTypeImpl TypeProto definitiononnxruntime::utils::ContainerChecker::ContainerCheckerp“Ÿ€Only ONNX MLDataType can be registeredproto != nullptronnxruntime::data_types_internal::DataTypeRegistry::RegisterDataTypeWe do not expect duplicate registration of types for: p.second°—€�€€€Ð!€°—€�€€€0#€°—€�€€€p$€°—€�€€€Ð%€°—€�€€€P'€°—€�€€€�(€°—€�€€€Ð)€°—€�€€€0+€°—€�€€€p,€°—€�€€€Ð-€°—€�€€€/€°—€�€€€P0€°—€�€€€�1€°—€�€€€Ð2€°—€�€€€4€°—€�€€€P5€°—€�€€€�6€°—€�€€€Ð7€à—€ :€°:€€À:€Ð|€�|€0k€€÷w€°:€€À:€Ð|€�|€expected a registered ONNX typevalue_proto != nullptronnxruntime::data_types_internal::MapTypeHelper::Set..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\framework\data_types.hà—€ :€à<€€À:€Ð|€�|€0k€€÷w€à<€€À:€Ð|€�|€à—€ :€ >€€À:€Ð|€�|€0k€€÷w€ >€€À:€Ð|€�|€à—€ :€0A€€À:€Ð|€�|€0k€€÷w€0A€€À:€Ð|€�|€à—€ :€C€€À:€Ð|€�|€0k€€÷w€C€€À:€Ð|€�|€˜€À€`€€0#€elem_proto != nullptronnxruntime::data_types_internal::SequenceTypeHelper::Set˜€À€`€€Ð-€˜€À€`€€P'€˜€À€`€€�(€˜€À€`€€0+€˜€À€`€€Ð)€˜€À€`€€Ð!€˜€À€`€€/€˜€À€`€€p,€˜€À€`€€P0€˜€À€`€€p$€˜€À€`€€Ð%€˜€À€`€€�1€˜€À€`€€Ð2€˜€À€`€€4€˜€À€`€€P5€˜€À€`€€�6€˜€À€`€€Ð7€à—€pU€€U€€�U€Ð|€�|€0k€€÷w€€U€€�U€Ð|€�|€à—€pU€àW€€�U€Ð|€�|€0k€€÷w€àW€€�U€Ð|€�|€onnxruntime::data_types_internal::OptionalTypeHelper::Set`ò€ÐX€`"€ÐX€`ò€ÐX€%€ÐX€`ò€ÐX€`&€ÐX€`ò€ÐX€`*€ÐX€`ò€ÐX€-€ÐX€virtual onnxruntime::TensorTypeBase::GetElementTypevirtual onnxruntime::SequenceTensorTypeBase::GetElementTypeType is disabled in this build.virtual onnxruntime::DisabledTypeBase::GetDeleteFunc|Æ’€üÞ’€ÜÞ’€ß’€äÞ’€ìÞ’€ôÞ’€ôÆ’€LÆ’€ Æ’€ˆÆ’€ ß’€ß’€ÐÞ’€øÊ„€Ë„€Ë„€(Ë„€`Ë„€TË„€HË„€8Ë„€pË„€hË„€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\endian_utils.ccsource and destination buffer size mismatchonnxruntime::utils::detail::CopyLittleEndianep.context_model_external_initializers_file_nameonnxruntime::epctx::EpContextModelToProto..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\ep_context_utils.ccUnexpected location for initializers while generating context_file_path should not point to a folder._ctx.onnxBoth ep_context_path and model_path are empty.' exists already. Please remove the EP context model if you want to re-generate it.Failed to generate EP context model since the file 'Cannot serialize ONNX ModelProto larger than 2GBonnxruntime::epctx::SaveModelProtoToLocationProtobuf serialization failed when saving model to output bufferProtobuf serialization failed when saving model to onnxruntime::epctx::BuildAndSaveOptimizedModel@µ€0r€€1|€�1|€�1|€°°€°1|€À1|€€2|€�2|€€2|€@r€�±€virtual onnxruntime::ExLibLoader::~ExLibLoader..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\ex_lib_loader.ccUnloading DSO Failed to unload DSO: has already been loaded.A dso with name onnxruntime::ExLibLoader::LoadExternalLibnode_index_info and ort_value_idx_map are out of sync and cannot be usednode_index_info_.GetMaxMLValueIdx() == ort_value_idx_map.MaxIdx()onnxruntime::IExecutionFrame::IExecutionFrame..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\execution_frame.ccshape must not be null for tensor output that is already allocatedonnxruntime::IExecutionFrame::GetOrCreateNodeOutputMLValue. When calling Run() with pre-allocated output OrtValues on a model with dynamic output shapes, either supply unallocated output OrtValues or ensure the pre-allocated shapes match the expected output shapes for each run. but the computed output shape for this run is ) has shape ' (' of node 'The output OrtValue provided for output 'invalid index but expected feed size: Get feed size: feeds.size() == feed_mlvalue_idxs.size()onnxruntime::IExecutionFrame::Initfetches.empty() || fetches.size() == fetch_mlvalue_idxs_.size() entries which doesn't match the number of fetches the frame was initialized with of Fetches vector passed to GetOutputs contains buffers_.find(location) == buffers_.end()onnxruntime::ExecutionFrame::ExecutionFrameAllocation of memory pattern buffer for returned nullptrTrying to allocate memory for unused optional inputs/outputsonnxruntime::ExecutionFrame::AllocateMLValueTensorSelfOwnBufferHelperFor ort_value with index: , block in memory pattern size is: but the actual size is: , fall back to default allocation behaviorFailed to get allocator for alloc && alloc.get() != nullptr!is_strided_tensoronnxruntime::ExecutionFrame::AllocateMLValueTensorPreAllocateBuffer. Validate usage of dim_value (values should be > 0) and dim_param (all values with the same string should equate to the same size) in shapes in the model.Shape mismatch attempting to re-use buffer. onnxruntime::ExecutionFrame::AllocateReusedOrtValueIfNotAllocatedHelperort_value_index >= 0 && static_cast(ort_value_index) < alloc_plan.size()onnxruntime::ExecutionFrame::AllocateAsPerAllocationPlanWe don't expect custom allocators for non-tensor types, so a shape is mandatory here.Allocation of tensor types requires a shape.Invalid allocation kind: virtual onnxruntime::ExecutionFrame::VerifyOutputSizesExpected shape from model of does not match actual shape of for output virtual onnxruntime::ExecutionFrame::ReleaseMLValueImplonnxruntime::ExecutionFrame::TraceAllocateTraceAllocation for ort_value_idx=ort_value_idx >= 0 && static_cast(ort_value_idx) < alloc_plan.size()onnxruntime::ExecutionFrame::TraceFreeTraceFree for ort_value_idx=Memory pattern planner is not enabled on this execution framework.offset >= 0 && static_cast(offset) < node_values_size_onnxruntime::NodeIndexInfo::GetMLValueIndexCould not find OrtValue with idx 'ort_value_index >= 0 && static_cast(ort_value_index) < all_values_size_onnxruntime::IExecutionFrame::GetMLValue..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\execution_frame.h00pXr€°\€ï€pXr€À5}€Ð5}€@ï€((pXr€�€€àå€pXr€À5}€Ð5}€ æ€IExecutionProvider::Compile with FusedNodeAndGraph is not implemented by ..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\execution_steps.ccvirtual onnxruntime::WaitOnEPStep::Executestream wait on Notification with id: WaitOnEP - NotificationId: , Name: NodeIndex: LaunchKernel - external_data_loader registered is nullptr.kernel_info != nullptronnxruntime::GetCpuPreferredNodes..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\fallback_cpu_capability.ccORT optimization- Force fallback to CPU execution for node: because the CPU execution path is deemed faster than overhead involved with execution on other EPs capable of executing this nodepXr€`:€Ð\€pXr€À5}€Ð5}€€:€onnxruntime::GetCpuPreferredNodes(const onnxruntime::GraphViewer &, const IExecutionProvider::IKernelLookup &, gsl::span, const logging::Logger &)::(lambda)::operator()Candidate for fallback CPU execution: °A€àA€ГŸ€onnxruntime::FeedsFetchesInfo::MapNamesToMLValueIdxs..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\feeds_fetches_manager.ccError mapping feeds: Error mapping output names: input_copy_needed != DeviceCopyCheck::Unknown && output_copy_needed != DeviceCopyCheck::Unknownonnxruntime::FeedsFetchesManager::SetDeviceCopyChecks already exist.func info for node: Can't use func with null ptronnxruntime::FuncManager::GetFuncs..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\fuse_nodes_funcs.ccà”Ÿ€°•Ÿ€€–Ÿ€onnxruntime::GraphPartitioner::InlineFunctionsAOT..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\graph_partitioner.ccThis model does not have any local functions defined. AOT Inlining is not performedAOT inlining completed. () functions of () pruned.No provider specified.onnxruntime::GraphPartitioner::Partitiononnxruntime::InlineFunctionsAOTImplAOT inlining is canceled due to user request.0„€provider_type must be specified.!provider_type_.empty()onnxruntime::KernelLookup::KernelLookup..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\kernel_lookup.honnxruntime::PartitionOnnxFormatModelonnxruntime::(anonymous namespace)::RefreshMaxShapeInferenceonnxruntime::PartitionOnnxFormatModelImplThe optimization function failed to finish.The Function Style fusion is deprecated.' needs to compile one or more nodes.User disabled EP compilation but EP 'Graph partitioning is canceled due to user request. did not return correct number of compiled functionsonnxruntime::GetCapabilityForEP cannot be used with this model due to its ONNX opset not being supported by the layout transformer.Graph partitioning was canceled by user requestGetCapabilities was canceled by user request by that EP. This means the graph is now invalid as there will not be an EP able to run the node. This could be a bug in layout transformer, or in the GetCapability implementation of the EP., but was not selected was inserted using the NHWC format as requested by ¨É�€ with domain:onnxruntime::GetCapabilityForEP(const GetCapabilityForEPParams &, const logging::Logger &)::(lambda)::operator()pXr€`:€@â€pXr€À5}€Ð5}€`â€onnxruntime::FunctionKernel::Create..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\func_kernel.hCreate state function failed. Return value:@þ€�Ò€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€API VERSION P—Ÿ€onnxruntime::InlineNodesonnxruntime::CreateEpContextModelPlease ensure the input model is not already compiled.Encountered an invalid node while compiling a model. Overwriting existing EP compatibility info for key: (EP: Added EP compatibility info for with key: onnxruntime::PartitionOrtFormatModelonnxruntime::PartitionOrtFormatModelImplsingle_node_compute_func should have 1 element.@šŸ€0›Ÿ€œŸ€input_offset >= 0 && output_offset >= 0onnxruntime::KernelDefBuilder::VariadicAlias..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\kernel_def_builder.ccKernel found kernel in the supported version range (node_version: However the types are incompatible. Op with name ( domain ( and type ( kernel is not supported in Encountered following errors: (Kernel not foundOp type (kernel def can't be NULL: Conflicting with a registered kernel with op versions. the since version is: Failed to add kernel for Version mismatch. node_version: kernel start version: kernel_end_version: onnxruntime::(anonymous namespace)::MatchKernelDefTypes..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\kernel_registry.ccstatic_cast(first_arg_idx) < actual_inputs.size()type_proto != nullptrThis op has been implemented only for the following types (), but the node in the model has the following type ( However the types are incompatible. in KernelRegistryManagerfound duplicated provider The node is not placed on any Execution Provider. Failed to find kernel for (node:'' ep:''). Failed to find op_id: virtual onnxruntime::KernelTypeStrResolver::ResolveKernelTypeStr..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\kernel_type_str_resolver.ccensure that they are used in the kernel def type constraints instead of op input or output names. Not doing so will result in this error.If type constraint names are available, ' for node type 'Failed to find args for kernel type string 'onnxruntime::KernelTypeStrResolver::RegisterOpSchemaOp schema must be available.onnxruntime::KernelTypeStrResolver::RegisterNodeOpSchemaonnxruntime::KernelTypeStrResolver::RegisterGraphNodeOpSchemasonnxruntime::KernelTypeStrResolver::SaveToOrtFormat�ʇ€virtual onnxruntime::OpSchemaKernelTypeStrResolver::ResolveKernelTypeStr@’€`É�€ ', but the existing argument with that formal parameter name has a different formal parameter type string.Kernel type string already exists for formal parameter name 'onnxruntime::KernelTypeStrResolver::RegisterOpSchema(const onnx::OpSchema &, bool *)::(lambda)::operator()PPpXr€@Ï€Ða€pXr€À5}€Ð5}€b€op_kernel_type_str_args is null.op_kernel_type_str_args entry is null.op_id is null.kernel_type_str_args is null.kernel_type_str_args entry is null.kernel_type_str is null.args is null.args entry is null.Duplicate entry for kernel type str: Duplicate entry for op id: 8HHpXr€Z€Z€pXr€À5}€Ð5}€PZ€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\kernel_type_str_resolver_utils.ccktsrFailed to verify KernelTypeStrResolver flatbuffers data.onnxruntime::kernel_type_str_resolver_utils::LoadKernelTypeStrResolverFromBufferktsr3<ˆ `ld|äܰ ø@   ´ä° @°ä4 ´,`HDp¤èp œ° Ø„ P `XÔ dL Ü `œüéÿÿ :Squeeze:11 êÿÿ4êÿÿHêÿÿDêÿÿ@ P:QuantizeLinear:24xêÿÿ¤Têÿÿ”êÿÿP°êÿÿ¬êÿÿ@šêÿÿ”êÿÿÔêÿÿ :Transpose:13üêÿÿXêêÿÿ$ëÿÿ ëÿÿ :Identity:21Hëÿÿø6ëÿÿpëÿÿlëÿÿ`@ :DequantizeLinear:10¤ëÿÿ`ŽëÿÿÀëÿÿŒœëÿÿÜëÿÿx¼ëÿÿìÿÿìÿÿ4 :Gather:11(ìÿÿ8ìÿÿDìÿÿ2ìÿÿlìÿÿhìÿÿH:QuantizeLinear:19˜ìÿÿ„†ìÿÿ€ìÿÿÀìÿÿ$ ìÿÿèìÿÿäìÿÿ :Transpose:25 íÿÿHúìÿÿ4íÿÿ0íÿÿh<:QuantizeLinear:13díÿÿ° @íÿÿ€íÿÿœníÿÿhíÿÿ¨íÿÿ<ÄíÿÿÀíÿÿDd :DequantizeLinear:24øíÿÿô âíÿÿîÿÿÐôíÿÿ<îÿÿ8îÿÿäîÿÿTîÿÿ :Identity:23|îÿÿÄ jîÿÿ¤îÿÿ îÿÿ :Squeeze:1Äîÿÿ�²îÿÿìîÿÿèîÿÿ4 :Squeeze:21ïÿÿlìîÿÿ,ïÿÿ(ïÿÿTïÿÿPïÿÿ :Unsqueeze:1xïÿÿÜfïÿÿ ïÿÿœïÿÿ :Identity:13Äïÿÿ�²ïÿÿìïÿÿèïÿÿ8 :Unsqueeze:21ðÿÿhðïÿÿ0ðÿÿ$ðÿÿXðÿÿTðÿÿ(˜¸0ÔhHcom.microsoft:QLinearConv:1 ðÿÿ T4„ðÿÿÄðÿÿP ðÿÿàðÿÿl¼ðÿÿüðÿÿèÜðÿÿ$ñÿÿ ñÿÿüñÿÿñÿÿHñÿÿw_scale0ñÿÿpñÿÿ| ^ñÿÿXñÿÿ˜ñÿÿ4 :Squeeze:25Àñÿÿ¼ œñÿÿÜñÿÿx Êñÿÿòÿÿòÿÿ :Identity:14(òÿÿòÿÿPòÿÿLòÿÿX, com.microsoft:DequantizeLinear:1Œòÿÿ� zòÿÿtòÿÿ´òÿÿ0 ”òÿÿÜòÿÿØòÿÿ :Unsqueeze:11óÿÿT îòÿÿ(óÿÿ$óÿÿ :Transpose:1Lóÿÿ :óÿÿtóÿÿpóÿÿ :Identity:19˜óÿÿ¨†óÿÿÀóÿÿ¼óÿÿLl :DequantizeLinear:13ôóÿÿ yæóÿÿôÿÿ< øóÿÿ@ôÿÿ<ôÿÿx_scale$ôÿÿdôÿÿ4 :Gather:13ŒôÿÿÔhôÿÿ¨ôÿÿ¬ –ôÿÿÐôÿÿÌôÿÿ$com.microsoft:NhwcMaxPool:1õÿÿT îôÿÿ(õÿÿ$õÿÿ :Identity:24Lõÿÿô:õÿÿtõÿÿpõÿÿ :Transpose:23˜õÿÿ¼ †õÿÿÀõÿÿ¼õÿÿ @:QuantizeLinear:21ìõÿÿø Ìõÿÿöÿÿöÿÿ þõÿÿøõÿÿ8öÿÿ(com.microsoft:NhwcFusedConv:1pöÿÿä4(jöÿÿdöÿÿlöÿÿtöÿÿ¼öÿÿ¸öÿÿ8 :Unsqueeze:25äöÿÿ˜Àöÿÿ÷ÿÿTîöÿÿ(÷ÿÿ$÷ÿÿ8 :Unsqueeze:13P÷ÿÿ,,÷ÿÿl÷ÿÿèZ÷ÿÿ”÷ÿÿ�÷ÿÿL \:QuantizeLinear:10Ä÷ÿÿX²÷ÿÿ¬÷ÿÿì÷ÿÿøøÿÿøÿÿy_scaleì÷ÿÿ,øÿÿ`$<:DequantizeLinear:25døÿÿ¸@øÿÿ€øÿÿljøÿÿœøÿÿH|øÿÿÄøÿÿÀøÿÿL`:QuantizeLinear:25ôøÿÿøâøÿÿÜøÿÿùÿÿÈ8ùÿÿ4ùÿÿèùÿÿPùÿÿ4 :Squeeze:24xùÿÿTùÿÿ”ùÿÿÀ‚ùÿÿ¼ùÿÿ¸ùÿÿ :Identity:25àùÿÿ`Îùÿÿúÿÿúÿÿ :Identity:16,úÿÿ V"úÿÿ\úÿÿXúÿÿ :Transpose:21€úÿÿÔnúÿÿ¨úÿÿ¤úÿÿDd :DequantizeLinear:23ÜúÿÿÆúÿÿøúÿÿìØúÿÿ ûÿÿûÿÿøúÿÿ8ûÿÿ8 :Unsqueeze:24dûÿÿ@ûÿÿ€ûÿÿÔnûÿÿ¨ûÿÿ¤ûÿÿpP:QuantizeLinear:23Øûÿÿ T3ÎûÿÿÈûÿÿüÿÿäûÿÿ$üÿÿÀ@üÿÿ<üÿÿ8 :Unsqueeze:23hüÿÿDüÿÿ„üÿÿÐrüÿÿ¬üÿÿ¨üÿÿL :DequantizeLinear:21Üüÿÿ@ÊüÿÿÄüÿÿýÿÿàäüÿÿ,ýÿÿ(ýÿÿ@ :Gather:1PýÿÿTind8ýÿÿxýÿÿÜfýÿÿ ýÿÿœýÿÿ :Transpose:24Äýÿÿ�²ýÿÿìýÿÿèýÿÿ8 :Squeeze:13þÿÿDþýÿÿ8þÿÿ4þÿÿHþÿÿPþÿÿ :Identity:1tþÿÿàbþÿÿœþÿÿ˜þÿÿL :DequantizeLinear:19ÌþÿÿPºþÿÿ´þÿÿôþÿÿðÔþÿÿÿÿÿÿÿÿ@ :Squeeze:23@ÿÿÿ T6ÿÿÿpÿÿÿlÿÿÿaxesTÿÿÿ”ÿÿÿ,`com.microsoft:QuantizeLinear:1Ðÿÿÿ T1¸ÿÿÿ (T2onnxruntime::kernel_type_str_resolver_utils::AddLayoutTransformationRequiredOpsToKernelTypeStrResolverInvalid layering config: Missing '(' in entry: Invalid layering config: Missing ')' in entry: Invalid layering config: ')' comes before '(' in entry: Invalid layering config: Empty device name in entry: ' found in entry: match annotation 'prefixexactInvalid layering config: Duplicate Layering rule annotation cannot be empty!rule.annotation.empty()onnxruntime::LayeringRuleMatcher::LayeringRuleMatcher..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\layering_annotations.ccCannot set both 'session.layer_assignment_settings' and 'session.name_based_layer_assignment'. These options are mutually exclusive. Use annotation-based matching for models with explicit layer annotations, or name-based matching for models with structured node names.onnxruntime::LayeringIndex::CreateName-based layer assignment does not support the '=' (exact-match) qualifier. All patterns are treated as substrings. Remove the '=' prefix from pattern: 'Parsed name-based layering rules from config. annotation-based layering rules from config.Layering Rule ) mapped to EP: Layering rule (device='', annotation='') could not be mapped to any available Execution Provider. If a numeric gpu index was specified (e.g. gpu:0), ensure an EP with a matching device ordinal is registered and reports device_memory_info.LayeringIndex created. Matched out of rules to available Execution Providers.nvidiaamdacceleratorfpgacudadmlpXr€`:€Ð\€pXr€À5}€Ð5}€€:€((pXr€@πР€pXr€À5}€Ð5}€ € pXr€`:€°€pXr€À5}€Ð5}€ð€pXr€`:€€Ú€pXr€À5}€Ð5}€ÀÚ€((pXr€ ?€àÔ€pXr€À5}€Ð5}€ Õ€pXr€€;€`µ€pXr€À5}€Ð5}€ µ€onnxruntime::LibraryHandles::UnloadLibraries..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\library_handles.ccmax_shape_override: empty entry at position onnxruntime::ParseMaxShapeOverride..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\max_shape_override.ccmax_shape_override: missing ':' in entry 'max_shape_override: empty name in entry 'max_shape_override: shape must be enclosed in [] for 'max_shape_override: empty dimension for input '' for input 'max_shape_override: invalid dimension ' for input 'max_shape_override: dimensions must be positive, got max_shape_override: duplicate entry for 'onnxruntime::InferMaxShapesmax_shape_override: no opset import for generated schema domain '' is missing from shadow graphmax_shape_override: graph input 'pXr€ ?€d€pXr€À5}€Ð5}€Pd€' is not a graph inputmax_shape_override: 'onnxruntime::(anonymous namespace)::ValidateMaxShapeOverrides' has no declared rank, override rank ': model rank max_shape_override: rank mismatch for graph input ') but override specifies ' is static ( for graph input 'max_shape_override: dimension ' has inconsistent values max_shape_override: symbolic dimension '00pXr€@Ï€@q€pXr€À5}€Ð5}€€q€max_shape_override: shadow graph topology does not match source graphonnxruntime::(anonymous namespace)::CaptureGraphShapesmax_shape_override: cannot identify unnamed shadow node with subgraphsmax_shape_override: duplicate shadow node identity for subgraph matchingmax_shape_override: cannot identify unnamed source node with subgraphsmax_shape_override: shadow graph is missing source node '' does not match source graphmax_shape_override: shadow graph node 'max_shape_override: shadow graph subgraphs do not match source graphmax_shape_override: shadow graph is missing subgraph attribute 'max_shape_override: shadow graph contains unmatched nodes with subgraphsoutput: pXr€@Ï€P®€pXr€À5}€Ð5}€�®€ to nullptr != type_protoonnxruntime::utils::GetMLDataType..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\mldata_type_utils.ccÀ�Ÿ€onnxruntime::NodeIndexInfo::Init(const class onnxruntime::ConstGraphNodes &, NodeIndex, const OrtValueNameIdxMap &)::(lambda)::operator()..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\node_index_info.ccp2€ 2€`žŸ€ŸŸ€onnxruntime::NodeIndexInfo::Init(const class onnxruntime::ValidNodes> &, NodeIndex, const OrtValueNameIdxMap &)::(lambda)::operator()p2€ 2€` Ÿ€, target node: QDQ node group cannot have DQ node that produces a graph output. DQ node: onnxruntime::QDQ::NodeGroup::CanCreateNodeGroup..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\node_unit.ccQDQ node group cannot have DQ that doesn't have a single output edge to the target node. DQ node: QDQ node group cannot have target node with more than one output edge if there is redunant clip node. target node: QDQ node group cannot have redudant clip node that doesn't have a single output edge to a Q node. redundant clip node: QDQ node group cannot have an output from the target node being consumed by a Q node and a non-Q node. target node: output idx:QDQ node group cannot have an output from the target node that is consumed by a Q node and a graph output. target node: onnxruntime::NodeUnit::NodeUnittype_proto is not of type map!value_case == ONNX_NAMESPACE::TypeProto::kMapTypeOrtMapTypeInfo::FromTypeProto..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\onnxruntime_map_type_info.cctype_proto is not of optional typevalue_case == ONNX_NAMESPACE::TypeProto::kOptionalTypeOrtOptionalTypeInfo::FromTypeProto..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\onnxruntime_optional_type_info.cctype_proto is not of type sequence!value_case == ONNX_NAMESPACE::TypeProto::kSequenceTypeOrtSequenceTypeInfo::FromTypeProto..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\onnxruntime_sequence_type_info.ccOrtValue is TensorSequence type but has no element Tensor DataType.tensor_data_type != nullptrOrtTypeInfo::FromOrtValue..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\onnxruntime_typeinfo.ccSparseTensor types are not supported in this buildTensor types should have been handled alreadyThis OrtValue is neither Tensor, SparseTensor, Map or Sequence typeThis TypeProto does not have ValueCase setOrtTypeInfo::FromTypeProtoThe type is not tensor, sparse tensor, sequence, map or optional typeExecution frame was nullframe != nullptronnxruntime::OpKernelContext::OpKernelContext..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\op_kernel.ccOpKernel was nullvirtual onnxruntime::OpKernelContext::OutputMLValue. Num args is Invalid arg_num of arg_num < arg_counts.size()virtual onnxruntime::OpKernelContext::NumVariadicInputsTempSpace allocator not foundCPU allocator not foundvirtual onnxruntime::OpKernelContext::GetOrCreateOutputMLValuenode_offsets_index < node_offsets_size_onnxruntime::NodeIndexInfo::GetNodeOffset..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\node_index_info.h is defined.No attribute with name: but is of type: Attribute name and type don't matchNo attribute with this name is defined. expected to be of type: Attribute: !using_counters_onnxruntime::MemPatternPlanner::TraceAllocation..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\mem_pattern_planner.hcurrent <= buffer_size_pXr€°\€@â€pXr€À5}€Ð5}€€XpXr€P€P?€pXr€À5}€Ð5}€`€Can't slice a non-tensor OrtValue. Type was ort_value.IsTensor()onnxruntime::OrtValueTensorSlicer::Create..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\ort_value_tensor_slicer.ccOrtValue has not been allocated so can't be sliced.Can't slice a tensor with a subbyte element type!prim_type->HasSubElems(). Shape:Insufficient dimensions to slice on gsl::narrow_cast(tensor_shape.NumDimensions()) >= slice_dimension. Dimension 0 is Invalid dim0_offset of dim0_offset < dim0_sizeonnxruntime::OrtValueTensorSlicer::Iterator::Iteratoronnxruntime::OrtValueTensorSlicer::Createonnxruntime::OrtValueTensorSlicer::Iterator::IteratorÀ¡Ÿ€onnxruntime::plugin_ep::Notification::WaitNotificationOnDevice..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\plugin_ep_stream.ccPlug-in EP Error: [onnxruntime::plugin_ep::Notification::WaitNotificationOnHostvirtual onnxruntime::plugin_ep::Notification::Activatevirtual onnxruntime::plugin_ep::Stream::Flushbuffers_.size() == buffer_sizes_.size()onnxruntime::PrePackedWeights::GetHash..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\prepacked_weights.ccUnsupported device allocator in the context of pre-packed weights caching: onnxruntime::PrepackedWeightsContainer::GetOrCreateAllocator..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\prepacked_weights_container.cc¢Ÿ€€¢Ÿ€#name,input_sizes,initializers_sizes,total_dynamic_sizes,total_temp_allocations Failed to open file: ofs.is_open()onnxruntime::NodeStatsRecorder::DumpStats..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\resource_accountant.ccsession.resource_cuda_partitioning_settingsonnxruntime::CreateAccountants  �€ : expecting comma separated fieldsN…€Invalid format for: Failed to open file onnxruntime::LoadNodeAllocationStatsInvalid line in the file splits.size() == 588pXr€@Ï€ _€pXr€À5}€Ð5}€`_€ pXr€@Ï€`’€pXr€À5}€Ð5}€ ’€std::get: variant is valuelessstd::get: wrong alternative for variantpXr€`:€`€pXr€À5}€Ð5}€ €XXpXr€ð-€@.€pXr€À5}€Ð5}€€.€Async Kernel Support is not implemented yet.onnxruntime::ExecuteKernel..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\sequential_executor.ccNon-zero status code returned while running node. Name:'' Status Message: onnxruntime::ExecuteThePlan does not.All implicit inputs should have OrtValue instances by now. entry != nullptronnxruntime::OpKernelContextInternal::OpKernelContextInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\op_kernel_context_internal.hÌ€ÀÄ€°1|€ÐÄ€{"":[op_nameprovidernode_indexactivation_sizeparameter_sizeinput_type_shapeoutput_type_shapethread_scheduling_statsmem_bytes_requested_in_usemem_requested_in_use_deltamem_bytes_in_usemem_in_use_deltamem_in_use_peakmem_arena_heldmem_arena_held_delta_kernel_timeSequentialExecutor::Execute𕀇€`£Ÿ€onnxruntime::SessionOptions::AddInitializer..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\session_options.ccAn OrtValue for this name has already been added: Expecting same size spansinit_num == values.size()onnxruntime::SessionOptions::AddExternalInitializersnum_files == files_buffers.size()onnxruntime::SessionOptions::AddExternalInitializersFromFilesInMemory V…€¨V…€°V…€¸V…€.//./.\\.\An entry for this name has already been added: Received nullptr for nameReceived nullptr for OrtValueReceived OrtValue is not a tensor. Only tensors are supported.Buffer containing the initializer must be owned by the user.ô€@ñ€°1|€Í€onnxruntime::SessionState::CreateGraphInfo..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\session_state.ccSaveMLValueNameIndexMappingDone saving OrtValue mappings.onnxruntime::SessionState::PopulateKernelCreateInfoentry != kernel_create_info_map_.cend()onnxruntime::SessionState::GetNodeKernelCreateInfoonnxruntime::SessionState::CreateKernelsonnxruntime::SessionState::PruneRemovableAttributesfailed at retrieving the removable attributesfor node '' ('').removed removable attributes '), among attributes: . Do you have duplicated calls to SessionState::AddInitializedTensor function?duplicated ort_value index:) and node is used by node Using an input in multiple nodes on different devices is not supported currently. Input:Failed to find input name in the mapping: Only one node should produce an output. Existing entry for output_names_to_nodeinfo.empty()onnxruntime::SessionState::AddOutputNameToNodeInfoMappingFailed to find output name in the mapping: for attribute Entry exists in node existing_entries.find(attribute_name) == existing_entries.cend()onnxruntime::SessionState::AddSubgraphSessionStateSetGraphAndCreateKernels must be called prior to GetExecutionInfo.node_index_info_.has_value()onnxruntime::SessionState::GetNodeIndexInfoMain Graph instance should have populated all subgraphs when being resolved.subgraphonnxruntime::SessionState::CreateSubgraphSessionStateonnxruntime::SessionState::FinalizeSessionStatesession.max_shape_overridesession.save_external_prepacked_constant_initializersonnxruntime::SessionState::GetSaveModeForPrepacksSavePrePackedConstantInitializers is set to true but the model is not being saved. Ignoring the flag.Serializing optimized model in ORT format with external pre-packed constant initializers is not supported. Ignoring the flag.session.node_partition_config_fileonnxruntime::SessionState::FinalizeSessionStateImplSessionState finalize is canceled due to user requestsession.disable_prepackingLevel-2 workspace: node '' declared workspace slot(s) slot_id= size= Attribute: Index:' OpType:Missing session state for subgraph. Node:'entry != node_to_subgraph_ss.second.cend()p_op_kernelWeight pre-packing was canceled due to user request.allocator_for_caching.get() != nullptronnxruntime::SessionState::PrepackConstantInitializedTensors(InlinedHashMap &, const std::unordered_map &)::(lambda)::operator() doesn't have an implementation that can cache computed pre-packed weightsThe kernel corresponding to the node The op type of a node cannot be empty!op_type.empty()Using cached version of pre-packed weight for constant initializer: used in the node: which is of op type: Unable to write the provided PrePackedWeights instance into the containeronnxruntime::KernelUseSharedPrePackedBuffers doesn't have an implementation that can consume provided pre-packed weights pXr€@Ï€P®€pXr€À5}€Ð5}€�®€onnxruntime::VerifyEachNodeIsAssignedToAnEpNode placements All nodes placed on []. Number of nodes: Node(s) placed on [Some nodes were not assigned to the preferred execution providers which may or may not have an negative impact on performance. e.g. ORT explicitly assigns shape related ops to CPU to improve perf.Rerunning with verbose output on a non-minimal build will show node assignments.'. Available session execution providers: [EPContext node name: 'compatible with any execution provider added to the session. ' is not EPContext node generated by ') node with name 'Could not find an implementation for onnxruntime::VerifyEachNodeIsAssignedToAnEpImplsubgraphs_kernel_create_info_maps.find(local_subgraph_kernel_create_info_map_key) == subgraphs_kernel_create_info_maps.end()onnxruntime::AccumulateAllNestedSubgraphsInfo=€=€ =€0=€@Ì€onnxruntime::OuterScopeNodeArgLocationAccumulator((pXr€@Ï€»€pXr€À5}€Ð5}€P»€onnxruntime::OuterScopeNodeArgLocationAccumulator(const SequentialExecutionPlan &, const OrtValueNameIdxMap &, const Node &, const GraphViewer &, InlinedHashMap &)::(lambda)::operator()p2€ 2€Ð¥Ÿ€ð•€‡€€§Ÿ€8pXr€@T€P?€pXr€À5}€Ð5}€`T€HHpXr€@Ï€a€pXr€À5}€Ð5}€Pa€onnxruntime::SessionState::FinalizeSessionStateImpl(const std::basic_string &, const KernelRegistryManager &, const Node *, const SessionOptions &, bool, bool, InlinedHashMap &, const MaxShapeInferenceResult &, const InlinedHashMap &, bool)::(lambda)::operator()0©Ÿ€Internal error. The preallocated buffer is too small. Requires onnxruntime::session_state_utils::AllocateTensorOnDeviceOrMemory..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\session_state_utils.ccFailed to copy tensor to onnxruntime::session_state_utils::SaveInitializedTensorsSaving initialized tensors.OrtValue indexes should have been populated.ort_value_name_idx_map.MaxIdx() > -1 from initializer_allocation_order not found among initialized tensorsOrtValue index: entry != initialized_tensors_to_allocate.end()Can not trace string tensor!utils::HasString(*tensor_proto)[Memory] SessionStateInitializer statically allocates bytes for session.use_device_allocator_for_initializersSaving session state weights is canceled due to user request.Skipping entry for missing optional value at idx Using user supplied initializer with name (!utils::HasExternalDataInMemory(tensor_proto)Deserialize tensor failed.Done saving initialized tensorsonnxruntime::session_state_utils::SaveInputOutputNamesToNodeMapping input with name is not used by any node.onnxruntime::session_state_utils::AllocateBufferUsingDeviceAllocatorFromShapeAndTypeonnxruntime::session_state_utils::SaveInitializedTensors(const Env &, const std::basic_string &, const GraphViewer &, const AllocatorPtr &, const OrtValueNameIdxMap &, const std::vector &, ITensorAllocator &, const SaveTensorFunction &, const logging::Logger &, const DataTransferManager &, const ExternalDataLoaderManager &, const ExecutionPlanBase &, const SessionOptions &, const MemoryProfileFunction &, PrepackedWeightsForGraph &)::(lambda)::operator()Cannot use user supplied initializer with name: () because the ORT planned memory location device ) is different from what is supplied (pXr€°\€Ð\€pXr€À5}€Ð5}€ð\€DeserializeTensorProto() takes either pre-allocated buffer or an allocator!onnxruntime::session_state_utils::DeserializeTensorProtostring tensor is not supported for copying between allocatorsonnxruntime::session_state_utils::SaveInputOutputNamesToNodeMapping(const onnxruntime::GraphViewer &, SessionState &, gsl::span)::(lambda)::operator()Ð̀̀¬Ÿ€°A€àA€ଟ€Try to get notification in a build which doesn't enable Stream!onnxruntime::StreamExecutionContext::GetNotification..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\stream_execution_context.ccframe_.ReleaseMLValue(static_cast(execution_plan->release_actions[idx].value_index)).IsOK()onnxruntime::StreamExecutionContext::RecycleNodeInputsExiting due to terminate flag being set to true.since == endonnxruntime::RunSincev >= 0onnxruntime::StreamExecutionContext::CountDownBarrier::Set..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\stream_execution_context.hTensor shape.Size() must be >= 0onnxruntime::Tensor::CalculateTensorStorageSize..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\tensor.ccCalculation for Tensor storage size overflowedelt_type != nullptronnxruntime::Tensor::Tensortensor size overflowonnxruntime::Tensor::SizeInBytesshape.Size() must >=0onnxruntime::Tensor::InitTensor is expected to contain one of the primitive data types. Got: dtype_ != nullptrvirtual onnxruntime::TensorAllocatorWithMemPattern::FinalizePlan..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\tensor_allocator_with_mem_pattern.hFailed to get allocator for location: duplicated locationpXr€�€€@â€pXr€À5}€Ð5}€°6€pXr€�€€@â€pXr€À5}€Ð5}€°6€Internal error. is not foundMem pattern for initializer ' is not foundWeight buffer for initializer '' failedGet preallocated buffer for initializer 'virtual onnxruntime::TensorAllocatorWithMemPattern::Tracemodel format error! Need a key for the external data infomodel format error! Need a value for the external data infoonnxruntime::ExternalDataInfo::Create..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\tensor_external_data_info.ccchecksumprepackedmodel format error!model format error! Missing 'location'Prepacked weights not found for key prepacked_weights != nullptronnxruntime::ExternalDataInfo::WritePrepackedToFileAndAddToProto;0prepacked_ dimensions. for SizeToDimension. Tensor has Invalid dimension of dimension <= num_dimsonnxruntime::TensorShape::SizeToDimension..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\tensor_shape.cc for SizeFromDimension. Tensor has onnxruntime::TensorShape::SizeFromDimensionInvalid tensor shape slice argument.dimstart <= dimend && dimend <= values_.size()onnxruntime::TensorShape::Slicedim_values must be -1 (symbolic dimension) or larger.Tensor type is undefinedInput parameter `value` must contain a constructed tensor or sparse tensorOutput parameter `elem_type` must not be NULLOutput parameter `shape_data` must not be NULLOutput parameter `shape_data_count` must not be NULLTensor does not have a valid or supported tensor element data typethe ort_value must contain a constructed tensor or sparse tensorArgument is not a tensorOrtApis::GetTensorTypeAndShape..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\tensor_type_and_shape.cc TypeProto_Tensor does not have shapeonnxruntime::utils::GetSizeInBytesFromTensorTypeProto..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\tensorprotoutils.ccTypeProto_Tensor does not have element typeOut of bounds dimensions in TypeProto_Tensoronnxruntime::utils::GetSizeInBytesFromTensorProtoInput tensor does not have external data.onnxruntime::utils::TensorProtoWithExternalDataToTensorProtoTensorProto with string data can only be in memoryEmpty external data path not allowedonnxruntime::utils::ValidateExternalDataPathFromDirAbsolute path not allowed for external data locationExternal data path does not exist: allowed directory: resolved path: External data path: External data path escapes model directory. External data path for model loaded from bytes escapes working directory. onnxruntime::utils::ValidateExternalDataPathTensor does not have external data to read from.onnxruntime::utils::GetExternalDataInfoExternal data type cannot be UNDEFINED or STRING.nullptr == p_dataUnexpected number of packed int4 pairs) in proto) does not match the data size(corrupted protobuf data: tensor shape size(UnpackTensor: the pre-allocate size does not match the size in protoonnxruntime::utils::UnpackTensordata overflowUnpackTensor: the pre-allocated size does not match the size in protoExpected to validate an embedded (non-external) TensorProtoonnxruntime::utils::ValidateEmbeddedTensorProtoDataSizeAndShape' has negative dimensions byte limit for embedded initializer data. Use external data for large initializers.€ bytes which exceeds the ' declares a size of bytes) does not match expected size from shape and data type () does not match expected count from shape (': string_data count () in ValidateEmbeddedTensorProtoDataSizeAndShape()Unhandled TensorProto_DataType (': data field count (Expected to have external dataTensorProto for: HasExternalData(tensor_proto)onnxruntime::utils::GetExtDataFromTensorProto while shape has bytes size: kTensorProtoNativeEndianMemoryAddressTag address points to length: Weight: kTensorProtoLittleEndianMemoryAddressTag address points to length: External file content has length: is out of bounds and can not read in full file_length: Pre-packed blob: onnxruntime::utils::LoadExtDataToTensorFromTensorProto does not match the tensor size: Memory address tag is not supported by custom external data loader.tensor can't contain negative dimsonnxruntime::utils::TensorProtoToTensorTensorProtoToTensor() tensor shape mismatch! can not be written into Tensor type TensorProto type string tensor can not have raw dataInitialized tensor with unexpected type: Initializer must have a datatypeonnxruntime::utils::CreateTensorFromTensorProtoMissing raw data for tensor proto. Invalid tensor.onnxruntime::utils::TensorToTensorProto ­‡€ has no data attributesConstant node: onnxruntime::utils::ConstantNodeProtoToTensorProto' tensor attribute references an ORT in-memory address marker, which is not allowed in a model protobuf.Constant node ' in 'Constant' node 'Unsupported attribute value type of NodeProto for Constant should have 1 output. Got:node.output_size() == 1onnxruntime::utils::UnpackInitializerDataUnsupported type: The given initializer contains external datalayer_annThis function does not support string dataonnxruntime::(anonymous namespace)::ReadExternalDataForTensor (value: . std::filesystem error: Failed to get file size for external initializer are out of bounds or cannot be read in full.onnxruntime::utils::WeaklyCanonicalPathFailed to check existence of path: onnxruntime::utils::PathExistsonnxruntime::utils::UnpackTensorWithExternalDataImplUnexpected amount of dataonnxruntime::(anonymous namespace)::UnpackTensorWithRawDataonnxruntime::utils::ValidateExternalFilePathForTensoronnxruntime::utils::GetFileContent°­Ÿ€€.€à,€0-€°Q€MemBuffer has not been allocated.string tensor requires allocator to be provided.onnxruntime::(anonymous namespace)::TensorProtoToOrtValueImpl, Got The preallocated buffer is too small. Requires UnpackTensor: the pre-allocated size does not match the raw data size, expected Invalid TensorProto €@ €À®Ÿ€ onnxruntime::TransposeSingleAxisOutwards..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\transpose_helper.cc8@8@ð?8@8@ð?@@ð?@@ð? @ @ð? @ @ð?@@ð?@@ð?ð?ð?ð?ð?ð?ð?exec_plan_ptronnxruntime::utils::FindDeviceForValue..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\utils.cconnxruntime::utils::InitializeFeedFetchCopyInfoonnxruntime::utils::CopyOneInputAcrossDevicesonnxruntime::utils::ExecuteGraphonnxruntime::utils::CalculateStaticCopyInfoForFeedsfeed_locations.size() == copy_info.size()onnxruntime::utils::FinalizeCopyInfoForFeedsfetch_alloc_info.size() == copy_info.size()onnxruntime::utils::FinalizeCopyInfoForFetchesonnxruntime::utils::CalculateStaticCopyInfoForFeednode_info.stream_index < 0node_info_vec[i].stream_index < 0Failed to find allocator for device onnxruntime::utils::BatchOrCopyMLValueUnsupported OrtValue type to copy between device.Allocation failed.Unsupported OrtValue type.onnxruntime::utils::ExecuteGraphImplcopy_info.size() == num_feedsonnxruntime::utils::CopyInputsAcrossDevicesfetches.empty() || fetch_copy_info.size() == fetches.size()onnxruntime::utils::PopulateDeviceFetchesonnxruntime::utils::CopyOutputsAcrossDevicesNumber of neurons in the hidden layer.Ð “€à “€Constrain seq_lens to integral tensors.!“€The input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]` The weight tensor of the query layer in the attention mechanism. Should be of shape `[num_directions, am_query_depth(hidden_size of lstm), am_attn_size]` QWThe weight tensor of the memory layer in the attention mechanism. Should be of shape `[num_directions, memory_depth, am_attn_size]` MWThe attention_v tensor in the attention mechanism. Should be of shape `[num_directions, am_attn_size]` The sequence of the memory (input) for attention mechanism. Should be of `[batch_size, max_memory_step, memory_depth]` The sequence length of the input memory for the attention mechanism. Should be of `[batch_size]` memory_seq_lensThe weights of attention layer in the attention wrapper. If exists, should be of shape `[num_directions, memory_depth+hidden_size, aw_attn_size]. Please note that attention mechanism context depth is also memory_depth in the attention mechanism.` AWA tensor that concats all the intermediate output values of the hidden. It has shape `[seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size]`The last output value of the hidden. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`. key and value cache shall be 4 dimensionsinput shall be 2 dimensionstoken_offset shall be 2 dimensionsInputs 0 (query) shall be 3 or 5 dimensionsInputs 0 (query) shall be 3 dimensionsqk_outputOutput QK buffer was provided but qk_output attribute was not configuredOutput QK buffer was not provided but qk_output attribute was configuredsliding_window_cacheHidden dimension of Q, K, V: hidden_size, hidden_size and v_hidden_sizeCorresponding past and present are same tensor, its size is (2, batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size)Dimension of rotary embedding. Limited to 32, 64 or 128. Default value is head_sizeInput tensor with shape (batch_size, sequence_length, input_hidden_size)Merged Q/K/V weights with shape (input_hidden_size, hidden_size + hidden_size + v_hidden_size)Bias tensor with shape (hidden_size + hidden_size + v_hidden_size) for input projectionAttention mask with shape (batch_size, 1, max_sequence_length, max_sequence_length), (batch_size, total_sequence_length) or (batch_size, sequence_length, total_sequence_length), or index with shape (batch_size) or (2 * batch_size) or (3 * batch_size + 2)past state for key and value with shape (2, batch_size, num_heads, past_sequence_length, head_size)When past_present_share_buffer is set, its shape is (2, batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size)additional add to QxK' with shape (batch_size or 1, num_heads or 1, sequence_length, total_sequence_length)When past_present_share_buffer is used, it is required to specify past_sequence_length (could be 0).past_sequence_length3D output tensor with shape (batch_size, sequence_length, v_hidden_size)past state for key and value with shape (2, batch_size, num_heads, total_sequence_length, head_size). If past_present_share_buffer is set, its shape is (2, batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size), while effective_seq_length = (past_sequence_length + kv_sequence_length).Ð “€À “€€!“€!“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\contrib_ops\bert_defs.ccInput tensor with shape (token_count, input_hidden_size)In packing mode, it specifies the offset of each token(batch_size, sequence_length).token_offsetA tensor with shape (batch_size + 1). It specifies the cumulative sequence length.cumulative_sequence_lengthA tensor with shape (batch_size or 1, num_heads or 1, sequence_length, sequence_length).It specifies the additional bias to QxK'2D output tensor with shape (token_count, v_hidden_size)Ð “€À “€!“€PackedAttentionInputs 0 (query) shall be 2 or 4 dimensionsInputs 2 (value) shall be 2 dimensionsQuery with shape (token_count, hidden_size) or packed qkv with shape (token_count, num_heads, 3, head_size)Key with shape (token_count, hidden_size)Value with shape (token_count, v_hidden_size)Bias tensor with shape (hidden_size + hidden_size + v_hidden_size) from input projectionOffset of each token before packing, with shape (batch_size, sequence_length).It specifies the additional bias to QxK'. The shape is (batch_size or 1, num_heads or 1, sequence_length, sequence_length)output tensor with shape (token_count, v_hidden_size)Constrain input and output to float tensors.Ð “€À “€Constrain mask, offset and sequence length to integer types!“€PackedMultiHeadAttentionInput tensor with shape (batch_size, 1, input_hidden_size)Mask values of shape (batch_size, total_sequence_length)past state for key and value with shape (2, batch_size, num_heads, past_sequence_length, head_size)When past_present_share_buffer is set, its shape is (2, batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size). The first `batch_size * num_heads * max_sequence_length * head_size` elements correspond to keys and the next `batch_size * num_heads * max_sequence_length * head_size` elements correspond to values. The keys buffer is re-ordered in such a way that its virtual sub-tensor of shape (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size) which may be perceived as being of shape (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size / x, x) is reordered to become (batch_size, num_heads, head_size / x, max_sequence_length, x) where `x = 16 / sizeof(T)`.The beam width that is being used while decoding. If not provided, the beam width will be assumed to be 1.beam_widthA buffer of shape [batch_size, beam_width, max_output_length] where an `[i, j, k]` entry specifies which beam the `k`-th token came from for the `j`-th beam for batch `i` in the current iterationcache_indirectionÐ “€À “€!“€DecoderMaskedSelfAttentionCorresponding past and present are same tensor, its size is (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size)Need output the cross attention MatMul(Q, K)output_qkQuery with shape (batch_size, 1, hidden_size) or packed QKV with shape (batch_size, 1, 2 * hidden_size + v_hidden_size)Key with shape (batch_size, 1, hidden_size) for self attention or past_key with shape (batch_size, num_heads, kv_sequence_length, head_size) for cross attentionValue with shape (batch_size, 1, v_hidden_size) for self attention or past_value with shape (batch_size, num_heads, kv_sequence_length, head_size) for cross attentionMask values of shape (batch_size, total_sequence_length) or (batch_size, kv_sequence_length)past state for key with shape (batch_size, num_heads, past_sequence_length, head_size) for self attentionWhen past_present_share_buffer is set, its shape is (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size). The keys buffer is re-ordered in such a way that its virtual sub-tensor of shape (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size) which may be perceived as being of shape (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size / x, x) is reordered to become (batch_size, num_heads, head_size / x, max_sequence_length, x) where `x = 16 / sizeof(T)`.past state for value with shape (batch_size, num_heads, past_sequence_length, head_size) for self attentionWhen past_present_share_buffer is set, its shape is (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size). When past_present_share_buffer is used, it is required to specify past_sequence_length (could be 0).Cross Attention doesn't need this input.present state for key with shape (batch_size, num_heads, total_sequence_length, head_size). If past_present_share_buffer is set, its shape is (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size), while effective_seq_length = (past_sequence_length + kv_sequence_length).present state for value with shape (batch_size, num_heads, total_sequence_length, head_size). If past_present_share_buffer is set, its shape is (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size), while effective_seq_length = (past_sequence_length + kv_sequence_length).QKnormalized Q * K, of shape (batch_size, num_heads, 1, total_sequence_length). qkÐ “€À “€Constrain QK output to float32 or float16 tensors, independent of input type or output type.Ð “€À “€!“€DecoderMaskedMultiHeadAttentionQuery with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), or packed QKV with shape (batch_size, kv_sequence_length, num_heads, 3, head_size)Key with shape (batch_size, kv_sequence_length, hidden_size), or packed KV with shape (batch_size, kv_sequence_length, num_heads, 2, head_size), or past_key with shape (batch_size, num_heads, kv_sequence_length, head_size)Value with shape (batch_size, kv_sequence_length, v_hidden_size), or past_value with shape (batch_size, num_heads, kv_sequence_length, head_size)Key padding mask with shape (batch_size), (3 * batch_size + 2), (batch_size, kv_sequence_length), (batch_size, total_sequence_length), or (batch_size, sequence_length, total_sequence_length)key_padding_maskbias added to QxK' with shape (batch_size or 1, num_heads or 1, sequence_length, total_sequence_length)past state for key with shape (batch_size, num_heads, past_sequence_length, head_size) or (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size) when buffer sharing is usedpast state for value with shape (batch_size, num_heads, past_sequence_length, head_size) or (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size) when buffer sharing is usedThe past_sequence_length buffer sharing is used withA buffer of shape [batch_size, beam_width, max_sequence_length] where an [i, j, k] entry specifieswhich beam the 'k' th token came from for the 'j' th beam for batch 'i' in the current iterationpresent state for key with shape (batch_size, num_heads, total_sequence_length, head_size) or (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size) when buffer sharing is usedpresent state for value with shape (batch_size, num_heads, total_sequence_length, head_size) or (batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size) when buffer sharing is usednormalized Q * K, of shape (batch_size, num_heads, sequence_length, total_sequence_length). Ð “€À “€€!“€Ð “€À “€€!“€!“€Number of attention heads for qNumber of attention heads for k and vleft_window_size for local attention (like Mistral). Default value is -1 meaning unused.local_window_sizeSet to 1 when the past/present KV buffers are window-sized instead of holding the whole sequence. The op then keeps only the min(total_sequence_length, cache_capacity) most recent tokens, contiguously, using cache-relative indexing and evicting from the front as needed. Requires local_window_size > 0 and a cache capacity of at least local_window_size. Multi-token steps may use a temporary staging buffer, so the capacity need not cover the entire step. Default value is 0 (full-length cache).Use a smooth factor in softmax.smooth_softmaxOutput values of QK matrix multiplication before (1) or after (2) softmax normalization. Default value is 0 (don't output).Quantization type for K cache. One of 'NONE', 'PER_TENSOR', 'PER_CHANNEL'.k_quant_typeQuantization type for V cache. One of 'NONE', 'PER_TENSOR', 'PER_CHANNEL'.v_quant_typeBit width of quantized KV cache. Supported values are 8 and 4.kv_cache_bit_widthEpsilon used by the per-head RMS norm applied to Q and K when q_norm_weight and k_norm_weight inputs are provided. Default value is 1e-6.Query with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), or packed QKV with shape(batch_size, sequence_length, d) where d is (num_heads * head_size + 2 * kv_num_heads * head_size).Key with shape (batch_size, kv_sequence_length, kv_hidden_size) Value with shape (batch_size, kv_sequence_length, kv_hidden_size)T_CACHEpast state key with support for format BNSH. When past_key uses same tensor as present_key(k-v cache), it is of length max_sequence_length... otherwise of length past_sequence_length.past state value with support for format BNSH. When past_value uses same tensor as present_value(k-v cache), it is of length max_sequence_length... otherwise of length past_sequence_length.1D Tensor of shape (batch_size). Equivalent to (total_sequence_lengths - 1).seqlens_kScalar tensor equivalent to the maximum total sequence length (past + new) of the batch. Used for checking inputs and determining prompt vs token generation case.total_sequence_length2D tensor with shape (max_sequence_length, head_size / 2).2D tensor with shape (batch_size, sequence_length). When processing the first prompt the kernel uses only the first element1D tensor with shape (num_heads). Each head has a smooth factor adding to the denominator of softmax.head_sinkT_KV_SCALEScale tensor for past_key.k_scaleScale tensor for past_value.v_scaleOptional 1D tensor of shape (head_size). When provided together with k_norm_weight, the kernel applies a per-head RMS normalization to Q (and K) before any rotary embedding. Used by Qwen3-style models that wrap their Q/K projections in a Reshape -> SimplifiedLayerNormalization -> Reshape stack; downstream graph fusion folds that pattern into this input. Currently honored by the CUDA and native WebGPU execution providers; JSEP WebGPU/JS and other EPs must reject the node when this input is set.q_norm_weightOptional 1D tensor of shape (head_size). See q_norm_weight. Must be provided together with q_norm_weight.k_norm_weightpresent state key with support for format BNSH. When past_key uses same tensor as present_key(k-v buffer), it is of length max_sequence_length... otherwise of length past_sequence_length +kv_sequence_length.present state value with support for format BNSH. When past_value uses same tensor as present_value(k-v buffer), it is of length max_sequence_length... otherwise of length past_sequence_length +kv_sequence_length.Values of QK matrix multiplication, either before or after softmax normalizationÀ “€€!“€Ð “€Constrain KV cache types.Ð “€À “€€!“€ !“€ð “€˜!“€Constrain KV cache scale types.Ð “€Constrain mask to int tensor.!“€SEPARATEkv_cache_layoutLATENTkv_cache_layout must be 'SEPARATE' or 'LATENT'.v_head_sizeInput 0 (query) shall be 2 dimensionsnum_heads must be a positive integer.Query hidden size must be divisible by num_heads.v_head_size must not exceed head_size.Invalid hidden size or number of heads. Hidden size, num_heads and kv_num_heads must be positive integers.Hidden size must be divisible by (num_heads + 2 * kv_num_heads).value_cache_out must be absent when kv_cache_layout is 'LATENT'.Key cache and value cache output tensors must be both present or both absent.value_cache is required when value_cache_out is present.The block-based KV cache inputs shall be 4 dimensionsEpsilon used by the Q/K RMSNorm when 'q_norm_weight' and 'k_norm_weight' are provided. Default value is 1e-6.Quantization granularity of the key cache: 'NONE', 'PER_TENSOR' or 'PER_CHANNEL'. Must be non-'NONE' exactly when 'key_cache' has a quantized element type, and then 'k_scale' is required. Default value is 'NONE'.Quantization granularity of the value cache: 'NONE', 'PER_TENSOR' or 'PER_CHANNEL'. Must be non-'NONE' exactly when 'value_cache' has a quantized element type, and then 'v_scale' is required. Default value is 'NONE'.Logical element type stored in 'key_cache', named after the ONNX element type it denotes: '' (the default) means the cache tensor's own element type is also the logical type. 'float16', 'bfloat16', 'int8' and 'float8e4m3fn' name that same type explicitly and must agree with the tensor. 'int4' and 'float4e2m1' name sub-byte types packed two per byte into a uint8 cache, where the last cache dimension holds (head_size + 1) / 2 bytes and logical element 2*i occupies the low-order bits of byte i. Every value is a signed, zero-symmetric type: quantization uses a scale with no zero point, so unsigned logical types are not expressible.k_cache_dtypeLogical element type stored in 'value_cache', with the same values and packing rule as 'k_cache_dtype'. Default value is '' (use the cache tensor's element type).v_cache_dtypePhysical layout of the KV cache: 'SEPARATE' or 'LATENT'. 'SEPARATE' (the default) uses distinct 'key_cache' and 'value_cache' tensors. 'LATENT' selects absorbed Multi-head Latent Attention: there is a single cache, 'value' and 'value_cache' must be absent, 'kv_num_heads' must be 1, and V for every head is the leading 'v_head_size' channels of the same 'key_cache' row that supplies K. Default value is 'SEPARATE'.Width of the value head, which may be narrower than head_size. Only valid when 'kv_cache_layout' is 'LATENT' (DeepSeek-V3 uses head_size=576 and v_head_size=512). When v_head_size differs from head_size the 'scale' attribute is required, because the 1/sqrt(head_size) default no longer matches the pre-absorption head width. Default value is 0, meaning the same as head_size.First channel within head_size covered by rotary embedding, so RoPE is applied to [rotary_offset, rotary_offset + rotary_dim) and channels outside that range are copied through. Must be a multiple of 8. MLA sets this to kv_lora_rank so that RoPE only touches the positional suffix of the latent row. Default value is 0.rotary_offsetQuery with shape (num_tokens, hidden_size), or packed QKV with shape (num_tokens, d) where d is (num_heads * head_size + 2 * kv_num_heads * head_size).Key with shape (num_tokens, kv_hidden_size) Value with shape (num_tokens, kv_hidden_size). Must be absent when 'kv_cache_layout' is 'LATENT'.Block-based key cache with shape (num_blocks, block_size, kv_num_heads, head_size). This is updated in place within the op. When 'kv_cache_layout' is 'LATENT' this is the only cache, and V is read from its leading v_head_size channels.key_cacheBlock-based value cache with shape (num_blocks, block_size, kv_num_heads, head_size). This is updated in place within the op. This should be the same shape as key_cache. Must be absent when 'kv_cache_layout' is 'LATENT'.value_cacheA tensor with shape (batch_size + 1). It specifies the cumulative sequence lengths between the packed entries in Q/K/V.A tensor with shape (batch_size). It specifies the past lengths of cached sequence in the KV cache.past_seqlens2D tensor with shape (batch_size, max_blocks_per_sequence) that maps each sequence in the batch to itscorresponding blocks in the KV cache.block_table2D tensor with shape (max total seqlen, head_size / 2).1D tensor with shape (num_tokens). For each query token, the flat slot index (block_id * block_size + offset_in_block) at which its key/value is written into the KV cache. A value of -1 skips the cache write for that token, which lets a scheduler suppress stores for prefix-cache hits or rejected speculative tokens. When absent, slots are derived from 'past_seqlens', 'cumulative_sequence_length' and 'block_table' as before. 'block_table' is still required, because it defines the read path.slot_mapping1D tensor with shape (num_heads). Each head has a learnable sink logit that participates in the softmax denominator but contributes no value, so attention can 'do nothing'.1D tensor with shape (head_size). RMSNorm gain applied to each query head before rotary embedding. Must be provided together with 'k_norm_weight'.1D tensor with shape (head_size). RMSNorm gain applied to each key head before rotary embedding and before the key is written to the KV cache. Must be provided together with 'q_norm_weight'.Dequantization scale of the key cache. Shape is (1) when 'k_quant_type' is 'PER_TENSOR' and (kv_num_heads, 1, head_size) when it is 'PER_CHANNEL'. Quantization is symmetric (no zero point).Dequantization scale of the value cache. Shape is (1) when 'v_quant_type' is 'PER_TENSOR' and (kv_num_heads, 1, head_size) when it is 'PER_CHANNEL'. Quantization is symmetric (no zero point).1D tensor with shape (2) holding [max_query_len_bound, max_kv_len_bound] in CPU memory. max_query_len_bound is an upper bound on the number of new tokens any one sequence contributes; max_kv_len_bound is an upper bound on past_seqlens[i] + query_len[i]. Both are replay-wide upper bounds, never exact per-step values: they must hold for every step this node -- or a CUDA Graph capturing it -- will serve, and 0 means 'unknown'. They may only select the backend and size launch dimensions and workspaces; they never enter a mask comparison, so over-estimating only costs empty work. The op can otherwise obtain these only by copying 'cumulative_sequence_length' and 'past_seqlens' back from the device and synchronizing the stream on every call, which stalls the pipeline once per node per step and makes the op impossible to capture into a CUDA Graph. Schedulers already track these bounds on the host, so supplying them is normally free. When absent, the op falls back to the device readback. The values are trusted: an under-sized bound violates the contract and may omit attention work.attention_metadata2D output tensor with shape (num_tokens, num_heads * v_head_size), which is (num_tokens, hidden_size) unless 'kv_cache_layout' is 'LATENT' with a narrower v_head_size.Block-based key cache with shape (num_blocks, block_size, kv_num_heads, head_size). This is always the same tensor as key_cache.key_cache_outBlock-based value cache with shape (num_blocks, block_size, kv_num_heads, head_size). This is always the same tensor as value_cache. Must be absent when 'kv_cache_layout' is 'LATENT'.value_cache_outÀ “€€!“€Constrain the KV cache to float or quantized tensors.À “€€!“€ð “€˜!“€Constrain KV cache scales to float tensors.Ð “€Constrain Positional inputs to int tensor.!“€PagedAttentionNumber of attention heads for queryNumber of attention heads for key and valueScaling factor applied prior to softmax. The default value is 1/sqrt(head_size)Number of tokens per sparse block. Choices: 16, 32, 64, 128sparse_block_sizeRotary use interleaved pattern or not. Default value is 0.Query with shape (batch_size, sequence_length, num_heads * head_size), or packed QKV with shape is(batch_size, sequence_length, d) where d is (num_heads + 2 * kv_num_heads) * head_size.Key with shape (batch_size, sequence_length, kv_num_heads * head_size)Value with shape (batch_size, sequence_length, kv_num_heads * head_size)Key cache with shape (batch_size, kv_num_heads, max_cache_sequence_length, head_size)Value cache with shape (batch_size, kv_num_heads, max_cache_sequence_length, head_size)The row indices of CSR format of block mask with shape (num_layout, max_blocks + 1).The num_heads is divisible by num_layout, and max_blocks is max_sequence_length / sparse_block_size.block_row_indicesThe col indices of CSR format of block mask with shape (num_layout, max_nnz_blocks).The max_nnz_blocks is the maximum number of non-zeros per layout in block mask.block_col_indicesScalar tensor of maximum total sequence length (past_sequence_length + sequence_length) among keys.1D tensor with shape (batch_size) where each value is total sequence length of key excluding paddings.key_total_sequence_lengthsCos cache of rotary with shape (max_rotary_sequence_length, head_size / 2).Sin cache of rotary with shape (max_rotary_sequence_length, head_size / 2).3D output tensor with shape (batch_size, sequence_length, num_heads * head_size)Updated key cache with shape (batch_size, kv_num_heads, max_cache_sequence_length, head_size).Updated value cache with shape (batch_size, kv_num_heads, max_cache_sequence_length, head_size).Ð “€À “€€!“€Constrain integer type.!“€SparseAttentionÐ “€À “€!“€LongformerAttention3D input tensor with shape (sequence_length, batch_size, hidden_size), hidden_size = num_heads * head_size3D input tensor with shape (total_sequence_length, batch_size, hidden_size)2D input tensor with shape (hidden_size, hidden_size)q_weight2D input tensor with shape (hidden_size, 2 * hidden_size)kv_weight2D input tensor with shape (batch_size, total_sequence_length)input tensor with shape (batch_size, num_heads, sequence_length or total_sequence_length, head_size)If static_kv = true, cross-attention; else self-attentionstatic_kvIf use_past = true, use cache; else no cacheuse_pastIf has_layer_state = true, layer_state = {} or [a,b]; else layer_state = Nonehas_layer_statehas_key_padding_mask or nothas_key_padding_mask3D output tensor with shape (sequence_length, batch_size, hidden_size)output tensor with shape (batch_size, num_heads, new sequence_length, head_size)new_key_cachenew_value_cacheConstrain input and output types to float and float16 tensors.Ð “€À “€Constrain key_padding_mask to bool tensors.H“€DecoderAttentionCustom scale will be used if specified. Default value is 1.0Indicates whether the input has real and imaginary parts interleaved. Default value is 0 (False), meaning the first half of the input consists of real values and the second half consists of imaginary values.Rotary embedding dimension. Default value is 0.Number of attention heads. Default value is 0. Must use with rotary_embedding_dimragged batch inputs or not. Default value is 0is_packed_batching3D tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size) or 4D with shape (batch_size, num_heads, sequence_length, head_size)1D tensor with shape (1) or 2D tensor with shape (batch_size, sequence_length)2D tensor with shape (max_sequence_length, head_size / 2) or (max_sequence_length, rotary_embedding_dim / 2)tensor with same shape as input.Ð “€À “€€!“€Constrain input and output types to integer tensorsP“€Indicates whether the input has real and imaginary parts interleaved along the last (head_size) axis. Default value is 0 (False), meaning the first half of the rotary portion consists of real values and the second half consists of imaginary values.Rotary embedding dimension. Default value is 0, meaning the whole head_size is rotated.3 non-negative integers [section_t, section_h, section_w] describing how the half_rotary_embedding_dim axis of the cos/sin cache is divided among the temporal, height, and width position streams. section_t + section_h + section_w must equal rotary_embedding_dim / 2 (or head_size / 2 when rotary_embedding_dim is 0). Required.mrope_sectionHow the 3 sections are combined to form the per-token cos/sin vector: 0 (default) for Sectioned/Chunked layout (Qwen2-VL, Qwen2.5-VL) or 1 for Interleaved layout (Qwen3-VL, Qwen3-VL-MoE, Qwen3.5, Qwen3.5-MoE).mrope_layout3D tensor with shape (3, batch_size, sequence_length) containing the temporal, height, and width position id streams (in that order along dim 0).Ð “€À “€€!“€Constrain position_ids to integer tensorsP“€MRotaryEmbeddingembedding - 3D tensor with shape (batch_size, seq_len, dim)embq state - 4D tensor with shape (batch_size, num_heads, seq_len, dim)half rotated q state - 4D tensor with shape (batch_size, num_heads, seq_len, dim)q_rotk state - 4D tensor with shape (batch_size, num_heads, seq_len, dim)k_rot4D tensor with shape (batch_size, num_heads, seq_len, dim)output1output2Constrain input and output types to float16 tensors.À “€Constrain input 0 type to float tensorsÐ “€GemmaRotaryEmbedding̼Œ+The mask index tensor type for shape inference (0: None, 1: 1D mask_index)word_embeddingposition_embedding2D attention mask with shape (batch_size, sequence_length)2D position ids with shape (batch_size, sequence_length) or (1, sequence_length)1D mask_index tensor with shape (batch_size)sum of word_embedding and position_embedding without layer normalizationembedding_sumConstrain input and output integer tensors types!“€Constrain input and output float tensors types.Ð “€À “€bias tensorÐ “€à “€À “€€!“€Max distancemax_distanceDefault value is 0.is_bidirectional2D input tensor with shape (num_buckets, num_heads), COL-major(See UT for example)bias_tableThe length of query. Self Attention requires query_length = key_lengthquery_lengthThe length of key.key_length4D output tensor with shape (1, num_heads, sequence_length, sequence_length)Ð “€À “€Constrain sequence_length to int tensors.P“€RelativePositionBias̼Œ+3D input tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)3D skip tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size) or (1, sequence_length, hidden_size) or (sequence_length, hidden_size)1D skip tensor with shape (hidden_size1D bias tensor with shape (hidden_sizeSum of the input and skip inputs (and bias if it exists) with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size).Ð “€À “€€!“€Constrain mean and inv_std_var to float tensors.Ð “€3D input tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)Or 2D input tensor with shape (token_count, hidden_size)3D output tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)Or 2D output tensor with shape (token_count, hidden_size)Sum of the input and skip inputs (and bias if it exists)with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size) or (token_count, hidden_size).Ð “€À “€€!“€Ð “€The NGram size.ngram_sizeTid2D input tensor with shape (batch_size, sequence_length)2D input tensor with shape (batch_size, vocab_size)2D output tensor with shape (batch_size, vocab_size)scores_outP“€Constrain scores input and output types to float tensors.Ð “€NGramRepeatBlockThe minimum NGram size for suffix matching.min_ngram_sizeThe maximum NGram size for suffix matching.max_ngram_sizeEncoder input ids.src_tokensDecoder input ids.cur_tokensPrevious suffix match indexprev_suffix_match_idxPredicted token ids from aggressive decodingpred_tokensDecoder input ids after merging predicted tokenstokensnew suffix match indexsuffix_match_idxP“€BifurcationDetectorÐ “€À “€€!“€GemmFastGeluInput tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)Number of non-padding tokens in each sequence with shape (batch_size).sequence_token_countoutput tensor with shape (total_tokens, hidden_size)Offset of non-padding tokens, and those of padding tokens. Its shape is (batch_size, sequence_length)Cumulated sequence lengths. Its shape is (batch_size + 1)cumulated_seq_lenMax sequence length without padding. Its shape is (1)max_seq_lenÐ “€À “€Constrain sequence_token_count and token_offset to integer types!“€RemovePaddingInput tensor with shape (total_tokens, hidden_size)Offset of non-padding tokens and paddings. Its shape is (batch_size, sequence_length)output tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)Ð “€À “€Constrain token_offset to integer types!“€RestorePaddingtensor with shape (batch_size, seq_len, num_heads x head_size) or (token_count, num_heads x head_size)query_layer1-d tensor with shape (num_heads x head_size)query_biastensor with shape (1, num_head, seq_len, seq_len)rel_posgemm weight for the gated_ur_linear, shape (head_size, D), D is divisible by 2bias for the gated_ur_linear, shape (D)tensor of shape (1, num_heads, 1, 1)eco_aoffset of each token with shape (batch_size, seq_len)output tensor with shape (batch_size, num_heads, seq_len, seq_len)Ð “€À “€!“€GatedRelativePositionBiasSpatial dimensionality: 1, 2, or 3. Default is 1.ndimNumber of trailing per-position carry states held by past_state and present_state. When 0 (default) the state tensors have no window axis and hold only the state after the last position, i.e. the backward-compatible (batch_size, channels, k_1 - 1). When W > 0 both gain a LEADING axis of extent W, right-aligned: slot j is the state after position (seq_len - W + j), so slot W-1 is always the state after the last position (identical to the W = 0 tensor) and is the slot past_state is read from. The window axis leads the batch axis so that each slot is one contiguous (batch_size, channels, k_1 - 1) block. Slots below max(0, W - seq_len) hold no position from this call and are filled with zeros. A window lets a speculative decoder roll the state back to an accepted prefix without replaying the forward. Valid range is [0, 8].state_windowInput tensor with shape (batch_size, channels, ...). Channels-first layout. Spatial dims: 1D: (L,); 2D: (H, W); 3D: (D, H, W).Depthwise convolution kernel with shape (channels, 1, k_1, ...). Spatial kernel sizes: (k_1, ..., k_ndim).Carry state from previous step. For ndim=1: (batch_size, channels, k_1 - 1), or (W, batch_size, channels, k_1 - 1) when state_window = W > 0, in which case only slot W-1 is read. If not provided, padding is zero.Updated carry state. For ndim=1: (batch_size, channels, k_1 - 1), or (W, batch_size, channels, k_1 - 1) when state_window = W > 0. Slot W-1 contains the last (k-1) values from the virtual input along the causal axis; slot j contains the same for the prefix ending at position (seq_len - W + j).Ð “€À “€€!“€Number of trailing per-token recurrent states held by past_state and present_state. When 0 (default) the state tensors are 4D and hold only the state after the last token, i.e. the backward-compatible (B, H_kv, d_k, d_v). When W > 0 both are 5D with a LEADING axis of extent W, right-aligned: slot j is the state after token (T - W + j), so slot W-1 is always the state after the last token (identical to the W = 0 tensor) and is the slot past_state is read from. The window axis leads the batch axis so that each slot is one contiguous (B, H_kv, d_k, d_v) block. Slots below max(0, W - T) hold no token from this call and are filled with zeros. A window lets a speculative decoder roll the state back to an accepted prefix without replaying the forward. Valid range is [0, 8].Recurrent state from previous step with shape (B, H_kv, d_k, d_v), or (W, B, H_kv, d_k, d_v) when state_window = W > 0, in which case only slot W-1 is read. If not provided, defaults to zeros.Updated recurrent state with shape (B, H_kv, d_k, d_v), or (W, B, H_kv, d_k, d_v) when state_window = W > 0. Slot W-1 is the state after the last token; slot j is the state after token (T - W + j).Ð “€À “€€!“€Constrain state types to float tensors.Ð “€À “€€!“€Decay gate projection with shape (B, T, H).Per-head float32 bias added to a, with shape (H).dt_biasPer-head float32 multiplier applied to Softplus(a + dt_bias), with shape (H). For gated DeltaNet this is -exp(A_log).decay_scaleUpdate-rate projection with shape (B, T, H). Required when the beta output is requested.decay_scale * Softplus(a + dt_bias) with shape (B, T, H).Sigmoid(b) with shape (B, T, H).Constrain gate input and output types to float tensors.Ð “€À “€€!“€Constrain the per-head parameters to float32.Ð “€LinearAttentionGateEpsilon added to the mean of squares before the reciprocal square root.Input tensor with shape (..., H * C). Normalization is applied over each contiguous group of C elements.Normalization weight with shape (C).Gate tensor with the same shape as X.gateOutput tensor with the same shape as X.Ð “€À “€€!“€GatedRMSNormUnscaled input with shape (..., C).Input scaled by gate, with the same shape as X.Per-row gate with shape (..., 1).Gated sum with the same shape as X.Ð “€À “€€!“€GatedAdd ¯Ÿ€0°Ÿ€аŸ€p±Ÿ€²Ÿ€À²Ÿ€`³Ÿ€´Ÿ€ ´Ÿ€@µŸ€ൟ€€¶Ÿ€ ·Ÿ€oneX_bias = Add (X, bias)X_bias = Identity (X) T1 = Mul (X_bias, X_bias) T2 = Mul (c, T1) T3 = Add (b, T2) T4 = Mul (X_bias, T3) T5 = Tanh (T4) T6 = Add (one, T5) T7 = Mul (X_bias, T6) Y = Mul (a, T7) À·Ÿ€RelativePositionBias: bias_table must have rank >= 2P¸Ÿ€𸟀�¹Ÿ€0ºŸ€кŸ€p»Ÿ€GatedRelativePositionBias: token_offset must have rank >= 2¼Ÿ€], got CausalConvWithState: state_window must be in [0, CausalConvWithState: input must have rank >= 2CausalConvWithState: weight must have rank >= 2°¼Ÿ€LinearAttention: state_window must be in [0, LinearAttention: query must have rank >= 3LinearAttention: value must have rank >= 3P½Ÿ€The b input is required when the beta output is requested.𽟀�¾Ÿ€0¿Ÿ€group attribute must be positive. Got: Input tensor must have at least 3 dimensions. Got: Weight tensor must have at least 3 dimensions. Got: 'pads' input must be a 1D (shape: [2 * n_input_dims]) tensor of type int64model_typeInputs 0 shall be 3 dimensions in whisper graphInputs 0 shall be 2 dimensionsFailed to parse max_length or it is not positive integer scalarFailed to parse num_beams or it is not positive integer scalarFailed to parse num_return_sequences or it is not positive integer scalarvocab_sizeÀ “€Ð “€à “€€!“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\contrib_ops\contrib_defs.ccThe normal input data.The bias input data that is a 1D tensor.À “€Ð “€à “€€!“€Alpha value.À “€Ð “€à “€€!“€Input tensor. Every matrix in the batch must be invertible.À “€Ð “€à “€InverseThe embedding matrix of size N x M. 'N' is equal to the maximum possible index + 1, and 'M' is equal to the embedding sizeLong tensor containing the indices to extract from embedding matrix.A 0-D scalar tensor. If specified, the entries at `padding_idx` do not contribute to the gradient; therefore, the embedding vector at `padding_idx` is not updated during training, i.e. it remains as a fixed pad.padding_idxA 0-D bool tensor. If given, this will scale gradients by the inverse of frequency of the indices (words) in the mini-batch. Default is ``False``scale_grad_by_freqOutput tensor of the same type as the input tensor. Shape of the output is * x M, where '*' is the shape of input indices, and 'M' is the embedding size.À “€Ð “€à “€€!“€ !“€0!“€@!“€P!“€ð “€!“€!“€P“€TorchEmbeddingA 0-D tensor containing a single value corresponding to the number diagonals above or the main diagonal to exclude or include.Default value is 0 if it's not specified.Constrain input and output types to all numeric tensors and bool tensors.À “€Ð “€à “€€!“€ !“€0!“€@!“€P!“€ð “€!“€!“€P“€H“€apply softmax to elements for dimensions axis or highertrue if broadcast bias across input for dimensions broadcast_axis to axis-1, otherwise broadcast bias across input for dimensions 0 to broadcast_axis - 1The bias (or mask) as Tensor.À “€Ð “€à “€The bias input, a vector with the same shape as last dim of data OR same shape with dataThe residual input, must have the same shape as dataresidualThe output mask of dropout.À “€Ð “€à “€€!“€À “€Ð “€à “€€!“€H“€À “€Ð “€à “€€!“€À “€Ð “€à “€€!“€Constrain input 'training_mode' types to boolean tensors.H“€Constrain output 'mask' types to uint32 tensors.@!“€If true, check only for Inf, -Inf.If true, check only for NaN.isnan_onlyÀ “€Ð “€à “€€!“€Constrain the output to a boolean tensor.H“€Input tensors to check.The output scalar. Its value is true if all input tensors are finite. Otherwise, the output value would be false.Support padding modes for outside grid values: `zeros`(default), `border`, `reflection`. zeros: use 0 for out-of-bound grid locations, border: use border values for out-of-bound grid locations, reflection: use values at locations reflected by the border for out-of-bound grid locations.Grid4-D tensor of shape (N, C, H_out, W_out).À “€Ð “€à “€specify the dimension to unfoldspecify the sizespecify the step.stepinput tensorAllow inputs and outputs to be any kind of tensor.UnfoldTensorInput cost tensor, it must be 2D tensor of shape M x N, or 1 x M x NOutput tensor. shape is [2, x], where max(M, N) <= x < M + NConstrain to float tensors.Ð “€Constrain to integer types.!“€DynamicTimeWarpingThe id of the end-of-sequence tokeneos_token_idThe id of the padding tokenpad_token_idThe id of the token that indicates decoding starts.decoder_start_token_idno repeat ngrams sizeno_repeat_ngram_sizeearly stop or notearly_stoppingmodel type: 0 for GPT-2; 1 for encoder decoder like T5The subgraph for initialization of encoder and decoder. It will be called once before decoder subgraph.encoderThe subgraph for the first decoding run. It will be called once before `decoder` subgraph. This is relevant only for the GPT2 model. If this attribute is missing, the `decoder` subgraph will be used for all decoding runsinit_decoderDecoder subgraph to execute in a loop.decoderSize of the vocabulary. If not provided, it will be inferred from the decoder subgraph's output shapeThe sequence used as a prompt for the generation in the encoder subgraph. Shape is (batch_size, sequence_length)The maximum length of the sequence to be generated. Shape is (1)max_lengthThe minimum length below which the score of eos_token_id is set to -Inf. Shape is (1)min_lengthNumber of beams for beam search. 1 means no beam search. Shape is (1)num_beamsThe number of returned sequences in the batch. Shape is (1)num_return_sequencesExponential penalty to the length. Default value 1.0 means no penalty.Value > 1.0 encourages longer sequences, while values < 1.0 produces shorter sequences.Shape is (1,)length_penaltyThe parameter for repetition penalty. Default value 1.0 means no penalty. Accepts value > 0.0. Shape is (1)repetition_penaltyMask of vocabulary. Words that masked with 0 are not allowed to be generated, and 1 is allowed. Shape is (vocab_size)vocab_maskMask of vocabulary for first step. Words that masked with 0 are not allowed to be generated, and 1 is allowed. Shape is (batch_size, vocab_size)prefix_vocab_maskCustom attention mask. Shape is (batch_size, sequence_length)attention_maskThe forced input id sequence for the decoder subgraph. Shape is (batch_size, initial_sequence_length)decoder_input_idsSpecific logits processor for different types of beamsearch models. Default value 0 means no specific logit processor. Accepts value >= 0. Shape is (1)logits_processorWord IDs of generated sequences. Shape is (batch_size, num_return_sequences, max_sequence_length)sequencesFinal beam score of the generated sequences. Shape is (batch_size, num_return_sequences)sequences_scoresProcessed beam scores for each vocabulary token at each generation step.Beam scores consisting of log softmax scores for each vocabulary token and sum of log softmax of previously generated tokens in this beam.Shape is (max_length - sequence_length, batch_size, num_beams, vocab_size)Ð “€À “€Constrain input type to float or int tensors.Ð “€!“€À “€!“€Constrain mask to integer types!“€BeamSearchThe id of the token that indicates decoding starts (i.e. the start of transcription token id)The id of the translate tasktranslate_token_idThe id of the transcribe tasktranscribe_token_idThe id of the token that indicates LM startsstart_of_lm_token_idThe token in whisper model that marks all sequence empty. With this model, whisper could output no_speech_prob after. Default -1.no_speech_token_idThe id of the token that indicates no timestampsno_timestamps_token_idThe id of the first timestampbeginning_timestamp_token_idMust be 2 for whisperIf nozero, decoder subgraph contains output Q*K from cross attentions. Default 0.decoder_output_cross_qkExponential penalty to the length. Default value 1.0 means no penalty. Value > 1.0 encourages longer sequences, while values < 1.0 produces shorter sequences. Shape is (1,)Only keep this list of (layer, head) of QK in the final cross_qk output when use_cross_qk is set. Default collect all its shape is (number of (layer, head) to keep, 2), i.e., [[layer_id1, head_id1], [layer_id2, head_id2]......]cross_qk_layer_headPart of the decoder_input_ids that we need cross qk for it. it is of shape (batch_size, extra_decoding_ids_len).In such case, we should remove this from the tail of the decoder_input_ids, and put it here. ids < 0 in it (for multiple batch) are treated as stop of the extra_decoding_ids for corresponding batch.extra_decoding_idsTemperature value to apply to logits processing during this execution's decoding. Shape is (1)temperatureProcessed beam scores for each vocabulary token at each generation step. Beam scores consisting of log softmax scores for each vocabulary token and sum of log softmax of previously generated tokens in this beam. Shape is (max_length - sequence_length, batch_size, num_beams, vocab_size)Output the accumulated stacked Q*K in cross attentions. Let H = number of Head of cross attention, F = the frames or kv-seq-len of the cross attention input, T = real decoded token length, L = number of layers, B = batch size, R = num_return_sequences. It then should return tensor of shape [B, R, L*H, T, F]. If cross_qk_layer_head is given, shape is [B, R, cross_qk_layer_head.shape[0], T, F]cross_qkFor whisper model, output the probabilities from logits after encoder and context decoding for the no_speech_token_id. The shape of non_speech_probs is [B]non_speech_probsÐ “€À “€Ð “€!“€À “€!“€!“€Constrain cross_qk to float32 tensors.Ð “€WhisperBeamSearchmodel type: 0 for decoder only like GPT-2; 1 for encoder decoder like BartThe subgraph for initialization of encoder and decoder. It will be called once before `decoder` subgraph.The sequence used as a prompt for the generation. Shape is (batch_size, sequence_length)Word IDs of generated sequences. Shape is (batch_size, max_sequence_length)Ð “€!“€GreedySearchThe value used to module the next token probabilities.If set to float < 1, only the smallest set of most probable tokens with probabilities that add up to `top_p` or higher are kept for generation.top_pAll filtered values will be set to this float value.filter_valueMinimumber of tokens we keep per batch example in the output.min_tokens_to_keepPresence penalty for custom samplingpresence_penaltyIf 1 custom sampling logiccustomModel type: 0 for decoder only like GPT-2; 1 for encoder decoder like BartPresence penalty mask. Shape is (batch_size, vocab_size)presence_maskSeed for random number generator. Shape is (1)Filtered logits as input to the mutinomial function for debug purpose. Shape is (batch_size, vocab_size)filtered_logitsÐ “€!“€SamplingActivation function to use. Choose from relu, gelu, silu, swiglu and identity. Default is reluactivation_type0: not fused, 1: fused and interleaved. 2: fused and not interleaved.swiglu_fusionThe limit used to clamp in SwiGLU. No clamp when limit is not provided.swiglu_limitAlpha parameter used in activation function.Beta parameter used in activation function.Number of top experts to select from expert poolWhether to normalize routing weightsnormalize_routing_weightsWhether to use sparse mixeruse_sparse_mixer2D input tensor with shape (num_tokens, hidden_size) or 3D input tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)2D input tensor with shape (num_tokens, num_experts)router_probs3D input tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size, hidden_size), where fusion_size is 2 for fused swiglu, and 1 otherwisefc1_experts_weights2D optional input tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size)fc1_experts_bias3D input tensor with shape (num_experts, hidden_size, inter_size)fc2_experts_weights2D optional input tensor with shape (num_experts, hidden_size)fc2_experts_bias3D optional input tensor with shape (num_experts, inter_size, hidden_size)fc3_experts_weights2D optional input tensor with shape (num_experts, inter_size)fc3_experts_biasÐ “€À “€€!“€MoENumber of bits used in quantized weights. Supported values are 2, 4, and 8. Default is 4 bitsexpert_weight_bitsThe limit used to clamp inputs in SwiGLU. It is infinite when limit is not provided.Size of each quantization block along the K (input feature) dimension. Must be power of two and ≥ 16 (e.g., 16, 32, 64, 128). Both hidden_size and inter_size must be divisible by the block size. The FP4 modes always use blocking: MXFP4 ('fp4'/'wfp4afp8') is normalized to block_size 32 and NVFP4 ('nvfp4') to block_size 16, even when block_size is omitted. For integer quantization ('int'), omitting block_size means there is no blocking and a whole column shares one scaling factor. Quantization type: 'int' for integer quantization (default), 'fp4' for MXFP4 quantization, 'nvfp4' for NVFP4 quantization, 'fp8' for FP8 e4m3 weight-only quantization, or 'wfp4afp8' for MXFP4 weight with FP8 activation. When quant_type is 'fp4' or 'nvfp4', weights are stored in E2M1 FP4 format (2 values per byte), fc*_scales inputs contain the FP4 block scales, and fc*_global_scale inputs must be provided. 'fp4' uses Float8E8M0 block scales with block_size 32; 'nvfp4' uses Float8E4M3FN block scales with block_size 16.quant_typeOnly meaningful when quant_type='int'. Tri-state control over the layout of the int4/int8 fc1/fc2 weight initializers. The concrete prepacked layouts selected by -1 and 1 are determined by the execution provider. 0: the initializers are raw, un-prepacked [E, N, K/pack] tensors as produced by quantize_matmul_{4,8}bits. Defaults to -1.weights_prepacked2D tensor with shape (num_tokens, hidden_size), or 3D tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)2D tensor with shape (num_tokens, num_experts)3D tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size, hidden_size / pack_size), The fusion_size is 2 for fused swiglu, or 1 otherwise. The pack_size is 8 / expert_weight_bits.Optional weight scales. For quant_type='int', this is a 2D tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size), or a 3D tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size, hidden_size / block_size) when block_size is provided. For quant_type='fp4' or 'wfp4afp8', this is a float8e8m0 MXFP block-scale tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size, hidden_size / 32). For quant_type='nvfp4', this is a float8e4m3fn NVFP4 block-scale tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size, hidden_size / 16). Not used for quant_type='fp8'.fc1_scales2D optional tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size)3D tensor with shape (num_experts, hidden_size, inter_size / pack_size)Optional weight scales. For quant_type='int', this is a 2D tensor with shape (num_experts, hidden_size), or a 3D tensor with shape (num_experts, hidden_size, inter_size / block_size) when block_size is provided. For quant_type='fp4' or 'wfp4afp8', this is a float8e8m0 MXFP block-scale tensor with shape (num_experts, hidden_size, inter_size / 32). For quant_type='nvfp4', this is a float8e4m3fn NVFP4 block-scale tensor with shape (num_experts, hidden_size, inter_size / 16). Not used for quant_type='fp8'.fc2_scales2D optional tensor with shape (num_experts, hidden_size)3D optional tensor with shape (num_experts, inter_size, hidden_size / pack_size)Optional weight scales. For quant_type='int', this is a 2D tensor with shape (num_experts, inter_size), or a 3D tensor with shape (num_experts, inter_size, hidden_size / block_size) when block_size is provided. For quant_type='fp4' or 'wfp4afp8', this is a float8e8m0 MXFP block-scale tensor with shape (num_experts, inter_size, hidden_size / 32). Not used for quant_type='fp8'.fc3_scales2D optional tensor with shape (num_experts, inter_size)2D tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size / pack_size), or 3D tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size, hidden_size / block_size / pack_size) when block_size is provided.fc1_zero_points2D tensor with shape (num_experts, hidden_size / pack_size), or 3D tensor with shape (num_experts, hidden_size, inter_size / block_size / pack_size) when block_size is provided.fc2_zero_points2D optional tensor with shape (num_experts, inter_size / pack_size), or 3D optional tensor with shape (num_experts, inter_size, hidden_size / block_size / pack_size) when block_size is provided.fc3_zero_points2D optional tensor with shape (num_tokens, num_experts). When provided, router_probs is used only for Top-K expert selection, and router_weights is used for aggregating expert outputs (the values at the selected expert indices are gathered and used as mixing weights). This enables DeepSeek-style noaux_tc routing where different tensors are used for selection and aggregation. When not provided, router_probs is used for both selection and aggregation (backward compatible).router_weights1D optional tensor with shape (num_experts,). Per-expert global weight scale for FC1. Required when quant_type is 'fp4', 'nvfp4', 'fp8', or 'wfp4afp8'.fc1_global_scale1D optional tensor with shape (num_experts,). Per-expert global weight scale for FC2. Required when quant_type is 'fp4', 'nvfp4', 'fp8', or 'wfp4afp8'.fc2_global_scale1D optional tensor with shape (1,) or (num_experts,). Activation scale for FC1 FP8 activation modes.fc1_act_scale1D optional tensor with shape (1,) or (num_experts,). Activation scale for FC2 FP8 activation modes.fc2_act_scale3D optional float8e8m0 MXFP activation block-scale tensor for FC1 FP8 activation modes.fc1_act_block_scale3D optional float8e8m0 MXFP activation block-scale tensor for FC2 FP8 activation modes.fc2_act_block_scaleoutput tensor with same shape of inputÐ “€À “€€!“€Constrain quantized weight types. Integer and FP4 weights use uint8. FP8 weights use float8e4m3fn. !“€˜!“€Constrain scale types. Float tensors are used for integer quantization scales. Float8e8m0 tensors are used for MXFP4 block scales; float8e4m3fn tensors are used for NVFP4 block scales.Ð “€À “€€!“€"“€˜!“€Constrain FP4 global scale type to float32 tensors.Ð “€QMoESampleOpConstrain input0 and output types to float tensorsÐ “€MaxpoolWithMaskinput tensor of size n in the signal dimnumber of dimensions comprising the signal, collected in reverse order (e.g. 1 = last dimension is the signal)signal_ndimmust be 0, normalization currently not supportednormalizedmust be 1, only one sided FFTs supportedoutput tensor of size (n//2 + 1) in the signal dim and 2 in the last dimension for the real and complex partsConstrain input and output types to float or half tensors.Ð “€à “€À “€Rfftinput tensor with size (n//2 + 1) in the signal dim and 2 in the last dimension for the real and complex partsnumber of dimensions comprising the signaloutput tensor with size n in the signal dimÐ “€à “€À “€Irfftinput_0input_1Ð “€à “€À “€ComplexMulÐ “€à “€À “€ComplexMulConjPadsÀ “€Ð “€à “€ConvTransposeWithDynamicPadsÀ “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€@!“€P!“€!“€P“€activation_gammaSpecified axis to insert a dimensionExpandDimsStrings to tokenizeTokenized stringsInput/Output is a string tensorøK“€Boolean whether to mark the beginning/end character with start of text character (0x02)/end of text character (0x03).markThe string used to pad output tensors when the tokens extracted doesn't match the maximum number of tokens found. If start/end markers are needed, padding will appear outside the markers.pad_valueAn optional string. Token's regular expression in RE2 format (https://github.com/google/re2/wiki/Syntax). If set, tokenizer may produce tokens matching the specified pattern. Note that one and only one of 'tokenexp' and 'separators' should be set. If tokenexp is ".", the tokenizer enters character tokenization mode.tokenexpan optional list of strings attribute that contains a list of separators - RE2 regular expressions to match separators. Two consecutive segments in X connected by a separator would be divided into two tokens. For example, if the input is "Hello World!" and this attribute contains only one space character, the corresponding output would be ["Hello", "World!"]. To achieve character-level tokenization, one should set the 'separators' to [""], which contains an empty string.separatorsMinimum number of characters allowed in the output. For example, if mincharnum is 2, tokens such as "A" and "B" would be ignoredmincharnumTokenizerConstrain input A data types as 16-bit integer tensor!“€0!“€Constrain input B data types as 16-bit integer tensor!“€0!“€Constrain output Y data types as 32-bit integer tensor.T3 must be tensor(uint32) when both T1 and T2 are tensor(uint16),or must be tensor(int32) when either T1 or T2 is tensor(int16).!“€@!“€MatMulInteger16Quantization typeblk_quant_type1-dimensional data blobShape information of BB_shapeConstrain input matrix data types as single precision float tensorÐ “€Constrain input B data types as data blob !“€Constrain shape of B must be int64 tensor.P“€MatMulFpQ4Scalar multiplier for the product of the input tensors.Whether A should be transposed on the last two dimensions before doing multiplicationWhether B should be transposed on the last two dimensions before doing multiplicationMatrix multiply resultsÀ “€Ð “€à “€€!“€TransposeMatMulWhether A should be transposed on the 1st dimension and batch dimensions (dim-1 to dim-rank-2) before doing multiplicationWhether B should be transposed on the 1st dimension and batch dimensions (dim-1 to dim-rank-2) before doing multiplicationÀ “€Ð “€à “€€!“€activation_axisÀ “€Ð “€à “€€!“€2-dimensional sparse matrix A. Either COO or CSR formatN-dimensional dense matrix Bsparse_tensor(float)sparse_tensor(double)sparse_tensor(int64)sparse_tensor(int32)sparse_tensor(uint64)sparse_tensor(uint32)˜�†€°�†€È�†€à�†€ø�†€‘†€Ð “€à “€P“€!“€P!“€@!“€SparseToDenseMatMulAn input tensor to hash.32-bit hash value.Constrain input type to unsigned or signed 32-bit integer tensor, or string tensor. It should be utf-8 encoded if using unicode.@!“€!“€P!“€P“€Ð “€à “€øK“€Constrain output type to unsigned and signed 32-bit integer tensor.@!“€!“€Seed for the hashing algorithm, unsigned 32-bit integer, default to 0.If value is 1, output type is uint32_t, else int32_t. Default value is 1.positiveMurmurHash3Tensor of rank q-1+r-indices[-1].Constrain indice type to int32 or int64!“€P“€Integer representing the embedding vector size for each word.If not provide, use the filter size of conv weightembedding_sizeThis operator applies convolution to word from left to right with window equal to conv_window_size and stride to 1.Take word 'example' for example, with conv_window_size equal to 2, conv is applied to [ex],[xa], [am], [mp]...If not provide, use the first dimension of conv kernel shape.conv_window_sizeInteger representing the embedding vector size for each char.If not provide, use the char embedding size of embedding vector.char_embedding_sizeSpecify batchs of sequence words to embeddingSequenceSpecify weights of convSpecify bias of convSpecify embedding vector of charConstrain to tensor(int32).!“€Constrain to tensor(float).Ð “€WordConvEmbeddingThree modes: `constant`(default) - pads with a given constant value, `reflect` - pads with the reflection of the vector mirrored on the first and last values of the vector along each axis, `edge` - pads with the edge values of arrayTensor of integers indicating the number of padding elements to add or remove (if negative) at the beginning and end of each axis. For 2D input tensor, it is the number of pixels. `pads` should be a 1D tensor of shape [2 * input_rank] or a 2D tensor of shape [1, 2 * input_rank]. `pads` format (1D example) should be as follow [x1_begin, x2_begin,...,x1_end, x2_end,...], where xi_begin is the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`.(Optional) A scalar or rank 1 tensor containing a single value to be filled if the mode chosen is `constant` (by default it is 0.0).À “€Ð “€à “€A 1-D input tensor that is to be processed.A 1-D tensor of the same type as 'x' containing all the unique values in 'x' sorted in the same order that they occur in the input 'x'A 1-D INT64 tensor of the same size as 'x' containing the indices for each value in 'x' in the output 'uniques'idxA 1-D INT64 tensor containing the the count of each element of 'uniques' in the input 'x'sqeuclideanThe distance metric to use. If a string, the distance function can be "braycurtis", "canberra", "chebyshev", "cityblock", "correlation", "cosine", "dice", "euclidean", "hamming", "jaccard", "jensenshannon", "kulsinski", "mahalanobis", "matching", "minkowski", "rogerstanimoto", "russellrao", "seuclidean", "sokalmichener", "sokalsneath", "sqeuclidean", "wminkowski", "yule".metric2D matrix with shape (M,N)2D matrix with shape (K,N)A 2D Matrix that represents the distance between each pair of the two collections of inputs.Constrains input to only numeric types.Ð “€à “€CDistThe pooling method. Two modes are supported: 'bilinear' and 'nearest'. Default is 'bilinear'.Value used for extrapolation, when applicable. Default is 0.0f. RoIs (Regions of Interest) to pool over; rois is 2-D input of shape (num_rois, 4) given as [[y1, x1, y2, x2], ...]. The RoIs' coordinates are normalized in the coordinate system of the input image. Each coordinate set has a 1:1 correspondence with the 'batch_indices' input.1-D tensor of 2 elements: [crop_height, crop_width]. All cropped image patches are resized to this size. Both crop_height and crop_width need to be positive.crop_sizeRoI pooled output, 4-D tensor of shape (num_rois, C, crop_height, crop_width). The r-th batch element Y[r-1] is a pooled feature map corresponding to the r-th RoI X[r-1].À “€Ð “€à “€!“€CropAndResizeWhether A should be transposed. Float 8 only supported transA=0.Whether B should be transposed. Float 8 only supported transB=1.Scalar multiplier for the product of input bias C.Output Type. Same definition as attribute 'to' for operator Cast.Activation function, RELU or GELU or NONE (default).Input tensor C.Scale of tensor A if A is float 8 tensorscaleAScale of tensor B if B is float 8 tensorscaleBScale of the output tensor if A or B is float 8.scaleYTRConstrain type to input A.À “€€!“€Ð “€Constrain type to input B.À “€€!“€Ð “€Constrain type to input C.À “€€!“€Ð “€Constrain type to result type.À “€€!“€Ð “€Constrain type for all input scales (scaleA, scaleB, scaleY).Ð “€GemmFloat8Number of consecutive K values that share one E4M3 weight scale. Default 16.Row-major FP16/BF16 activation of shape [..., K].Packed NVFP4 weight of shape [N, K/2] stored as uint8 (two E2M1 values per byte, low nibble first).Per-block E4M3 weight scales of shape [N, ceil(K / block_size)] stored as raw uint8 bytes.Global fp32 weight scale (scalar).weight_scale_2Optional global fp32 activation scale (scalar). Accepted for parity with quantized checkpoints; it is a no-op on the weight-only FP16/BF16 path and is reserved for the native NVFP4 path on Blackwell.Optional bias of shape [N].Output of shape [..., N] in the activation type.Constrain activation, bias and output to FP16 or BF16.À “€€!“€Constrain packed NVFP4 weight to uint8. !“€Constrain E4M3 weight scales to uint8. !“€Constrain scalar scales to FP32.Ð “€MatMulBlockQuantizedFp4WeightNumber of consecutive K values that share one weight scale. Default 128.Row-major FP8 E4M3 weight of shape [N, K].Per-block FP32 weight scales of shape [N, ceil(K / block_size)].Optional global fp32 activation scale (scalar). When present, A is statically quantized to FP8 E4M3 with this scale and dequantized back before the matmul (W8A8 numerics); when absent, A stays in full FP16/BF16 precision.À “€€!“€Constrain weight to FP8 E4M3.˜!“€Constrain scales to FP32.Ð “€MatMulBlockQuantizedFp8WeightAttnLSTMtype used for stash mean/inv_std_varÀ “€Ð “€à “€€!“€Ð “€à “€Constrain output Y, scale and bias type to float tensors.À “€Ð “€à “€€!“€Saved inverse standard variance used during training to speed up gradient computation.inv_std_varÀ “€Ð “€à “€€!“€Constrain mean and inv_std_var to be float tensors.Ð “€à “€À “€Ð “€à “€€!“€EfficientNMS_TRTThe boxes input tensor.The scores input tensor.The anchors input tensor.anchorsThe num_detections output tensor.num_detectionsThe detection_boxes output tensor.detection_boxesThe detection_scores output tensor.detection_scoresThe detection_classes output tensor.detection_classesÐ “€À “€Background class ID.background_classEncoding type for the boxes or anchors inputs.box_codingBox IOU threshold value.Max detections to output.max_output_boxesVersion number of the TRT plugin.plugin_versionActivation function to apply to the scores input.score_activationScore threshold value.MultilevelCropAndResize_TRTThe first feature map input tensor.feature_map_0The second feature map input tensor.feature_map_1The third feature map input tensor.feature_map_2The fourth feature map input tensor.feature_map_3The cropped patches output tensor.patchesÐ “€Image size.image_sizePooled size.pooled_sizePyramidROIAlign_TRTÐ “€DisentangledAttention_TRTcontent-to-content attention tensor, QcKc^T.c2c_attentioncontent-to-position attention tensor, QcKr^T.c2p_attentionposition-to-content attention tensor, KcQr^T.p2c_attentionThe disentangled attention output tensor.disentangled_attentionÐ “€À “€Maximum relative distance, k.spanScaling factor applied to attention values, 1/sqrt(3d). d is hidden size per head = H/N. H is hidden size, N is number of heads.factorSnpepayload of the SNPE DLC file.DLC(Optional) SNPE version used to convert the model.snpe_version(Optional) Target device like CPU, DSP, etc.target_device(Optional) Some notes for the modelnotesList of tensors for SNPE DLC inputOne or more outputs, list of tensors for DLC outputConstrain input and output types to uint8, uint16, float tensors. !“€0!“€Ð “€Usually each single EPContext associate with a graph partition.But for some case like QNN, it has single EPContext contains all partitions.In that case, the node with ep_cache_context should set main_context=1. Other nodes set main_context=0 and skip ep_cache_context.The path is relative to this Onnx file. Default is 1.main_contextpayload of the execution provider context if embed_mode=1, or path to the context file if embed_mode=0.ep_cache_context1: indicate ep_cache_context is the context content. 0: indicate ep_cache_context is the file path to the context content.The path is relative to this Onnx file. Default is 1.embed_mode(Optional) SDK version used to convert the model.ep_sdk_version(Optional) Filename of the original ONNX model.onnx_model_filename(Optional) Hardware architecture.hardware_architecture(Optional) partitioned graph name.partition_name(Optional) the source used to generate the engine/context cache file. Ort EP or native SDK tool chainsourcemax size in the context. Usage depend on the EP.max_sizeList of tensors for inputsOne or more outputs, list of tensors for outputsH“€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€À “€Ð “€à “€€!“€The bit-packed output mask.À “€Ð “€à “€€!“€À “€Ð “€à “€€!“€Constrain 'training_mode' to boolean tensor.H“€Constrain output 'mask' types to bit-packed uint32 tensor.@!“€Input feature dimension of the weight matrix.Output feature dimension of the weight matrix.Bit-width used to quantize the weights (supported values: 2, 4, 8)Size of each quantization block along the K (input feature) dimension. Must be a power of two and ≥ 16 (e.g., 16, 32, 64, 128).The minimum accuracy level of input A, can be: 0(unset), 1(fp32), 2(fp16), 3(bf16), or 4(int8) (default unset). It is used to control how input A is quantized or downcast internally while doing computation, for example: 0 means input A will not be quantized or downcast while doing computation. 4 means input A can be quantized with the same block_size to int8 internally from type T1.If set, input B is already prepacked into an EP-specific layout and the EP skips runtime weight prepacking. 0 (default): not prepacked. 1: prepacked in the CUDA SM80 fpA_intB layout. 2: prepacked in the CUDA SM90 (Hopper) fpA_intB layout, consumed by the native SM90 kernel (requires a compute capability 9.0 device and block_size in {64, 128}).weight_prepackedThe input tensor, not quantized.Packed uint8 tensor of shape (N, k_blocks, blob_size), where k_blocks = ceil(K / block_size) and blob_size = (block_size * bits / 8). The quantized weights are stored in a bit-packed format along the K dimension, packed within each block_size.Per-block scaling factors for dequantization with shape (N, k_blocks) and same data type as input A.Per-block zero point for dequantization. It can be either packed or unpacked: Packed (uint8) format has shape (N, ceil(k_blocks * bits / 8)), and it uses same bit-packing method as Input B. Unpacked (same type as A) format has shape (N, k_blocks). If not provided, a default zero point is used: 2^(bits - 1) (e.g., 8 for 4-bit quantization, 128 for 8-bit). zero_pointsgroup_idx. This input is deprecatedg_idxBias to add to result. It should have shape [N].tensor. The output tensor has the same rank as the input. Ð “€À “€€!“€Constrain quantized weight types to uint8. !“€Constrain quantized zero point types to uint8 or float tensors. !“€À “€Ð “€€!“€the index tensor.!“€Input feature dimension shared by both quantized weight matrices.Output feature dimension shared by both quantized weight matrices.Bit-width used to quantize both weight matrices. Currently only bits=4 is supported by the WebGPU kernel.Size of each quantization block along the K dimension. Currently only block_size=32 is supported by the WebGPU kernel.The minimum accuracy level of input A. It follows the same semantics as MatMulNBits.Activation applied to the gate projection.Epsilon used by the optional fused (Skip)SimplifiedLayerNormalization. Defaults to 1e-5.The shared input tensor.Optional skip input used by SkipSimplifiedLayerNormalization.Optional RMSNorm scale with shape [K] used by SimplifiedLayerNormalization or SkipSimplifiedLayerNormalization.norm_scalePacked uint8 tensor for the gate projection weights.gate_BPer-block scaling factors for the gate projection.gate_scalesOptional bias for the gate projection with shape [N].gate_biasPacked uint8 tensor for the up projection weights.up_BPer-block scaling factors for the up projection.up_scalesOptional bias for the up projection with shape [N].up_biasThe fused gated MLP output tensor.Optional residual-sum output for SkipSimplifiedLayerNormalization.input_skip_bias_sumÐ “€À “€€!“€ !“€Input feature dimension shared by the normalized input and all projection weights.Output feature dimension of the Q projection.Output feature dimension shared by the K and V projections.Bit-width used to quantize all weight matrices. Currently only bits=4 is supported by the WebGPU kernel.Epsilon used by the simplified layer norm reduction.Optional residual input for SkipSimplifiedLayerNormalization.Scale input for the simplified layer norm with shape [K].Packed uint8 tensor for the Q projection weights.q_BPer-block scaling factors for the Q projection.q_scalesOptional bias for the Q projection with shape [Nq].q_biasPacked uint8 tensor for the K projection weights.k_BPer-block scaling factors for the K projection.k_scalesOptional bias for the K projection with shape [Nkv].k_biasPacked uint8 tensor for the V projection weights.v_BPer-block scaling factors for the V projection.v_scalesOptional bias for the V projection with shape [Nkv].v_biasThe Q projection output tensor.The K projection output tensor.The V projection output tensor.Ð “€À “€€!“€ !“€size of each input featuresize of each output featurenumber of groupsize used for weight quantization. It needs to be a power of 2 and not smaller than 16.quantization data type. 0 for FP4, 1 for NF4.Indicate if the ops run in training_mode, by default, False.Whether B should be transposed on the last two dimensions before doing multiplication. Default to be 1.The input tensor, not quantized1-dimensional quantized data for weightquantization constantsabsmaxConstrain input and output types to float/half_float/brain_float tensors.Ð “€À “€€!“€ !“€GatherBlockQuantized(Optional) Which axis to gather on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data).gather_axis(Optional) Which axis to block-wise quantize. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data).quantize_axis(Optional) block size used for weight quantization. It needs to be a power of 2 and not smaller than 16.Number of bits used for weight quantization. Must be 2, 4 or 8. Tensor of rank r >= 1. Block-wise quantized.quantization scalequantization zero pointsDequantized output tensor of rank q + (r - 1).Constrain quantized types.p!“€`!“€ !“€Constrain dequantized types.Ð “€À “€€!“€Constrain indices to integer types.!“€P“€Half CX = Mul (C, X) ERFCX = Erf (CX) ERFCXPlus1 = Add (ERFCX, One) PhiX = Mul (ERFCXPlus1, Half) Y = Mul (X, PhiX) À¿Ÿ€Alpha CX = Mul (Alpha, X) SIGMOIDCX = Sigmoid (CX) Y = Mul (X, SIGMOIDCX) PÀŸ€àÀŸ€pÁŸ€Ÿ€ ÂŸ€0߀Both attributes isinf_only and isnan_only cannot be set. Unset both to check for both conditions.Ð߀`ÄŸ€size attribute in UnfoldTensor must greater than 0.size attribute in UnfoldTensor not specified!size attribute in UnfoldTensor not positive and less than the dim size!ðÄŸ€�ÅŸ€0ÆŸ€ÀÆŸ€`ÇŸ€ÈŸ€�ÈŸ€0ÉŸ€ÀÉŸ€Input axis must be a single int32 scalar initializerInput axis is invalid: PÊŸ€Input dimensions are either [C] or [N][C] allowedàÊŸ€pËŸ€B input for MatMul must be a 2-D matrix!4b quantization not yet supported on this hardware platform!Input q4 tensors of wrong size!ÌŸ€ ÌŸ€@ÍŸ€àÍŸ€€ÎŸ€ ÏŸ€both data and indices tensor need to have rank larger than zero.last dimension of indices must not be larger and rank of data tensorÀÏŸ€'pads' input must be a 1D (shape: [input_rank]) or 2D tensor (shape: [1, input_rank]) of type int64PП€àП€first input tensor has wrong dimensionrois input tensor has wrong dimensionbatch_indices shape input tensor has wrong dimensioncrop_size shape input tensor has wrong dimensioncrop_size input tensor must have exactly 2 elements; got pÑŸ€ÒŸ€A must have rank at least 1 and B must have rank 2.A and B have incompatible K dimensions. ÒŸ€PÓŸ€ÔŸ€NormalizedV = Cast (Normalized)Scaled = Mul (NormalizedV, Scale2D)`ÔŸ€ÀÔŸ€Attribute 'max_output_boxes' must be >= 1. ÕŸ€Attribute 'pooled_size' must be >= 1.€ÕŸ€àÕŸ€Input 0 shall be 3 dimensions@ÖŸ€ ÖŸ€ן€bias shape must be knownbias shape must be [N] where N = `ן€norm_scale input must be present when skip input is providedskip input must be present when input_skip_bias_sum output is requestednorm_scale shape must be knownnorm_scale shape must be [K] where K = Àן€A must have rank >= 1q_bias shape must be knownq_bias shape must be [Nq] where Nq =  bias shape must be [Nkv] where Nkv = ØŸ€€ØŸ€data tensor must have rank > 1gather_axis must be in [-r, r-1]quantize_axis must be in [-r, r-1]block_size must be non-negativegather_axis must be 0, for uint8 datascales must have the same rank as datadata shape and scales shape do not matchzero_points shape must be knownzero points must have the same rank as datazero points shape and scales shape do not matchàØŸ€The epsilon value to use to avoid division by zeroThe number of groups of channels. It should be a divisor of the number of channels CgroupsActivation after group normalization: 0 for None, 1 for SiLU1 if the input and output are in the NHWC layout, 0 if it is in the NCHW layout. Defaults to 1.Input data tensor. Dimensions are (N x H x W x C) when channels_last is 1 or (N x C x H x W) otherwise, where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and width of the data1D gamma tensor for normalization with shape (C), where C is number of channels1D beta tensor for normalization with shape (C), where C is number of channelsConstrain input X and output Y types to float tensors.À “€Ð “€Constrain gamma and beta to float tensors.À “€Ð “€GroupNorm..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\contrib_ops\diffusion_defs.ccInput data tensor. Dimensions are (N x H x W x C) when channels_last is 1 or (N x C x H x W) otherwise, where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and width of the data1D beta tensor for normalization with shape (C), where C is number of channels4D or 2D skip tensor. The shape can be (N x H x W x C) or (N x 1 x 1 x C) or (N x C)skip1D bias tensor. Dimensions are (C), where C is number of channelsThe element-wise sum of input x, skip and bias tensors. It has the same shape as XConstrain input X, skip, bias and output Y, S types to float tensors.À “€Ð “€À “€Ð “€SkipGroupNormInput tensor. Dimensions are (N, S, D), where N is the batch size, S are image size, and D is hidden dimensionBias tensor. Dimensions are (D), where D is the same hidden dimension as input tensorThe output tensor with dimensions (N, S, D/2)À “€Ð “€BiasSplitGeluInput tensor. Dimensions are (N, S, C), where N is the batch size, S is image size H*W, and C is number of channelsBias tensor. Dimensions are (C)Residual tensor. Dimensions are (N, S, C)The output tensor with dimensions (N, S, C)À “€Ð “€BiasAdd@ÙŸ€input shall be 3 dimensionsbias shall be 1 dimensionàÙŸ€` €€€ÚŸ€` €€PÛŸ€` €€ÜŸ€Ð “€Ð “€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\contrib_ops\nchwc_schema_defs.ccÐ “€Ð “€Ð “€Ð “€àÜŸ€PÝŸ€tensor rank too smallÐÝŸ€invalid channel count0ÞŸ€�ÞŸ€ðÞŸ€invalid scales dimensioninvalid scales value ߟ€ð “€ !“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\contrib_ops\nhwc_schema_defs.ccInput data tensor from the previous operator; According to channels_last, dimensions for image case are (N x C x H x W), or (N x H x W x C) where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), or (N x D1 X D2 ... Dn x C) where N is the batch size.Zero point tensor for input 'X'. It must be a scalar.Output data tensor from pooling across the input tensor. The output tensor has the same rank as the input. with the N and C value keep it value, while the otherdimensions are all 1. !“€ð “€Works on NHWC layout or not? Default not. !“€ð “€ð “€ !“€ð “€ !“€ð “€ !“€!“€Input activation tensor in channels-last layout. For 2D convolution this is [N, H, W, C], where N is batch size, H/W are spatial dimensions, and C is the number of input channels.Convolution weight tensor in the standard ONNX Conv filter layout [M, C/group, kH, kW], where M is the number of output channels.Optional 1D bias tensor of shape [M].Optional residual/add tensor in the same channels-last layout and shape as the output tensor Y. For 2D convolution this is [N, out_H, out_W, M].Output tensor in channels-last layout. For 2D convolution this is [N, out_H, out_W, M], where M is the number of output channels.Constrain input and output types to float tensorsÀ “€Ð “€€ßŸ€àŸ€°àŸ€PៀÀ “€Ð “€à “€àៀ âŸ€0㟀Value of alphaValue of beta1D input tensor1D output tensorÀ “€Ð “€à “€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\contrib_ops\onnx_deprecated_operators.ccÀ “€Ð “€à “€Bias applied to each channel, same size as C.The scale to apply.Input tensor of shape [N,C,H,W]Result, has same shape and type as inputÀ “€Ð “€à “€A 1-D values of (leftBorder, topBorder, rightBorder, bottomBorder).A 1-D values of (height, width).Result, has same type as input, with H and W dimensions reduced.À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€1-D tensor of ending indices (exclusive) of corresponding axis in axes!“€P“€The shape of filled tensorThe filled tensorÀ “€Ð “€à “€input_as_shapeextra_shapeInput data to be scaledOutput data after scalingÀ “€Ð “€à “€Bool to determine if hidden state is zeroes or passed along for timesteps past the given sequence_length.drop_statesThe previous GRU hidden state.hidden_prevUnactivated gate outputs from forget, update, and output gates, pre-activation.gatesArray of sequence lengths. len(seq_lengths) should equal batch size N.seq_lengthsThe timestep for this operation.The new GRU hidden state calculated by this op.hiddenÀ “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€If 1, mean and variance are computed across channels. Default is 0.If 0, normalize the mean only. Default is 1.À “€Ð “€à “€Scaling valueThe scaled hyperbolic tangent values of the input tensor computed element-wiseÀ “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€!“€P“€À “€Ð “€à “€Negative values are not allowed in a shape specificationÐ㟀`䟀Input's shape must be 4-D'Border' attribute must be present and must contain exactly 4 values - (left_border, top_border, right_border, bottom_border)'Scale' must contain exactly 2 values - (height, width)) + bottom_border () needs to be greater than or equal to the top_border (Input's height () + right_border () needs to be greater than or equal to the left_border (Input's width () + scale[0] () + scale[1] (ð䟀Input data type does not match the expected data typeInput data type does not match the expected data type. Current data type is Scale and Zero-point must be a scalarScale and Zero-point must be of rank 1Scale and Zero-point must be of rank 1 and the number of elements should be equal to the number of rows of the corresponding input.The axis along which same quantization parameters are applied. It's optional.If it's not specified, it means per-tensor quantization and input 'x_scale' and 'x_zero_point' must be scalars.If it's specified, it means per 'axis' quantization and input 'x_scale' and 'x_zero_point' must be 1-D tensors.Scale for doing quantization to get 'y'. It can be a scalar, which means per-tensor/layer quantization, or a 1-D tensor for per-axis quantization.Constrain 'x', 'y_scale' to float tensors.À “€Ð “€Constrain 'y_zero_point' and 'y' to 8-bit and 16-bit integer tensors.ð “€ !“€!“€0!“€p!“€`!“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\contrib_ops\quantization_defs.ccN-D quantized Input tensor to be de-quantized.Constrain 'x' and 'x_zero_point' to 8-bit integer tensors, 16-bit integer tensors, or 32-bit signed integer tensors.ð “€ !“€!“€0!“€!“€p!“€`!“€Constrain 'y', 'x_scale' to float tensors.À “€Ð “€The type of BFP - must match with the BFPType enumbfp_typeEach bounding box spans this dimension.Typically, the block dimension corresponds to the reduction dimension of the matrix multipication that consumes the output of this operator.For example, for a 2D matrix multiplication A@W, QuantizeBFP(A) would use block_dim 1 and QuantizeBFP(W) would use block_dim 0.The default is the last dimension.block_dimN-D full precision input tensor to be quantized.1-D, contiguous BFP dataShape of xStrides of xConstrain the input to float and bfloat.Ð “€À “€€!“€Constrain y to uint8. !“€Constrain shape and strides to uint64.P“€QuantizeBFPThe datatype to dequantize to.1-D, contiguous, raw, BFP data to be de-quantized.shape of the original tensor.strides of the original tensor.de-quantized tensor.Constrain the input to uint8. !“€P“€Constrain y to float and bfloat16.Ð “€À “€€!“€DequantizeBFPð “€ !“€Constrain output data type to 32-bit integer tensor.T2 must be tensor(uint32) when T1 is tensor(uint8),or must be tensor(int32) when T1 is tensor(int8).!“€@!“€Keep the reduced dimension or not, default 1 mean keep reduced dimension.ReduceSumIntegerInput A zero point. Default value is 0 if it's not specified. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.A_zero_pointInput B zero point. Default value is 0 if it's not specified. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.B_zero_pointConstrain output to 32 bit tensorConstrain input types to 8 bit signed and unsigned tensors. !“€ð “€Constrain output types to 32 bit tensors.!“€MulIntegerScale of quantized input 'B'. It could be a scalar or a 1-D tensor, which means a per-tensor or per-column quantization. If it's a 1-D tensor, its number of elements should be equal to the number of columns of input 'B'.Zero point tensor for input 'B'. It's optional and default value is 0. It could be a scalar or a 1-D tensor, which means a per-tensor or per-column quantization. If it's a 1-D tensor, its number of elements should be equal to the number of columns of input 'B'.1D input tensor, whose dimension is same as B's last dimensionConstrain input A, b_scale and output Y data type as float tensor.Ð “€ð “€ !“€Scale of quantized input 'A'. It could be a scalar or a 1-D tensor, which means a per-tensor or per-column quantization. If it's a 1-D tensor, its number of elements should be equal to the number of columns of input 'A'.Zero point tensor for input 'A'. It's optional and default value is 0. It could be a scalar or a 1-D tensor, which means a per-tensor or per-column quantization. If it's a 1-D tensor, its number of elements should be equal to the number of columns of input 'A'.ð “€ !“€ð “€ !“€Constrain input a_scale, b_scale and output Y data type as float tensor.Ð “€À “€C = (A_scale * (A - A_zero_point) + B_scale * (B - B_zero_point))/C_scale + C_zero_pointQLinearAddC = ((A - A_zero_point) * (B - B_zero_point)) * (A_scale * B_scale)/C_scale + C_zero_pointQLinearMulInput scale. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.data_scaleInput zero point. Default value is 0 if it's not specified. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.data_zero_pointreduced_scaleOutput zero point. Default value is 0 if it's not specified. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.reduced_zero_point !“€ð “€QLinearReduceMeanInput X's scale. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.X_scaleInput X's zero point. Default value is 0 if it's not specified. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.X_zero_pointOutput Y's scale. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.Y_scaleOutput Y's zero point. Default value is 0 if it's not specified. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.Y_zero_pointConstrain input and output types to 8 bit tensors. !“€ð “€QLinearLeakyRelu !“€ð “€QLinearSigmoidapply softmax to elements for dimensions axis,or all dims along with axis according to op-versionopset version of corresponding SoftMax.The input tensorScale of quantized input 'X'. It must be a scalar.Zero point tensor for input 'X'.It must be a scalar.Scale of quantized output 'Y'. It must be a scalar.Zero point tensor for output 'Y'. It must be a scalar.Output data tensor from pooling across the input tensor. The output tensor has the same rank as the input. Constrain input and output types to signed/unsigned int8 tensors. !“€ð “€QLinearSoftmaxThe weight tensor for the gates. Concatenation of `W[iofc]` and `WB[iofc]` (if bidirectional) along dimension 0. The tensor has shape `[num_directions, input_size, 4*hidden_size]`.The recurrence weight tensor. Concatenation of `R[iofc]` and `RB[iofc]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, hidden_size, 4*hidden_size]`.W's scale. Its size is [num_directions] for per-tensor/layer quantization, or [num_directions, 4*hidden_size] for per-channel quantization on the axis input_size.W_scaleW's zero point. Its size is [num_directions] for per-tensor/layer quantization, or [num_directions, 4*hidden_size] for per-channel quantization on the axis input_size.W_zero_pointR's scale. Its size is [num_directions] for per-tensor/layer quantization, or [num_directions, 4*hidden_size] for per-channel quantization on the axis input_size.R_scaleR's zero point. Its size is [num_directions] for per-tensor/layer quantization, or [num_directions, 4*hidden_size] for per-channel quantization on the axis input_size.R_zero_pointÐ “€!“€Constrain weights types to 8 bit tensors. !“€ð “€Y's scale.T8Y's zero point.TVList of tensors/scale/zero_point for concatenationConstrain input and output types to 8 bit signed and unsigned tensors. !“€ð “€Constrain scale types to any float tensor type.Ð “€Sequence of (Tensor, Scale, ZeroPoint) tuples. The type is sequence of (T8, TF, T8). !“€ð “€Ð “€QLinearConcat When True (nonzero), yield x, otherwise yield yX's scale.X's zero point.Z's scale.z_scaleZ's zero point.z_zero_pointTensor of shape equal to the broadcasted shape of condition, X, and YH“€Ð “€ !“€ð “€QLinearWhereScale of quantized input 'A'. It is a scalar,which means a per-tensor quantization.Zero point tensor for input 'A'. It is a scalar.TBOptional input tensor C. If not specified, the computation is done as if C is a scalar 0. The shape of C should be unidirectional broadcastable to (M, N). Its type is int32_t and must be quantized with zero_point = 0 and scale = alpha / beta * a_scale * b_scale.Scale of output 'Y'. It is a scalar, which means a per-tensor quantization. It is optional. The output is full precision(float32) if it is not provided. Or the output is quantized.TYZZero point tensor for output 'Y'. It is a scalar, which means a per-tensor quantization. It is optional. The output is full precision(float32) if it is not provided. Or the output is quantized.TYConstrain scale types to float tensors.Ð “€Constrain input A and its zero point types to 8 bit tensors. !“€ð “€Constrain input B and its zero point types to 8 bit tensors. !“€ð “€Constrain input C to 32 bit integer tensors.!“€Constrain output zero point types to 8 bit tensors. !“€ð “€Constrain output type to float32 or 8 bit tensors.Ð “€ !“€ð “€Number of attention headsWhether every token can only attend to previous tokens. Default value is 0.Whether to use rotary position embedding. Default value is 0.Corresponding past and present are same tensor, its shape is (2, batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size)The value to be filled in the attention mask. Default value is -10000.0fCustom scale will be used if specified. Default value is 1/sqrt(head_size)3D input tensor with shape (batch_size, sequence_length, input_hidden_size)2D input tensor with shape (input_hidden_size, 3 * hidden_size), hidden_size = num_heads * head_size1D input tensor with shape (3 * hidden_size)scale of quantized input tensor. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.input_scalescale of weight scale. It's a scalar or a 1D tensor, which means a per-tensor/per-column quantization.Its size should be 3 * hidden_size if it is per-column quantizationweight_scaleAttention mask index with shape (batch_size)zero point of quantized input tensor.It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.input_zero_pointzero point of quantized weight tensor. It's a scalar or a 1D tensor, which means a per-tensor/per-column quantization.Its size should be 3 * hidden_size if it is per-column quantizationweight_zero_pointpast state for key and value with shape (2, batch_size, num_heads, past_sequence_length, head_size).past3D output tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)present state for key and value with shape (2, batch_size, num_heads, past_sequence_length + sequence_length, head_size)presentConstrain input and output types to int8 tensors.ð “€ !“€ð “€ !“€Ð “€À “€Constrain mask index to integer types!“€̼Œ+2D words IDs with shape (batch_size, sequence_length)input_ids2D segment IDs with shape (batch_size, sequence_length)segment_ids2D with shape (,hidden_size)word_embedding_quant2D with shape (, hidden_size)position_embedding_quantsegment_embedding1D gamma tensor for layer normalization with shape (hidden_size)gamma_quant1D beta tensor for layer normalization with shape (hidden_size)beta_quantMaskScale for word embeddingsword_embedding_scaleScale for position embeddingsposition_embedding_scaleScale for segment embeddingssegment_embedding_scaleScale for 1D gamma tensorgamma_scaleScale for 1D beta tensorbeta_scaleZero point for word embeddingsword_embedding_zero_pointZero point for position embeddingsposition_embedding_zero_pointZero Point for segment embeddingssegment_embedding_zero_pointZero Point for 1D gamma tensorgamma_zero_pointZero Point for 1D beta tensorbeta_zero_pointLayerNorm Outputlayernorm_outMask Index Outputmask_index_out!“€ð “€ !“€Ð “€QEmbedLayerNormalizationcublasLt order of input matrix. ORDER_COL = 0, ORDER_ROW = 1, ORDER_COL32 = 2, ORDER_COL4_4R2_8C = 3, ORDER_COL32_2R_4R4 = 4. Please refer https://docs.nvidia.com/cuda/cublas/index.html#cublasLtOrder_t for their meaning.order_inputcublasLt order of output matrix.order_outputFTODO: input tensor of (ROWS, COLS). if less than 2d, will broadcast to (1, X). If 3d, it is treated as (B, ROWS, COS)scale of the inputscale_inputoutput tensorð “€Constrain to float typesÀ “€Ð “€Constrain Scale to float32 typesÐ “€QuantizeWithOrdercublasLt order of input matrix. See the schema of QuantizeWithOrder for order definition.cublasLt order of output matrixThe output data type, only support TensorProto_DataType_FLOAT (1) and TensorProto_DataType_FLOAT16 (10)ð “€À “€Ð “€Ð “€DequantizeWithOrdercublasLt order of matrix A. See the schema of QuantizeWithOrder for order definition.order_AcublasLt order of matrix Border_BcublasLt order of matrix Y and optional matrix Corder_Y3-dimensional matrix Ascale of the input A.scale_A2-dimensional matrix B. Transposed if order_B is ORDER_COL.scale of the input B. Scalar or 1-D float32.scale_Bscale of the output Y.scale_Y1d bias, not scaled with scale_Y.3d or 2d matrix C. if 2d expand to 3d first. Shape[0] should be 1 or same as A.shape[0] scale_Cð “€Constrain bias and scales to float32Ð “€QOrderedMatMulHidden layer sizes of Q, K, V paths in AttentioncublasLt order of weight matrixorder_weightcublasLt order of global biasscale of the input, scalar value (per tensor) currently.scale of the gemm - scalar (per-tensor quantization)scale_Q_gemmscale_K_gemmscale_V_gemm2D input tensor with shape (input_hidden_size, hidden_size), where hidden_size = num_heads * head_sizeQ_weightK_weightV_weightscale of the weight (scalar for per-tensor quantization or 1-D of dims [hidden_size] for per-channel quantization)scale_Q_weightscale_K_weightscale_V_weight1D input tensor with shape (hidden_size)Q_biasK_biasV_biasscale_QKT_gemmscale of the softmax result - scalar (per-tensor quantization)scale_QKT_softmaxscale of the gemm - scalar (per-tensor quantization). Also this is the output scale for the operator.scale_values_gemmGAttention mask with shape (batch_size, 1, max_sequence_length, max_sequence_length), (batch_size, past_sequence_length + sequence_length)or (batch_size, sequence_length, past_sequence_length + sequence_length), or index with shape (batch_size) or (2 * batch_size).additional add to QxK' with shape (batch_size or 1, num_heads or 1, sequence_length, total_sequence_length).attention_biasð “€Constrain scales to float32 tensors.Ð “€Constrain to integer types!“€QOrderedAttentionQOrderedLayerNormalizationThe first normalization dimension: normalization will be performed along dimensions axis : rank(inputs).cublasLt order of input X. Default is ROW MAJOR. See the schema of QuantizeWithOrder for order definition.order_XcublasLt order of matrix Y, must be same as order_X. Default is ROW MAJOR.Input data tensor from the previous layer.scale of the quantized Xscale_XScale tensor, i.e., gamma vector.Output data tensor.Constrain input gamma and bias could be float16/float tensors. float may get better precision, float16 runs faster.À “€Ð “€quantization scale must be float tensors.Ð “€quantization tensor must be int8 tensors.ð “€cublasLt order of input X. Optional. See the schema of QuantizeWithOrder for order definition.cublasLt order of matrix Y, must be same as order_X if specified together. Optional.N-dimensional input Ascale of the input Ascale of the output YOutput of the Geluð “€Constrain scales to float32Ð “€QOrderedGeluOne sided attention windows length W, or half of total window lengthorder_global_weight3D input tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), hidden_size = num_heads * head_size2D input tensor with shape (hidden_size, 3 * hidden_size)scale of the weightscale_weight1D input tensor with shape (3 * hidden_size), fp32 only currently.reserved. (not used as add bias need float value in cublasLt for normal order.)scale_biasscale of the output for fused kqv gemmscale_qkv_gemmAttention mask with shape (batch_size, sequence_length)global_weightscale of the global_weightscale_global_weightglobal_biasscale of the global_qkv_gemmscale_global_gemmGlobal attention flags with shape (batch_size, sequence_length)globalscale of the outputscale_output𠓀Р“€!“€Be compatible with float version.À “€QOrderedLongformerAttentionThe weight tensor that will be used in the convolutions; has size (C x M/group x kH x kW), where C is the number of channels, and kH and kW are the height and width of the kernel, and M is the number of feature maps. ð “€ !“€ð “€ !“€ð “€ !“€!“€auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSETPadding for the beginning and ending along each spatial axisQLinearConvTranspose Performs element-wise binary {name} on 8 bit data types (with Numpy-style broadcasting support). {additionalDocumentation} {additionalDocumentation}Input A's scale. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.A_scaleInput B's scale. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.B_scaleC_scaleC_zero_point !“€ð “€€åŸ€P柀àæŸ€€çŸ€ 蟀Shape of quantized tensor must be 1D.°èŸ€P韀à韀€êŸ€ 럀À럀axis must be in [-rank, rank)`쟀ퟀ íŸ€0À`🀠ðŸ€weight and zero_point pair is expected to have same type.@ñŸ€Constrain input and output types.Ð “€à “€!“€!“€P“€Tensor(scalar, or dims=[1]). First entry in the range.Tensor(scalar, or dims=[1]). Upper limit of sequence, exclusive.Tensor(scalar, or dims=[1]). Number that increments start. Defaults to 1.1-D Tensor of the range.Unsupported type:Range: raw_data size is smaller than the element size for the given data type.Can not get shape initializer data!àñŸ€mask_index_typeinput_ids shall be 2 dimensionssegment_ids input shall be 2 dimensionsword_embedding should have 2 dimensions and dimension size is known.position_embedding should have 2 dimensions, dimension size known, and same hidden size as word_embedding.segment_embedding should have 2 dimensions, dimension size known, and same hidden size as word_embedding.gamma should have 2 dimension, dimension size known, and same hidden size as word_embedding.beta should have 1 dimension, dimension size known, and same hidden size as word_embedding.SkipLayerNormalization: input must have rank >= 1Inputs 0 shall be 3 dimensionsInvalid bias shapeqkv_hidden_sizesqkv_hidden_sizes should have 3 elementsThe past input shall be 5 dimensionsORT shouldn't run Gather's custom data propagation here as Gather'sPartialDataPropagationFunction() already infers shape values in the output.virtual onnxruntime::GatherOpDataPropagation::infer..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\data_propagation\gather_op_data_propagation.ccvirtual onnxruntime::SqueezeOpDataPropagation::infer..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\data_propagation\squeeze_op_data_propagation.ccvirtual onnxruntime::UnsqueezeOpDataPropagation::infer..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\data_propagation\unsqueeze_op_data_propagation.cconnxruntime::EpNode::Create..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\ep_api_types.ccnode inputsvirtual onnxruntime::EpNode::GetInputsnode outputsvirtual onnxruntime::EpNode::GetOutputsnode implicit inputsvirtual onnxruntime::EpNode::GetImplicitInputsnode attributesvirtual onnxruntime::EpNode::GetAttributesnode subgraphsvirtual onnxruntime::EpNode::GetSubgraphs' that is not owned by a OrtGraph.Unable to get producer node for OrtValueInfo 'virtual onnxruntime::EpValueInfo::GetProducerInfo' that is not owned by an OrtGraph.Unable to get uses of OrtValueInfo 'virtual onnxruntime::EpValueInfo::GetConsumerInfosUnable to get number of uses of OrtValueInfo 'virtual onnxruntime::EpValueInfo::GetNumConsumerInfos': parent graph is NULLUnable to get initializer value named 'virtual onnxruntime::EpValueInfo::GetInitializerValueUnable to find initializer value named 'Unable to get external initializer information for value named 'virtual onnxruntime::EpValueInfo::GetExternalInitializerInfoonnxruntime::EpGraph::CreateImploperator set domainsvirtual onnxruntime::EpGraph::GetOperatorSetsoperator set versionsgraph inputsvirtual onnxruntime::EpGraph::GetInputsgraph outputsvirtual onnxruntime::EpGraph::GetOutputsgraph initializersvirtual onnxruntime::EpGraph::GetInitializersgraph nodesvirtual onnxruntime::EpGraph::GetNodesonnxruntime::EpGraph::GetInitializerValueDid not find OrtValueInfo with name onnxruntime::GetOutputIndexonnxruntime::GetInputIndicesonnxruntime::EpGraph::GetInitializerValue(std::string_view, const OrtValue *&)::(lambda)::operator() elements, but got buffer with room for only : expected buffer with room for at least Not enough space for is NULL.Buffer to store PòŸ€0óŸ€PŸ€À€À€onnxruntime::FunctionImpl::FunctionImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\function.cc..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\function_utils.ccall_tensor_types_ir4TAggregatedTypesinput_arg->Type() != nullptronnxruntime::function_utils::CreateSchema is not found in model local functions, overload: , domain: The given function name: onnx_func_protoTin00pXr€@Ï€ ΀pXr€À5}€Ð5}€`΀pXr€0m€@â€pXr€À5}€Ð5}€ Õ€ in function opset imports.No opset registered for domain it != opset_imports.end()onnxruntime::function_utils::IOTypeConstraintHelper(const onnx::FunctionProto &, std::unique_ptr &, const InlinedHashMap &, const InlinedHashMap &)::(lambda)::operator()domain_version != -1Too many inputs for op static_cast(i) < node_op_schema->inputs().size()inTout�€€À€€ôŸ€¸¾‡€Number of actual parameters cannot exceed number of formal parametersonnxruntime::function_utils::Inliner::bind°Ã€ðÀÀõŸ€Tensor element type mismatch. Input=Type mismatch. Current=onnxruntime::NodeArg::UpdateTypeAndShape..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\graph.ccRemovable attributes were removed before the conversion is started.onnxruntime::Node::ToProto] op_type [Node [Serialization of fused function body is not currently supported, Removable attributes were removed before the node is saved.does not have the graph for key onnxruntime::Node::SaveToOrtFormatonnxruntime::Node::LoadFromOrtFormatfbs_attr cannot be nullSerialization error. Graph attribute was serialized without Graph instanceNode::LoadFromOrtFormat, input_arg_counts is missing is not the same as this node's index:input index: onnxruntime::Node::LoadEdgesFromOrtFormatinput edgesoutput edgesThis is an invalid model. The sum of input arg count is not equal to size of input defs in node (à‹!€graph_proto cannot be nullgraph_proto != nullptronnxruntime::Graph::GraphGraph loading canceled due to user request.' references an ORT in-memory address marker, which is not allowed in a model protobuf.!utils::HasExternalDataInMemory(tensor)Duplicate initializer (dense, sparse or ConstantNode): '' the model will use the latest encountered initializer. Please, fix your model.This is an invalid model. Tensor does not have type information.' does not have valid data type.This is an invalid model. Tensor 'Initializer appears in graph inputs and will not be treated as constant value/weight. This may prevent some of the graph optimizations, like const folding. Move it out of graph inputs if there is no need to override it, by either re-generating the model with latest exporter/converter or with the tool onnxruntime/tools/python/remove_initializer_from_input.py.Graph state to be loaded into must be empty.graph_inputs_excluding_initializers_.empty() && graph_inputs_including_initializers_.empty() && value_info_.empty() && graph_outputs_.empty()onnxruntime::Graph::InitializeStateFromModelFileGraphProtoGraph ctor should have created NodeArg for initializer. Missing: initializer_argGraph ctor should have created NodeArg for initializer. Missing:) does not exist in the graph.This is an invalid model. Graph output () is an outer scope value being returned directly. Please update the model to add an Identity node between the outer scope value and the subgraph output.This is an invalid model. Subgraph output (This is an invalid model. Error: two nodes with same node name (This is an invalid model. Error: Duplicate definition of name (Invalid node indexes specified when adding edge.onnxruntime::Graph::AddEdgeInvalid source node arg slot specified when adding edge.Invalid destination node arg slot specified when adding edge.Argument type mismatch when adding edge.Invalid node indexes specified when removing edge.onnxruntime::Graph::RemoveEdgeInvalid source node arg slot specified when removing edge.Invalid destination node arg slot specified when removing edge.Argument mismatch when removing edge.onnxruntime::Graph::BuildConnections Graph may not conform to the ONNX spec and contain initializers that are not graph inputs.This is an invalid model. At top level graph without matching NodeArg that subgraph consumes. Name=This is an invalid model. Failed to find NodeArg in all parent graphs. Name=' is not a graph input, initializer, or output of a previous node.Invalid model. Node input 'Some nodes are not included in the topological sort, graph have a cycle.onnxruntime::Graph::KahnsTopologicalSortThis is an invalid model. Error: the graph is not acyclic.onnxruntime::Graph::SaveShapeValuesFromDataPropagation inputs. Either provide all subgraph inputs, or just the required inputs. inputs and requires inputs but subgraph has Size mismatch validating subgraph inputs. Got Node:Subgraph input missing type.onnxruntime::Graph::InferAndVerifySubgraphTypesUpdateTypeShapeInference is not intended to be used with control flow nodes containing subgraphsnode.GetAttributeNameToMutableSubgraphMap().empty()onnxruntime::Graph::UpdateShapeInference) does not have type information set by parent node.) input arg (This is an invalid model. Node () is invalid.) in node () of operator (' of input parameter (This is an invalid model. Type Error: Type ' in node () bound to different types () of Optype (Type Error: Type parameter (onnxruntime::Graph::InferAndVerifyTypeMatchindex=) type inference failed, inferred types: ) output arg () Op () does not match expected type () of node () of output arg (Type Error: Type () does not have type information.This is an invalid model. Model input ( but usage of initializer in graph expects ' has element type Type Error: Data in initializer ' does not match. Type Error: Shape of initializer onnxruntime::Graph::VerifyNodeAndOpMatch) is not a registered function/op) is required but not specified.) attribute ( [subgraph:Error: Duplicate definition-site for (onnxruntime::Graph::InitInputsInitializersOutputsonnxruntime::Graph::PerformTypeAndShapeInferencingonnxruntime::Graph::ResolveShouldn't be possible to have NodeArgs that haven't been handled already.outer_scope_node_args_consumed.empty()onnxruntime::Graph::ConvertInitializersIntoOrtValues but different TensorProto.AddInitializedTensor already has tensor with name existing->second == &tensoronnxruntime::Graph::AddInitializedTensorTensorProto with in-memory external data requires an OrtValue. Use the overload that takes both TensorProto and OrtValue.Attempt to replace the existing tensoronnxruntime::Graph::AddInitializedOrtValueTensorProto with in-memory external data requires an allocated ortvalue_initializerTensorProto without in-memory external data cannot have an allocated ortvalue_initializerElement type mismatch between tensor proto and ortvalue_initializerShape mismatch with ortvalue_initializerIn-memory data pointer mismatch between tensor proto and ortvalue_initializerStray leftover ort_value for a small initializer being inserted.ortvalue_initializers_.count(tensor_proto.name()) == 0onnxruntime::Graph::ForThisAndAllSubgraphsgraph_proto_ is not in sync with name_to_initial_tensor_.!foundonnxruntime::Graph::RemoveInitializedTensorFailed to find existing initializer with name onnxruntime::Graph::ReplaceInitializedTensorImplTrying to replace non-external initializer with external dataTensorProto with in-memory external data requires an allocated OrtValueTensorProto without in-memory external data cannot have an allocated OrtValueReplacement tensor's dimensions do not match.Replacement tensor's data type does not match.graph_proto_ is not in sync with name_to_initial_tensor_existing_entry != mutable_initializers.pointer_end()Expecting this tensor_proto to have a pointerutils::HasExternalDataInMemory(tensor_proto)onnxruntime::Graph::InjectExternalInitializedTensorsReplaced external initializer: onnxruntime::Graph::InjectExternalInitializersFromFilesInMemory, external_data.length: external data size mismatch. Computed size: TensorProto: not found from the table user provided.External file: are out of bounds or can not be read in full. given file_length: size to read: offset: External initializer: Cannot load unknown initializer named 'onnxruntime::Graph::LoadExternalInitializerAsOrtValue' does not have external data in a file.onnxruntime::Graph::GetExternalInitializerInfoonnxruntime::Graph::SaveToOrtFormat_token_NoOp as it still has output edges.Can't remove node node->GetOutputEdgesCount() == 0onnxruntime::Graph::RemoveNodeonnxruntime::Graph::RegenerateInitializersAndReplaceInMemoryonnxruntime::Graph::ProcessSubgraphsInMemoryDataonnxruntime::Graph::ToGraphProtoonnxruntime::Graph::AddExternalInitializersToGraphProtoImplFailed writing external data to: Failed to write external initializers to file: Failed to write pre-packed blobs to external fileprocessed_weights.find(weight_name) != processed_weights.end()external_file_path.is_relative()onnxruntime::Graph::ToGraphProtoWithExternalInitializersFailed to open for writing:external_stream.is_open()Failed to flush file with external initializers: onnxruntime::Graph::ToGraphProtoWithCustomInitializerHandlingImplReturn a copy instead.User's OrtGetInitializerLocationFunc must not return the external_info parameter.onnxruntime::Graph::ToGraphProtoWithCustomInitializerHandlingonnxruntime::Graph::ToGraphProtoInternalCannot find NodeArgs for [initializer_node_arg != nullptronnxruntime::Graph::CleanUnusedInitializersAndNodeArgsRemoving initializer ''. It is not used by any node and should be removed from the model.'. It is no longer used by any node.outer_scope_node_arg != nullptrRemoving NodeArg ' must be either specified in graph inputs or graph initializers.nodes_.size() < static_cast(std::numeric_limits::max())onnxruntime::Graph::AllocateNodenullptr != func_meta_defonnxruntime::Graph::CreateFusedSubGraphNode SinceVersion: OpType:Schema was not found for fused node. Domain:SetOpSchemaFromRegistryForNode(fused_node)onnxruntime::Graph::FinalizeFuseSubGraphdst_implicit_input_idx < (int)node->ImplicitInputDefs().size()onnxruntime::Graph::AddConstantProtoAsInitializerthen_branch else_branch ' Unable to fetch: Unable to constant fold If node: 'onnxruntime::Graph::InlineIfSubgraph_if_ conflicts with graph initializer. Check name generation above. from graph: Initializer name: insert_result.second is not If node's input or previous node output in this subgraph input: Node's: Constant folded (inlined) for If node: onnxruntime::Graph::InlineFunctionProto_inlfunc_Node has no function body and cannot be inlined.callnode.TryGetFunctionProto(inlined_fp)onnxruntime::Graph::InlineFunctionInput to set must exist.input->Exists()onnxruntime::Graph::SetInputsonnxruntime::Graph::LoadFromOrtFormatInitializer tensor is missing. Invalid ORT format model.Duplicate initializer (dense or ConstantNode): 'NodeArg is missing. Invalid ORT format model.NodeArg name is missing. Invalid ORT format model.Duplicate NodeArg name 'Node is missing. Invalid ORT format model.NodeEdge is missing. Invalid ORT format model.Node index ). Invalid ORT format model. is unreasonably large relative to the number of entries (Serialized max node index is smaller than the required node slot count. Invalid ORT format model.Node index is out of rangeDuplicate node index NodeEdge references missing node Invalid OrtGraph variant for use in the model editor API.onnxruntime::Graph::LoadFromModelEditorApiModel is an invalid 'Constant' node. Must have no inputs, one attribute and one output. '. Current version: Domain version can not be changed for 'Source and target must both be tensors0ón€ ón€Ðón€ôn€@ôn€fbs_node_arg_names cannot be nullonnxruntime::Node::LoadFromOrtFormat(const onnxruntime::fbs::Node &, const OrtFormatLoadOptions &, const logging::Logger &)::(lambda)::operator()node_arg_name cannot be null], could not find NodeArg LoadNodeArgsFromOrtFormat: Node [Node::LoadEdgesFromOrtFormat, edge is missing for onnxruntime::Node::LoadEdgesFromOrtFormat(const onnxruntime::fbs::NodeEdge &, const Graph &)::(lambda)::operator() has out-of-range node index Node::LoadEdgesFromOrtFormat, references missing node has in-memory external data but cannot get OrtValue during shape inferencevirtual onnxruntime::InferenceContextImpl::getInputData outputs is out of range; node has output index in node No Graph instance was found for attribute Graph attribute inferencing failed: TypeProto must have shape for this to runshape != nullptronnxruntime::utils::GetShape..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\tensorprotoutils.hUnable to find OrtValue for initializer with data in memoryonnxruntime::(anonymous namespace)::InlineOrCopyInitializerUnable to match OrtValue for initializer with data in memory not found in output_graph_protoonnxruntime::GetSubgraphsWithMatchingGraphProtos while attempting to recurse into it. is referred to in GetAttributeNameToSubgraphMap, but not found in node Subgraph  pXr€0m€ 8!€pXr€À5}€Ð5}€`8!€NodeArg Name is missing. Invalid ORT format model.onnxruntime::Graph::LoadFromOrtFormat(const onnxruntime::fbs::Graph &, const OrtFormatLoadOptions &)::(lambda)::operator()Graph references unknown NodeArg 'Internal error. Model Editor API should only allow OrtValueInfo for tensor to be created.vi.type_info->type == ONNX_TYPE_TENSORonnxruntime::(anonymous namespace)::ModelEditorValueInfoToOnnxInitializers must be Tensorsv.IsTensor()onnxruntime::Graph::LoadFromModelEditorApiModel(const OrtGraph &, bool)::(lambda)::operator() ­‡€index < data_.size()onnxruntime::ConstPointerContainer>::at..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\common\const_pointer_container.h pXr€@Ï€P®€pXr€À5}€Ð5}€�®€onnxruntime::Graph::SaveShapeValuesFromDataPropagation(const Node &, NodeArg &, const TypeProto &)::(lambda)::operator(), TensorProto count: ' should match the count from utils::GetTensorShapeFromTensorProto(). Tensor count: The element count from Tensor for initializer 'tensor_element_count == element_cntonnxruntime::Graph::SaveShapeValuesFromDataPropagation(const Node &, NodeArg &, const TypeProto &)::(lambda)::operator()(const std::string &, TensorShapeVector &, int &)::(lambda)::operator() úŸ€ÐúŸ€ ûŸ€üŸ€€üŸ€ this is an invalid modelIn-memory data mismatch for initializer: onnxruntime::Graph::ConvertInitializersIntoOrtValues()::(lambda)::operator()This is an invalid model.The model contains initializers with arbitrary in-memory references.. Error: External data path validation failed for initializer: p2€ 2€ðüŸ€for node attributes.' contains an in-memory external data reference, which is not permitted ' attribute 'Node 'onnxruntime::Graph::ConvertInitializersIntoOrtValues()::(lambda)::operator()(Graph &)::(lambda)::operator()pýŸ€ðýŸ€pþŸ€àþŸ€((pXr€@Ï€»€pXr€À5}€Ð5}€P»€pXr€0m€@â€pXr€À5}€Ð5}€ Õ€onnxruntime::fbs::utils::SaveInitializerOrtFormat..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\graph_flatbuffers_utils.cconnxruntime::fbs::utils::SaveAttributeOrtFormatGraph attribute value was null. Invalid ORT format model.SaveAttributeOrtFormat: Unsupported attribute type: '. Invalid ORT format model.' with data type 'Missing dimensions for tensor ' for tensor 'Invalid negative dimension Tensor element count overflows size_t for tensor '' in on-device training.String data type is not supported for tensor '' for tensor 'Unsupported tensor data type 'Tensor byte size overflows size_t for tensor 'Missing dimensions for initializer. Invalid ORT format model.onnxruntime::fbs::utils::LoadInitializerOrtFormatMissing string data for initializer. Invalid ORT format model.Null string data entry for initializer. Invalid ORT format model.. Invalid ORT format model. bytes but found '. Expected Initializer raw data size mismatch for tensor '𬇀Missing raw data for initializer. Invalid ORT format model.Tensor has external data but a data reader was not provided.Null string attribute. Invalid ORT format model.onnxruntime::fbs::utils::LoadAttributeOrtFormatNull tensor attribute. Invalid ORT format model.Null graph attribute. Invalid ORT format model.Empty graph proto from deserialization of ORT format modelNull floats attribute. Invalid ORT format model.Null ints attribute. Invalid ORT format model.Null strings attribute. Invalid ORT format model.Null string in strings attribute. Invalid ORT format model.Null tensors attribute. Invalid ORT format model.Null tensor in tensors attribute. Invalid ORT format model.𨇀ü¨‡€©‡€©‡€©‡€©‡€ ©‡€(©‡€0©‡€8©‡€@©‡€H©‡€X©‡€UNDEFINEDFLOATINTSTRINGTENSORGRAPHFLOATSINTSSTRINGSTENSORSGRAPHSSPARSE_TENSORSPARSE_TENSORS𨇀ü¨‡€ ª‡€(ª‡€0ª‡€8ª‡€@ª‡€Hª‡€©‡€Pª‡€Xª‡€`ª‡€hª‡€pª‡€xª‡€ˆª‡€˜ª‡€¨ª‡€¸ª‡€Ȫ‡€ت‡€UINT8INT8UINT16INT16INT32INT64BOOLFLOAT16DOUBLEUINT32UINT64COMPLEX64COMPLEX128BFLOAT16FLOAT8E4M3FNFLOAT8E4M3FNUZFLOAT8E5M2FLOAT8E5M2FNUZ'was added but does not exist. Outer scope node arg name 'node_argonnxruntime::GraphViewerToProto..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\graph_proto_serializer.cconnxruntime::GraphViewerToProto(const GraphViewer &, onnx::GraphProto &, bool, bool, ExecutionOrder, bool)::(lambda)::operator()onnxruntime::graph_utils::CheckInMemoryDataMatch..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\graph_utils.cc*/_ORT_MEM_ADDR_/**/_ORT_NATIVE_ENDIAN_MEM_ADDR_/*Initializer with same name exists. Name:!graph.GetInitializedTensor(new_initializer.name(), existing)onnxruntime::graph_utils::AddInitializerExpecting an initializer that contains data inline!has_external_dataonnxruntime::graph_utils::AddInitializerWithOrtValueonnxruntime::graph_utils::MakeInitializerCopyIfNotExistThis is an invalid state.' has external data in memory but no cached OrtValue. Initializer 'onnxruntime::graph_utils::MakeConstantInitializerCopyIfNotExistonnxruntime::graph_utils::ConvertInMemoryDataToInlineAttempting to get an input that does not exist.index >= 0 && static_cast(index) < inputs.size()onnxruntime::graph_utils::GetNodeInputNameAttempting to get an output that does not exist.index >= 0 && static_cast(index) < outputs.size()onnxruntime::graph_utils::GetNodeOutputNameShould be unreachable if CanRemoveNodeAndMergeEdges is in sync with the logic here.onnxruntime::graph_utils::RemoveNode ImplicitInputs: ExplicitInputs:. Index:Invalid input index for node onnxruntime::graph_utils::ReplaceNodeInputCan only add a new input at the end of the current ones.num_explicit_inputs == static_cast(target_input_idx)onnxruntime::graph_utils::AddNodeInputonnxruntime::graph_utils::FindPathFailed since multiple edges matched:for node: Attempting to get index by a name which does not exist:itr != node_args.end()onnxruntime::graph_utils::GetIndexFromNameonnxruntime::graph_utils::CanUpdateImplicitInputNameInSubgraphs Implicit input name cannot be safely updated to in one of the subgraphs.Node must only have one used outputstd::all_of(output_edges.cbegin(), output_edges.cend(), [&src_idx](const GraphEdge& edge) { return edge.src_arg_index == src_idx; })onnxruntime::graph_utils::RemoveNodeWithSingleNodeInSingleUsedOutputstd::count_if(subgraph_node.InputEdgesBegin(), subgraph_node.InputEdgesEnd(), [input_slot_index](const Node::EdgeEnd& entry) { return entry.GetDstArgIndex() == input_slot_index; }) == 0onnxruntime::graph_utils::UpdateImplicitInputNameInSubgraphIndexedSubGraph contains values not present in the Graphgraph_->GetNode(idx) != nullptronnxruntime::GraphViewer::GraphViewer..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\graph_viewer.ccMismatch between Graph and IndexedSubGraph. Input not found:nodeargMismatch between Graph and IndexedSubGraph. Output not found:Mismatch between Graph and IndexedSubGraph. Node not found: Memory efficient topological order is not enabled for non-training build.onnxruntime::GraphViewer::GetNodesInTopologicalOrderInvalid ExecutionOrderpÿŸ€àÿŸ€P €€ €0‘€`Û‰€ð €onnxruntime::Model::Model..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\model.ccModelProto does not have a graph.Missing opset in the model. All ModelProtos MUST have at least one entry that specifies which version of the ONNX OperatorSet is being imported.Missing model IR version., max supported IR version: Unsupported model IR version: ONNX Runtime only *guarantees* support for models stamped with opset version 7 or above for opset domain 'ai.onnx'. Please upgrade your model to opset 7 or higher. For now, this opset model may run depending upon legacy support of some older opset version operators.onnxruntime::Model::ToGraphProtoWithCustomInitializerHandlingNo graph was found in the protobuf.onnxruntime::Model::LoadProtobuf parsing failed. less than 0._MODEL_EDITOR_API_MODEL_The opset for the ONNX domain must be explicitly specified.onnxruntime::Model::LoadFromModelEditorApiModel is less than 0.onnxruntime::Model::SaveProtobuf serialization failed. is less than 0.onnxruntime::Model::SaveWithExternalInitializersonnxruntime::Model::SaveToOrtFormatNull entry in metadata_props. Invalid ORT format model.onnxruntime::Model::LoadFromOrtFormatGraph is null. Invalid ORT format model.ALLOW_RELEASED_ONNX_OPSET_ONLY are '0' and '1'. The environment variable contained the value: onnxruntime::model_load_utils::IsAllowReleasedONNXOpsetsOnlySet..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\model_load_utils.h is till opset is under development and support for this is limited. The operator schemas and or other functionality may change before next ONNX release and in this case ONNX Runtime will not guarantee backward compatibility. Current official support for domain ONNX Runtime only *guarantees* support for models stamped with official released onnx opset versions. Opset onnxruntime::model_load_utils::ValidateOpsetForDomain is under development and support for this is limited. The operator schemas and or other functionality could possibly change before next ONNX release and in this case ONNX Runtime will not guarantee backward compatibility. Current official support for domain  pXr€ÀQ"€P?€pXr€À5}€Ð5}€R"€à˜€@e"€°1|€À€€onnxruntime::SaveModel failed. File doesn't existLoad model failedsystem error number onnxruntime::SaveModelWithExternalInitializers £"€„"€°1|€„"€Null function proto for function id: it != visit_states.end()onnxruntime::ValidateCallGraphAcyclic..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\model_helpers.ccModel local function definitions must not be recursive. Cycle detected: onnxruntime::ValidateModelLocalFunctionAcyclicHHpXr€0m€�¬"€pXr€À5}€Ð5}€Ь"€pXr€0m€@â€pXr€À5}€Ð5}€`Á"€AttributeProto must have a name.utils::HasName(attribute)onnxruntime::utils::SetNodeAttribute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\node_attr_utils.cconnxruntime::fbs::utils::LoadOpIdentifierOrtFormat..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\op_identifier_utils.ccø#’€Invalid OpIdentifier string: onnxruntime::BasicOpIdentifier::LoadFromString..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\op_identifier.hFailed to parse since_version from onnxruntime::RuntimeOptimizationRecordContainer::SaveToOrtFormat..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\runtime_optimization_record_container.cconnxruntime::RuntimeOptimizationRecordContainer::LoadFromOrtFormatAttempting to load runtime optimization records for a previously loaded optimizer: onnxruntime::SaveRuntimeOptimizationRecordToOrtFormat0 €�ʇ€ is null. runtime optimization record produced op idonnxruntime::LoadRuntimeOptimizationRecordFromOrtFormatInvalid ORT format model.Domain already set in registryonnxruntime::OnnxRuntimeOpSchemaRegistry::RegisterOpSet..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\schema_registry.cconnxruntime::OnnxRuntimeOpSchemaRegistry::RegisterOpSchemaInternal, but it its domain is notknown by the checker., but it its version is higherthan the operator set version bad mlas activation kind0 €À €µñÏÂr�±B¥À°Â¥À°B@K;ª¸?r1¿Ž¾¿µ ´:n/ <­­*=(ª*>ûÿÿ>€?Á€?ÿÿÿLacks kernels for fp16 softmax.Ð̀̀P €Add_Fp16 is not supported.33{@l?A º¤Ÿ£;éEÛ¼# ç=p“À¾Óu>€‘7féȹ›‰~;€±Æ¼X®Ú=P…"?†Î>€€?¦À°B¥À°Â;ª¸?r1¿Ž¾¿µmLµ:e9 <­*=ª*>ûÿÿ>€?€?@Khgemm does not have A x Transposed(B) kernelshgemm does not have A x B kernelshgemm currently only support A x Transpoe(B) or A x B€Q€°Q€ð €�Á�AQ5@.ËNø3;A8X} <2?~>õÄ++{òÅ1ÝÓ6?ß:>ï=4?~??ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ?ÿÿÿÿÿÿÿ?ÿÐës€àòs€ ös€0þs€Ðt€àt€@@�t€Àt€@@bad dimensionsÀÇ#€`È#€Ê#€PÍ#€ Î#€Ð#€PÍ#€ Î#€Ð#€ Æ#€ Ç#€ Ç#€€µ#€°¸#€м#€@Á#€м#€@Á#€p2€ 2€� €..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\mlas\lib\q4_dq.cppOnly block sizes 16, 32, 64, 128, 256 are supported for dequantization, got: MlasDequantizeBlockwiseRow-wise MlasQDQTransposeBlockwiseQuantized is not implementedMlasQDQTransposeBlockwiseQuantized€Q€°Q€À €€Q€°Q€P €€Q€°Q€à €€Q€°Q€p €€Q€°Q€ €€Q€°Q€� €€Q€°Q€  €€Q€°Q€°  €€Q€°Q€@  €€Q€°Q€Ð  €€Q€°Q€p  €€Q€°Q€  €€Q€°Q€�  €€Q€°Q€  €€Q€°Q€°  €€Q€°Q€@ €€Q€°Q€Ð €€Q€°Q€` €€Q€°Q€ð €€Q€°Q€€ €€Q€°Q€  €€Q€°Q€° €€Q€°Q€@ €€Q€°Q€Ð €€Q€°Q€` €€Q€°Q€ð €€Q€°Q€€ €€Q€°Q€ €€Q€°Q€  €€Q€°Q€0 €€Q€°Q€Ð €€Q€°Q€` €columns % 2 == 0Unsigned quant types without zero points must allocate zero points with value 0.src_zero_points || signed_quant || dst_zero_pointsÐ̀̀  €ð•€‡€Ð €@¤€p¤€€ €BlockwiseQDQQuantizer::TransposeColumnWiseQuantizedÐ̀̀0 €ð•€‡€à €@¤€p¤€� € A$€€g€@ €ð•€‡€ €@¤€p¤€À €Columns must be multiple of 2BlockwiseQDQQuantizer::TransposeColumnWiseQuantizedPackAligned A$€€g€€ €ð•€‡€0 €@¤€p¤€à €BlockwiseQDQQuantizer::TransposeColumnWiseQuantized A$€€g€�  €ð•€‡€P! €@¤€p¤€" €BlockwiseQDQQuantizer::TransposeColumnWiseQuantizedPackAligned A$€€g€Ð" €ð•€‡€�# €@¤€p¤€P$ € A$€€g€% €ð•€‡€ð% €@¤€p¤€Ð& €BlockwiseQDQQuantizer::TransposeColumnWiseQuantizedPackAligned A$€€g€°' €ð•€‡€�( €@¤€p¤€p) €BlockwiseQDQQuantizer::TransposeColumnWiseQuantized A$€€g€P* €ð•€‡€0+ €@¤€p¤€, €BlockwiseQDQQuantizer::TransposeColumnWiseQuantizedPackAligned A$€€g€ð, €ð•€‡€Ð- €@¤€p¤€°. € A$€€g€�/ €ð•€‡€@0 €ð•€‡€ð0 €BlockwiseQDQQuantizer::TransposeColumnWiseQuantized A$€€g€ 1 €ð•€‡€P2 €ð•€‡€3 € A$€€g€°3 €ð•€‡€€4 €ð•€‡€P5 €BlockwiseQDQQuantizer::TransposeColumnWiseQuantized A$€€g€ 6 €ð•€‡€ð6 €ð•€‡€À7 €Ð̀̀�8 €ð•€‡€`9 €@¤€p¤€0: €BlockwiseQDQQuantizer::TransposeColumnWiseQuantizedÐ̀̀; €ð•€‡€Ð; €@¤€p¤€ < €Quant GEMM format: AIsSigned(), BIsSigned() is not supported on this device𕀇€p= €�Š$€Ð̀̀ > €Ð̀̀°> €ð›$€ œ$€P? €ð›$€ œ$€à? €ð›$€ œ$€€@ €ð›$€ œ$€A €std::invalid_argumentT-MAC kernel parameters not initialized for key: Unsupported activation group size@€À€@öTMAC not supported in this configurationscales_size_total must be divisible by n_tiles_numPackQuantBData requires LUT GEMM dispatch supportPackScalesAndZeroPoints requires AVX2 dispatchðs€ t€°A €�€€À€€0B €Ð̀̀C €€Q€°Q€ðC €€Q€°Q€ÐD €°E €PF €°ü$€àü$€ÐF €ÿÿÿÿMlasConvDepthwiseWithMultiplierFloat_CHW: invalid AVX512F kernel dispatchÐ̀̀ÀG €@¤€p¤€€H €@¤€p¤€`I € A$€€g€@J €@¤€p¤€ K €@¤€p¤€L € A$€€g€àL €@¤€p¤€ÀM €@¤€p¤€àN € A$€€g€P €ÁAÀ%Ÿ¥~3a*ÿ7½®A\3JCy7í ':ÜY ;ØÓ 5Ö•ø8ª;ÝY ;Softcap_Fp16 is not supported. Q €p2€ 2€ Q €�S%€input_indices.size() == expected_values.size() && input_indices.size() > 0onnxruntime::AttentionFusionHelper::CheckSliceParameters..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\attention_fusion_helper.hSlice does not have enough number of inputsSlice ends is less than INT_MAXSlice parameter is not expected. Input index:Expected value:onnxruntime::AttentionFusionHelper::MatchGemmSubgraphStart MatchGemmSubgraph        Faild to match gemm pathShape node has non-default start/end attributesInput of reshape_before_gemm is not the input of subgraphOutput edge count not expected for nodes in gemm pathGemm does not have 3 inputsGemm bias is not constantGemm bias shape not expectedÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿCheckSliceParameters return falseconcat first input value is not -1 Faild to match concat node for Gather pathsconcat_after_gather does not have expected number of inputs or output edgesconcat_after_gather input 2 does not have expected value   Faild to match gemm gather pathOutput edge count not expected for nodes in gemm gather pathunsqueeze_after_gather axes value not expectedgather axis value not expectedgather input 1 value is not expectedPass MatchGemmSubgraphonnxruntime::AttentionFusionHelper::ValidateGemmInitializerStart ValidateGemmInitializerGemm bias is not constant initializerGemm bias shape is not expectedGemm weight is not constant initializerGemm weight shape is not expectedPass ValidateGemmInitializeronnxruntime::AttentionFusionHelper::ValidateUnidirMaskunidir mask is not constantunidir mask shape not expectedMask is neither unidirectional nor all onesExpect mask data type is uint8 or floatonnxruntime::AttentionFusionHelper::MatchUnidirMaskSubgraphStart MatchUnidirMaskSubgraph  Faild to match the path (Div-->Where-->Add) for unidirectional mask       Faild to match path 1 for unidirectional maskOutput edge count not expected for nodes in path 1 of unidirectional maskDiv and Shape1 does not have edgeCheckSliceParameters returns false for last_sliceCheckSliceParameters returns false for mask_sliceValidateUnidirMask returns false for mask_sliceÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿCheckSliceParameters returns false for slice1  Faild to match path 2 for unidirectional maskOutput edge count not expected for unsqueeze2 of unidirectional maskFaild to match path 3 for unidirectional maskOutput edge count not expected for unsqueeze3 of unidirectional mask   Faild to match path 4 for unidirectional maskDiv and Shape does not have edgeOutput edge count not expected for squeeze_2/slices2/shape2 of unidirectional maskþÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿCheckSliceParameters return false for slice2Pass MatchUnidirMaskSubgraphonnxruntime::AttentionFusionHelper::MatchInputMaskSubgraphStart MatchInputMaskSubgraph Failed to find Softmax nodeOutput edge count not expected for Softmax   Failed to find path for mask     Output edge count not expected for mask nodesSoftmax attribute axis is expected to be 3mask_unsqueeze_1 axes not matched. Expect: 1mask_unsqueeze_2 axes not matched. Expect: 2mask_sub const input not matchedmask_mul const input not matchedPass MatchInputMaskSubgraphStart MatchInputMaskSubgraphDistilBert    Failed to find mask pathwhere const not matched.  Failed to find shape pathequal const not matched.    Failed to find reshape shape path 1   Failed to find reshape shape path 2gather indices not matched.Pass MatchInputMaskSubgraphDistilBertonnxruntime::AttentionFusionHelper::MatchPastSubgraphStart MatchPastSubgraph   Failed to find path for past_k     Failed to find path for present_k   Failed to find path for present_v and past_vFailed to match v_concatpast_k_transpose perm attribute not matchedpresent_k_transpose perm attribute not matchedpresent_k_unsqueeze axes value not expectedpresent_v_unsqueeze axes value not expectedpast_v_gather indices != 1past_k_gather indices != 0past_v_gather and past_k_gather does not have same past inputOutput edge count not expected for nodes in past subgraphPass MatchPastSubgraph  onnxruntime::AttentionFusionHelper::CheckDistilBertReshapeShapeonnxruntime::AttentionFusionHelper::CheckNodesInPathVStart CheckNodesInPathVOutput edge count not expected for nodes in path vFailed in match Transpose attribute perm. Expected: 0, 2, 1, 3Failed in match v_transpose attribute perm. Expected: 0, 2, 1, 3hidden_size != num_heads * head_sizev_reshape initializer value is not expectedPass CheckNodesInPathVreshape initializer value is not expectedonnxruntime::AttentionFusionHelper::CheckNodesInPathQStart CheckNodesInPathQq_reshape const not matchedqk_div const not matched.q_transpose perm attribute not matchedPass CheckNodesInPathQonnxruntime::AttentionFusionHelper::CheckNodesInPathKStart CheckNodesInPathKk_transpose has not perm attributek_transpose perm attribute not matchedk_reshape const not matchedPass CheckNodesInPathKMask_Int32Cast mask from int64 to int32MaskCastonnxruntime::AttentionFusionHelper::FuseGptAttentionStart FuseGptAttention    Faild to find path to qkv_matmul    Faild to find path v to SplitCheckNodesInPathV return falseMatchInputMaskSubgraph returns falseMatchUnidirMaskSubgraph returns NULL    Failed to find path for qq and v are not from same Split nodeCheckNodesInPathQ returns false Using transpose optimized patternopt_k_transpose perm attribute not matched    Failed to find path for kk and v are not from same Split nodeCheckNodesInPathK returns falseMatchPastSubgraph returns falseFused Attention subgraphs unidirectionalmask_filter_valueFused an attention node for GPT.virtual onnxruntime::AttentionFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\attention_fusion.ccshape of layer norm bias tensor not expectedTotal fused Attention node count:          onnxruntime::AttentionFusion::FuseSubGraphFaild to find path vOutput edge count not expected for Add or MatMul in path vFailed in match v_matmul and v_add input shapeFailed in match input mask subgraph qkv MatMul output count or weight initializer check failed  missing input Reshape before sequence transpose qkv Reshape after MatMul not matched qkv Split(axis=2, outputs=3) not matched   q/k/v branch entry pattern after Split not matched  q/v squeeze pattern not matched  q scale Mul or k Transpose(0,2,3,1) not matchedq scale constant not found qk MatMul not matched Softmax(axis=-1) not matched attention-value MatMul not matched output Transpose(0,2,1,3) not matched output Reshape not matched projection MatMul not matched projection Add not matched projection MatMul/Gemm not matched  normalized projection Gemm output Reshape not matched unable to derive num_heads/head_size from qkv reshape initializerprojection weight/bias shape validation failedprojection Gemm weight/bias shape validation failedqkv weight shape is not [hidden, 3*hidden]matched nodes are assigned to incompatible execution providersmobileclip_mha_outputprojection MatMul/Add could not be rewritten to Gemmprojection Gemm could not be normalizedmobileclip_mha_split_sizesmobileclip_mha_qmobileclip_mha_kmobileclip_mha_vSplit packed MobileCLIP QKV for MultiHeadAttentionMobileClipSplitForMHAFused MobileCLIP attention subgraphMultiHeadAttentionMobileClipMultiHeadAttentiononnxruntime::(anonymous namespace)::TryFuseMobileClipMHAMobileClipMHA[]: fused MobileCLIP attention subgraph to MultiHeadAttentiononnxruntime::(anonymous namespace)::TryFuseMobileClipMHA(Node &, Graph &, const InlinedHashSet &, const logging::Logger &)::(lambda)::operator()]: fusion skipped: mobileclip_proj_gemm_inputmobileclip_proj_gemm_outputmobileclip_proj_gemm_input_shapemobileclip_proj_gemm_output_shapeReshape MobileCLIP projection input for GemmMobileClipProjGemmInputReshapeNormalized MobileCLIP projection Gemm/MobileClipProjectionGemmRestore MobileCLIP projection output shape after GemmMobileClipProjGemmOutputReshape  onnxruntime::FuseSubGraphQKFused an attention node.    onnxruntime::FuseSubGraphQKImplq root should be layer normalizationq_matmul and q_add shape not matched    k root is not layer normk_matmul and k_add shape not matchedFailed to load Q, K and V weights, or data type is not float or float16.Failed to load Q, K and V bias tensors, or data type is not float or float16.Failed to convert mask to int32onnxruntime::ConvertMaskToInt32Mask shape is unknown or not 2D, or data type unknownMask data type is not int32 or int64 or float32qkv_weightsqkv_bias  onnxruntime::FuseSubGraphQKDistilBert virtual onnxruntime::BiasDropoutFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\bias_dropout_fusion.cc  BitmaskDropoutBiasDropoutBitmaskBiasDropoutfused Add-Dropout-(Add) for virtual onnxruntime::BiasGeluFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\bias_gelu_fusion.cc fused Add and Geluvirtual onnxruntime::BiasSkipLayerNormFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\bias_skip_layer_norm_fusion.cc     fused SkipLayerNormalization and bias Add  �€virtual onnxruntime::BiasSoftmaxFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\bias_softmax_fusion.cc   �€  into softmax(input + bias)BiasSoftmaxis_inner_broadcastEPContextvirtual onnxruntime::CommonSubexpressionElimination::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\common_subexpression_elimination.ccrepresentative.output_index != kInvalidOutputIndexNot eliminating output of node ] because it's the graph's output.ConstantFoldingvirtual onnxruntime::ConstantFolding::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\constant_folding.ccSkipping constant folding for node '' because estimated output size ( bytes) exceeds the limit (' because output size could not be estimated before execution.' because some outputs are not present in the graph.Could not find a CPU kernel and hence can't constant fold Failure during constant folding of . Skipping constant folding for this node.' because actual output size exceeds the limit (fetches.size() == fetch_to_output_idx.size()Unsupported output type of . Can't constant fold optimization.constant_folding_max_output_size_in_bytes' is expected to have a single boolean elementIf node condition initializer: `onnxruntime::ConstantFoldIfNodeUnable to constant fold. InlineIfSubgraph failed `R €virtual onnxruntime::ConstantSharing::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\constant_sharing.ccTotal shared scalar initializer count:  @@pXr€ ?€@='€pXr€À5}€Ð5}€€='€PPpXr€@Ï€p7'€pXr€À5}€Ð5}€°7'€ pXr€@Ï€P®€pXr€À5}€Ð5}€�®€ConvActivationFusion ['€ÐX€P#/€ConvActNhwcConv  @Ì€ Ý.€Àå.€ P'€€R'€ S'€`W'€pV€ and domain: Unsupported operator: virtual onnxruntime::(anonymous namespace)::actions::FuseConvActivationAction::OpType..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\conv_activation_fusion.ccvirtual onnxruntime::(anonymous namespace)::actions::FuseConvActivationAction::ExtraAttributesàJ'€€n€    ConvAddActivationFusion  ConvAddAct@Ì€ Ý.€Àå.€ðh'€°i'€j'€`n'€pV€Expected activation node.activation != nullptrvirtual onnxruntime::(anonymous namespace)::actions::FuseConvAddActivationAction::ExtraAttributes..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\conv_add_act_fusion.ccFailed to get Clip min/max constants.optimizer_utils::GetClipConstantMinMax(state.graph, *activation, min, max)Expected Conv then Add.conv.GetOutputEdgesCount() == 1 && conv.OutputNodesBegin()->OpType() == "Add"virtual onnxruntime::(anonymous namespace)::actions::FuseConvAddActivationAction::ValueMovesP_'€€n€     virtual onnxruntime::ConvAddFusion::Apply..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\conv_add_fusion.ccadd_B_tensor_protoConvAddFusion_B_ConvAddFusion_Add_B_  bn_scale_tensor_protovirtual onnxruntime::ConvBNFusion::Apply..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\conv_bn_fusion.ccbn_B_tensor_protobn_mean_tensor_protobn_var_tensor_protoConvBnFusion_W_ConvBnFusion_BN_B_  conv_W_tensor_protovirtual onnxruntime::ConvMulFusion::Apply..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\conv_mul_fusion.ccmul_B_tensor_protoconv_B_tensor_protoConvMulFusion_W_ConvMulFusion_Mul_B_    ðR €. FindNewZeroPointAndScale should have rejected this earlier.Q/DQ scale/zero-point must be a 1-element scalar; got size input_init.size() == 1onnxruntime::ApplyNewInputValue..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\double_qdq_pairs_remover.ccDoubleQDQRemoved_DQMatMulNBitsFusionÐ(€ÐX€p¿'€onnxruntime::DQMatMulNBitsFusion::DQMatMulNBitsFusion..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\dq_matmulnbits_fusion.ccvirtual onnxruntime::DQMatMulNBitsFusion::ApplyImplonnxruntime::(anonymous namespace)::CollectReshapeTransposeMatchesDQMatMulNBitsFusion: matched pattern at MatMul node 'onnxruntime::(anonymous namespace)::CollectDirectDQMatchesDQMatMulNBitsFusion: matched direct DQ->MatMul pattern at node '' (K=_mnbfused_DQ_zp_mnbFused from DQ+Reshape+Transpose+MatMulDQFusedMatMulNBitsonnxruntime::(anonymous namespace)::ApplyReshapeTransposeFusionsDQMatMulNBitsFusion: fused DQ+Reshape+Transpose+Cast+MatMul/Gemm -> MatMulNBits (bias preserved) (default UINT4 zp8 elided) out of bounds (num_elements=GetPackedUint4Element: index index < num_elementsonnxruntime::(anonymous namespace)::GetPackedUint4Elementdirect_DQ_zp_mnbFused from direct DQ(axis=0)+MatMulDirectDQFusedMatMulNBitsonnxruntime::(anonymous namespace)::ApplyDirectDQFusionsDQMatMulNBitsFusion: fused direct DQ(axis=0)+MatMul/Gemm -> MatMulNBits (K= virtual onnxruntime::DynamicQuantizeMatMulFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\dynamic_quantize_matmul_fusion.cc virtual onnxruntime::EmbedLayerNormFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\embed_layer_norm_fusion.cc  onnxruntime::FuseSubGraphDistilBertWord embedding shape not expected.Failed to match position embedding subgraph.Failed to get position embedding weights.Position embedding shape is not expected.Input id is not valid. Gamma should be of shape (hidden_size). Beta should be of shape (hidden_size).                              onnxruntime::MatchPositionEmbeddingSubgraphsFromGatherOutput edge count not expected for nodes in path1.The first input of Range should be a constant with value 0.The third input of Range should be a constant with value 1.Second input of Gather should be a constant with value 1.  Failed to match Shape node. The parent of shape nodes are expected to be input_ids.   Optional position subgraph nodes number of outputs unexpected.Optional position subgraph nodes Where node is expected to be the parent of Reshape.Failed to match position subgraph.    onnxruntime::MatchInputToConcatSubgraphFailed to find path 1 of position shape.Output edge count not expected for nodes in path 1 of position shape.Shape node in path 1 has non-default start/end attributes.Second input of Gather in path 1 of position shape should be a constant with value 0.   Failed to find path 2 of position shape.Output edge count not expected for nodes in path 2 of position shape.Shape node in path 2 has non-default start/end attributes.Gather node in path 2 is not linked to another subgraph.Second input of Gather in path 2 of position shape should be a constant with value 1.The parent of two shape nodes are expected to be input_ids.two paths share the same shapeonnxruntime::CheckInputInput shape is unknown or not 2D, or data type unknownInput data type is not int32 or int64mask_indexfused EmbedLayerNorm subgraphs EmbedLayerNormalization_Int32Cast Input from int64 to int32   onnxruntime::FuseSubGraphInput is expected to have dim value in all dimensions.Failed to get initializer tensor.Position embedding shape not matched.Position embedding data type shall be float or float16.Segment id is not valid. Input_ids and segment id should have the same shape. position_embeddings          virtual onnxruntime::FastGeluFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\fast_gelu_fusion.cc     fast_gelu_outputfused GPT2Gelu subgraphs GPT2GeluÐ “€À “€Ð “€€!“€FreeDimensionOverrideTransformer –(€ÐX€�’(€Invalid free dimension override.onnxruntime::FreeDimensionOverrideTransformer::FreeDimensionOverrideTransformer..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\free_dim_override_transformer.ccConflicting free dimension overrides.virtual onnxruntime::FreeDimensionOverrideTransformer::ApplyImplThe model has input '' with a fixed dimension size which does not equal the specified override of FusedBack_ virtual onnxruntime::GatherSliceToSplitFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\gather_fusion.ccsplit_outputsqueeze_axesSqueeze for Fused Gather nodessplits/GatherSliceToSplitFusionSplit for Fused Gather nodesvirtual onnxruntime::GatherToSliceFusion::ApplyImpl  range_input_defs.size() == 3unsqueeze_output_Unsqueeze for Fused Gather nodesUnsqueeze_UnsqueezeAxesInitializerSliceAxesInitializerSlice for Fused Gather nodes pXr€`:€ ½(€pXr€À5}€Ð5}€à½(€distance <= static_cast(std::numeric_limits::max())..\..\third_party\protobuf\src\google\protobuf\repeated_field.hInput too largeold_size <= std::numeric_limits::max() - deltavirtual onnxruntime::GeluApproximation::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\gelu_approximation.ccGelu approximationTotal Gelu Approximation (FastGelu) node count: À “€Ð “€€!“€ virtual onnxruntime::GeluFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\gelu_fusion.cc      fused Gelu subgraphs virtual onnxruntime::GemmActivationFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\gemm_activation_fusion.cc with activation fused Gemm FusedGemm    new_gemm_input_defs.size() == 3virtual onnxruntime::GemmSumFusion::Apply..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\gemm_sum_fusion.ccnew_gemm_output_defs.size() == 1Fused Gemm with Sum/GemmSumFusion/gemm_input_edge.src_arg_index < 2sum_output_edge.src_arg_index == 0!sum_input_movedgraph.RemoveNode(gemm_node.Index())sum_node.GetOutputEdgesCount() == 0graph.RemoveNode(sum_node.Index())  other_sum_input != nullptrvirtual onnxruntime::GemmSumFusion::SatisfyConditionFused Gemm with Transpose/GemmTransposeFusion/    Could not create pre-defined selection functions. Error Message: onnxruntime::GraphOptimizerRegistry::GraphOptimizerRegistry..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\graph_optimizer_registry.cconnxruntime::GraphOptimizerRegistry::GetSelectionFuncCan't find selection function of ConstantFoldingDQ@@pXr€@Ï€)€pXr€À5}€Ð5}€@)€`S €onnxruntime::GraphTransformer::Apply..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\graph_transformer.ccGraphTransformer modified: with status: onnxruntime::GraphTransformerManager::ApplyTransformers..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\graph_transformer_mgr.ccNo graph transformers registered for level Applying graph transformer(s) for level for up to step(s).Graph transformation canceled due to user request.Graph transformer step for level started.Skipping graph transformer on step because it should only apply once.Applying graph transformer completed. graph_changed: Stopping graph transformer iteration for level after step because the graph was not modified.This transformer is already registered  pXr€@Ï€P®€pXr€À5}€Ð5}€�®€@@pXr€°\€ *)€pXr€À5}€Ð5}€`*)€_RuleBasedTransformerLevelUnsupported optimization level: onnxruntime::optimizer_utils::GenerateRewriteRules..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\graph_transformer_utils.cconnxruntime::optimizer_utils::GenerateRuleBasedGraphTransformeroptimization.enable_cast_chain_eliminationà’€à’€h‰€hö‘€session.disable_double_qdq_removersession.disable_qdq_constant_foldingsession.qdq_matmulnbits_accuracy_levelà’€session.enable_quant_qdq_cleanupsession.qdqisint8allowedoptimization.enable_gelu_approximation  �€à’€  �€à’€  �€hö‘€à’€h‰€  �€hö‘€à’€h‰€  �€hö‘€€÷‘€@÷‘€à’€h‰€€÷‘€@÷‘€à’€  �€h‰€€÷‘€@÷‘€à’€hö‘€h‰€session.qdq_matmulnbits_block_sizesession.x64quantprecision  �€@÷‘€@÷‘€@÷‘€FuseFp16InitializerToFp32NodeTransformeronnxruntime::optimizer_utils::GenerateTransformersà’€onnxruntime::optimizer_utils::GenerateTransformersForMinimalBuildEliminateIdentityÀ–)€@L)€á)€0à)€0k€€÷w€€÷w€€÷w€EliminateSliceÀ–)€pK)€ð½,€°Ì&€UnsqueezeEliminationÀ–)€ J)€° -€`-€EliminateDropoutÀ–)€ÐI)€(€°Ì&€ExpandEliminationÀ–)€I)€m(€°Ì&€CastEliminationÀ–)€`G)€àÌ&€°Ì&€CastChainEliminationÀ–)€`G)€ Ì&€ÐÊ&€PreShapeNodeEliminationÀ–)€`G)€G,€àE,€NoopEliminationÀ–)€ F)€€,€°Ì&€DivMulFusionÀ–)€PE)€P�'€à’'€FuseReluClipÀ–)€0=)€ V,€`P,€GemmSumFusionÀ–)€°C)€þ(€ô(€GemmTransposeFusionÀ–)€°C)€ )€Ð)€NotWhereFusionÀ–)€àB)€Ð!,€À#,€ConvAddFusionÀ–)€@A)€x'€@q'€ConvMulFusionÀ–)€@A)€ Ž'€ð‡'€ConvBNFusionÀ–)€@A)€€…'€°y'€Pad_FusionÀ–)€p@)€€;,€ @,€MatMul_BatchNormalization_FusionÀ–)€ ?)€0÷*€pù*€LabelEncoderFusionÀ–)€Ð>)€ÀD*€�Z*€ClipQuantRewriteÀ–)€>)€àI-€ K-€ReluQuantRewriteÀ–)€0=)€°¸-€Pº-€—)€ÐX€�‚,€DoubleQDQPairsRemover€—)€ÐX€°“'€ConstantSharing°—)€ÐE€�"'€CommonSubexpressionElimination€—)€ÐX€ Í&€MatMulAddFusionÐ(€ÐX€ Ù*€ReshapeFusion€—)€ÐX€X,€SliceConcatToSpaceToDepthFusion€—)€ÐX€ð ,€Ð(€ÐX€PÙ(€GeluFusionL1GeluFusionL2GeluFusionÐ(€ÐX€ ˜*€LayerNormFusionL1LayerNormFusionL2LayerNormFusionQDQPropagationTransformer€—)€ÐX€€c-€WeightBiasQuantization€—)€ÐX€€¬.€WhereDummyDq€—)€ÐX€ÐÕ.€TransposeOptimizerTransposeOptimizer_˜)€ÐE€€ü,€QDQS8ToU8TransformerÐ(€ÐX€ð¤-€GemmActivationFusion€—)€ÐX€pç(€MatMulIntegerToFloatFusion€—)€ÐX€+€DynamicQuantizeMatMulFusion€—)€ÐX€°(€SimplifiedLayerNormFusionÐ(€ÐX€°»*€AttentionFusion€—)€ÐX€p&€EmbedLayerNormFusion€—)€ÐX€@(€GatherSliceToSplitFusion€—)€ÐX€Ф(€GatherToSliceFusion€—)€ÐX€ÐÀ(€MatmulTransposeFusion€—)€ÐX€0}+€BiasGeluFusion€—)€ÐX€P�&€GroupQueryAttentionFusion€—)€ÐX€™)€SkipLayerNormFusion€—)€ÐX€0�,€BiasSkipLayerNormFusion€—)€ÐX€¦&€FastGeluFusion€—)€ÐX€}(€QuickGeluFusion€—)€ÐX€°H,€GeluApproximation€—)€ÐX€`Ñ(€BiasSoftmaxFusion€—)€ÐX€°·&€BiasDropoutFusion€—)€ÐX€ ”&€MatMulScaleFusionp˜)€ÐX€àP+€MatMulActivationFusion€—)€ÐX€°Ó*€Avx2WeightS8ToU8Transformer€—)€ÐX€ 1-€GroupQueryAttentionPreNormFusion€—)€ÐX€`Ç)€MatMulNBitsMlpFusion€—)€ÐX€`+€MatMulNBitsQkvFusion€—)€ÐX€09+€Ð(€ÐX€€Z-€€—)€ÐX€Põ+€И)€ÐX€—(€virtual onnxruntime::GroupQueryAttentionFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\group_query_attention_fusion.ccSome of the required tensors were not able to loadThe newly created node does not follow output def shape of [batch_size, sequence_length, hidden_size]MatMul_outputMatMul fusion nodeMatMulNBits fusion noderotary_interleavedqkv_weightqkv_scaleqkv_zpvirtual onnxruntime::GroupQueryAttentionPreNormFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\group_query_attention_pre_norm_fusion.ccGroupQueryAttentiondo_rotaryGroupQueryAttentionPreNormFusion: matched gqa='' q_sln='' k_sln='' head_size= num_heads= kv_num_heads= epsilon=qk_norm_epsilonGroupQueryAttention with fused per-head Q/K RMSNorm_qknorm  YieldOpInitializer must have a nameutils::HasName(tensor_proto)onnxruntime::Initializer::Initializer..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\initializer.ccmodel_path must not be empty. Ensure that a path is provided when the model is created or loaded.!model_path.empty()Expecting the same data typedata_type() == other.data_type()onnxruntime::Initializer::addExpecting the same sizesize() == other.size()onnxruntime::Initializer::subonnxruntime::Initializer::mulonnxruntime::Initializer::divAxis must be non-negativeaxis >= 0onnxruntime::Initializer::scale_by_axisInvalid other(scalers) sizescalers.size() == 1 || (column_major ? scalers.size() == block_size : scalers.size() == num_blocks)InsertedPrecisionFreeCast_cast node to cast from float16 to float32 on cpuvirtual onnxruntime::InsertCastTransformer::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\insert_cast_transformer.ccInsertCastTransformer works on the assumption that `dtype` attribute holds an integer.dtype_attribute->second.has_i()idx < input_defs.size()onnxruntime::IsIsolatedFp16NodeOnCpupXr€°\€0e€pXr€Pe€0O€`e€RemoveDuplicateCastTransformer€—)€ÐX€€5*€virtual onnxruntime::RemoveDuplicateCastTransformer::ApplyImplfused IsAllFiniteisinf_onlykeys_values_default_virtual onnxruntime::LayerNormFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\layer_norm_fusion.cc              fused LayerNorm subgraphs /LayerNormFusion/virtual onnxruntime::SimplifiedLayerNormFusion::ApplyImpl        /SimplifiedLayerNormFusion/À “€Ð “€ à “€€!“€ virtual onnxruntime::MatMulActivationFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\matmul_activation_fusion.cc with activation FusedMatMulActivation_FusedActivationactivation_ virtual onnxruntime::MatMulAddFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\matmul_add_fusion.cc  fused Matmul and Add/MatMulAddFusiongemm_inputgemm_output_reshape_arg_reshape    scale_tensorvirtual onnxruntime::MatmulBNFusion::Apply..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\matmul_bn_fusion.ccbias_tensormean_tensorvar_tensormatmul_b_tensorMatMulBnFusion_GemmB_MatMulBnFusion_GemmBiasGenerated from Matmul BatchNormalization fusionMatMulBnFusion_Gemmvirtual onnxruntime::MatMulIntegerToFloatFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\matmul_integer_to_float.cc MatMulNBitsFusionFuseBiastarget.GetOutputEdgesCount() == 1virtual onnxruntime::(anonymous namespace)::actions::BiasFusion::ValueMoves..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\matmul_nbits_fusion.ccÐ+€€n€ virtual onnxruntime::MatMulNBitsMlpFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\matmul_nbits_mlp_fusion.ccquick_geluðxˆ€ xß”€MatMulNBitsMlpFusion: matched candidate shape='' output_mul='' gate='' up=', N=MatMulNBitsMlpFusion: skipping candidate due to non-WebGPU EP assignment.fused MatMulNBits gated MLP projectionsMatMulNBitsMlpMatMulNBitsMlpFusion: created fused node '' from output_mul='  virtual onnxruntime::MatMulNBitsQkvFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\matmul_nbits_qkv_fusion.ccMatMulNBitsQkvFusion: matched norm='' q='' k='' v='' attrs={K=, Nq=, Nkv=, bits=, block_size=, accuracy_level=, epsilon=, skip_sln=NqNkvfused SimplifiedLayerNormalization with Q/K/V MatMulNBits projectionsMatMulNBitsQkvMatMulNBitsQkvFusion: created fused node '' from norm=' on node Missing required attribute !requiredonnxruntime::matmul_nbits_fusion_utils::GetIntAttr..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\matmul_nbits_fusion_utils.hSkipSimplifiedLayerNormalizationvirtual onnxruntime::MatMulScaleFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\matmul_scale_fusion.cc Fused MatMul and Scale/MatMulScaleFusion/  �€À “€Ð “€ à “€€!“€à’€Ð “€ à “€XXpXr€0m€Ày+€pXr€À5}€Ð5}€z+€input_node.InputDefs().size() == 2 && scale_and_index->second < 2onnxruntime::(anonymous namespace)::GetInputNodeMerges div_inputs.size() == 2onnxruntime::(anonymous namespace)::GetScaleFromNode mul_inputs.size() == 2Constant initializer NodeArg shape should not be null. NodeArg: shape.has_value()onnxruntime::(anonymous namespace)::GetScalarConstantInitializeronnxruntime::(anonymous namespace)::ExtractScalarAsFloatDispatchTarget::operator()onnxruntime::(anonymous namespace)::ExtractScalarAsFloatDispatchTarget::operator()onnxruntime::(anonymous namespace)::ExtractScalarAsFloatDispatchTarget::operator()onnxruntime::(anonymous namespace)::ExtractScalarAsFloatDispatchTarget::operator()onnxruntime::(anonymous namespace)::ExtractScalarAsFloatDispatchTarget::operator()onnxruntime::(anonymous namespace)::ExtractScalarAsFloatDispatchTarget::operator()onnxruntime::(anonymous namespace)::ExtractScalarAsFloatDispatchTarget::operator()onnxruntime::(anonymous namespace)::ExtractScalarAsFloatDispatchTarget::operator()output_node.OutputDefs().size() == 1onnxruntime::(anonymous namespace)::GetOutputNodeMergesvirtual onnxruntime::MatmulTransposeFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\matmul_transpose_fusion.cc FusedMatMulfused MatMul and Transpose /MatmulTransposeFusion/transpose_node.InputDefs().size() == 1onnxruntime::GetTransposePermsCreated a new Cast node to interchange Cast and Transpose nodesCreated a new Transpose node to interchange Cast and Transpose nodes_transformed!node_consumers.empty()onnxruntime::UpdateConsumerCountpXr€ ?€Ð\€pXr€À5}€Ð5}€àë!€reorderReorderInputBuffer overflowoutput_channels <= nchwc_output_channelsonnxruntime::NchwcTransformerImpl::TransformConv..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\nchwc_transformer.cc_nchwcreshapemul_scale_mul_nchwcbn_scalebn_B_bn_nchwcReorderOutputchannels              virtual onnxruntime::NchwcTransformer::ApplyImplpXr€ ?€p�+€pXr€À5}€Ð5}€°�+€pXr€ ?€Ð\€pXr€À5}€Ð5}€àë!€NhwcTransformer°,€ÐX€ ,€è.”€ `É�€ @’€è.”€ `É�€ è.”€ è.”€ `É�€ @’€è.”€ `É�€ è.”€ ˜‰€ `É�€ @’€Ð¼Š€`É�€ ¥ˆ€ X)‹€¨É�€@’€X)‹€0)‹€ ¨É�€@’€0)‹€ @)‹€¨É�€@’€@)‹€virtual onnxruntime::NhwcTransformer::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\nhwc_transformer.ccPV €  Failed to get allocator for optimizerallocator_ptr_onnxruntime::OptimizerExecutionFrame::Info::Info..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\optimizer_execution_frame.ccTried to allocate without valid type information, ort_value index=Sparse tensor is not supported in this build pXr€@Ï€p€pXr€À5}€Ð5}€°€ pXr€°\€Ð €pXr€À5}€Ð5}€ €onnxruntime::TryCreateKernelonnxruntime::OptimizerExecutionFrame::Info::Info(const std::vector &, const InitializedTensorSet &, const std::filesystem::path &, const IExecutionProvider &, const std::function &, const logging::Logger &)::(lambda)::operator()p2€ 2€0W €      BiasGeluFastGeluvirtual onnxruntime::QuickGeluFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\quick_gelu_fusion.cc   /QuickGeluFusion/Unexpected data type for Clip 'min' input of virtual onnxruntime::FuseReluClip::Apply..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\relu_clip_fusion.cc_min_zero_constantFuseReluClip_   virtual onnxruntime::ReshapeFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\reshape_fusion.cc Fused reshape node: Total fused reshape node count:             ConcatTrainingonnxruntime::ReshapeFusion::Fuse_SubgraphCannot replace concat node with initializer:_new_shapeReshape for _new_reshape  onnxruntime::RuleBasedGraphTransformer::ApplyRulesOnNode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\rule_based_graph_transformer.ccvirtual onnxruntime::RuleBasedGraphTransformer::ApplyImplPPpXr€@Ï€0~,€pXr€À5}€Ð5}€p~,€onnxruntime::ConstantFoldingDQFuncs::Optimize..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\selection_and_optimization_func.ccConstantFoldingDQ@Z €virtual onnxruntime::SkipLayerNormFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\skip_layer_norm_fusion.cc     fused SkipLayerNorm subgraphs SkipLayerNormalizationÀ “€Ð “€€!“€Cast Input to float_Castvirtual onnxruntime::SliceConcatToSpaceToDepthFusion::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\slice_concat_to_space_to_depth_fusion.cc common_input != nullptronnxruntime::(anonymous namespace)::FuseSliceConcatToSpaceToDepthspace_to_depth_outFused Slice*4 + Concat into SpaceToDepthFused Slice*4 + Concat into SpaceToDepth + channel permutationspace_to_depth_gather_indicesReorder SpaceToDepth channels to preserve Slice+Concat block orderExpected a single data input edge for Slice node.data_input_edges.size() == 1Fused Slice+Concat downsample pattern into SpaceToDepth + Gather node sequence starting at: ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ   MemcpyTransformervirtual onnxruntime::MemcpyTransformer::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\transformer_memcpy.cc Memcpy nodes are added to the graph for . It might have negative impact on performance (including unable to run CUDA graph). Set session_options.log_severity_level=1 to see the detail logs before this message.' is not set.Provider type for !node_provider_type.empty()onnxruntime::TransformerMemcpyImpl::IsNodeCompatibleWithProviderUnable to get provider associated with provider type 'node_provider != nullptronnxruntime::TransformerMemcpyImpl::ProcessDefsMemcpyonnxruntime::TransformerMemcpyImpl::AddCopyNodeAdd after before Copy from/to host memoryonnxruntime::TransformerMemcpyImpl::ProcessInitializerspXr€0m€`É,€pXr€À5}€Ð5}€ É,€onnxruntime::Node::ForEachWithIndex@¤€p¤€ÀZ €p2€ 2€] €dup_replacements.find(&arg) == dup_replacements.end()onnxruntime::TransformerMemcpyImpl::ProcessInitializers(const KernelRegistryManager &, const InitializedTensorSet &, const logging::Logger &)::(lambda)::operator()p2€ 2€`_ €virtual onnxruntime::TransposeOptimizer::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\transpose_optimizer.ccTranspose optimizer failed: UnsqueezeElimination_virtual onnxruntime::UnsqueezeElimination::Apply..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\unsqueeze_elimination.ccUnsqueezeElimination cannot remove node . This is an invalid model. Node: for output rank 'axes' has an out of range axis value 'axes' has a duplicate axis value ort_value.IsAllocated()>‰€ø=‰€0>‰€>‰€H>‰€@Ô‰€À¦‰€pQ‹€FusedConv failed: Layout/Transpose optimization for QLinearAveragePoolQLinearGlobalAveragePool|…Œ€°a €virtual onnxruntime::Avx2WeightS8ToU8Transformer::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\qdq_transformer\avx2_weight_s8_to_u8.ccDynamicQuantizeLSTMQAttentionDynamicQuantizeMatMul onnxruntime::TryConvertDynamicQuantizeLSTMUnable transforming DynamicQuantizeLSTM operator, cannot locate recurrence tensor of const int8 type, int8 overflow might impact precision !Internal Error: recurrence tensor must be const int8 for Avx2WeightS8ToU8Transformer.nullptr != r_tensor_proto unable to locate recurrence tensor or its zero point value,Internal Error: recurrence zero point must be const int8 for Avx2WeightS8ToU8Transformer.nullptr != r_zp_tensor_proto à’€à’€Unexpected data type for QuantizeLinear input y_zero_point of onnxruntime::GetQConstantLowerUpper..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\qdq_transformer\clip_quantizelinear.ccConstantFoldingDQvirtual onnxruntime::EnsureUniqueDQForNodeUnit::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\qdq_transformer\ensure_unique_dq_for_node_unit.ccEnsureUniqueDQForNodeUnit€—)€ÐX€�Q-€onnxruntime::(anonymous namespace)::EnsureUniqueDQForEachExplicitOutputEdge/duplicatedઈ€Added by virtual onnxruntime::QDQFinalCleanupTransformer::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\qdq_transformer\qdq_final_cleanup.cconnxruntime::(anonymous namespace)::CleanUpNodeSequenceFound back-to-back nodes: with name "QDQFinalCleanupTransformerÀc €virtual onnxruntime::QDQPropagationTransformer::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\qdq_transformer\qdq_propagation.cconnxruntime::(anonymous namespace)::PropagateQBackwardPd €node_input_def_idx >= 0 && static_cast(node_input_def_idx) < node_inputs.size()onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge::TryCreateFromInputOrInitializerToNode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\graph\extended_graph_edge.hsrc_node != nullptronnxruntime::(anonymous namespace)::GetPreviousPropagationEdge      Invalid node index node != nullptronnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge::GetNodeAtEndonnxruntime::(anonymous namespace)::InsertQDQPairs_pre_q_q_to_dqInserted by QDQPropagationTransformer_qFailed to set op schema for added Q node._post_dq_dqFailed to set op schema for added DQ node.Expected at least one edge into which to insert QDQ pair.onnxruntime::(anonymous namespace)::ValidateQDQInsertionEdgesQDQ insertion edge does not have a valid graph NodeArg for must have a source or a destination nodeQDQ insertion edge [0] for NodeArg but expected NodeArg ] has NodeArg QDQ insertion edge [] for NodeArg onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge::GetMutableNodeAtEnd", index: node ("dst node ("Inserted Q/DQ pair between src node (" at NodeArg "".Constantonnxruntime::(anonymous namespace)::PropagateDQForwardnode_output_def_idx >= 0 && static_cast(node_output_def_idx) < node_outputs.size()onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge::TryCreateFromNodeToOutputdst_node != nullptronnxruntime::(anonymous namespace)::GetNextPropagationEdgesvirtual onnxruntime::QDQS8ToU8Transformer::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\qdq_transformer\qdq_s8_to_u8.ccqdq_s8_to_u8_zp_conversionqdq_s8_to_u8_quantq_or_dq_input_defs.size() >= 2onnxruntime::QDQ::QOrDQNodeHasConstantScalarScaleAndZeroPoint..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\qdq_transformer\qdq_util.cconnxruntime::QDQ::IsQOrDQScalePositiveConstantScalar  €ÿÿÿ€ÿÿÿÿÿÿ à’€à’€Internal Error: weight tensor must be const int8 for Avx2WeightS8ToU8Transformer.nullptr != weight_tensor_protoonnxruntime::QDQ::ConvertS8WeightToU8..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\qdq_transformer\s8_to_u8.ccInternal Error: weight zero point must be const int8 for Avx2WeightS8ToU8Transformer.nullptr != weight_zp_tensor_protoweight_zp_s8_2_u8_s8_2_u8Àÿ-€à¾-€ Ã-€€Å-€°Å-€ÐÅ-€ÀÆ-€pV€opsetÀÿ-€à¾-€ Ã-€€Å-€°Å-€0È-€ÀÆ-€pV€ðÿ-€pÐ-€pV€P.€ Ý.€Àå.€€×-€ ×-€À×-€Û-€0Û-€MatMulNBitsMatMulNBits accuracy level must be between 0 and 4accuracy_level_ >= 0 && accuracy_level_ <= 4onnxruntime::QDQ::DQMatMulToMatMulNBitsAction::DQMatMulToMatMulNBitsAction..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\qdq_transformer\selectors_actions\qdq_actions.ccWeight shape unavailable for DQ node weight_shape != nullptr && weight_shape->dim_size() >= 2virtual onnxruntime::QDQ::DQMatMulToMatMulNBitsAction::ExtraAttributesaccuracy_levelbitsfused_DQ_MatMulvirtual onnxruntime::QDQ::DQMatMulToMatMulNBitsAction::ProcessNewNodeÀ.€Àþ-€ÿ-€QGemminit_optional_zero_point_int8_b33fd0fa-cd7b-4b10-ae5a-df64cabfe1f8init_optional_zero_point_uint8_b33f88f7-c464-43e3-8692-97ac832bb14agenerated at runtimeMatMulIntegerToFloatÀÿ-€ Ý.€Àå.€É-€°Å-€0È-€ÀÆ-€pV€Unsupported DQ weight type for MatMulNBits fusion: onnxruntime::QDQ::(anonymous namespace)::DQWeightBits, got: Explicit qdq_matmulnbits_block_size must be a power-of-2 and >= session_block_size >= kMinBlockSize && ((session_block_size & (session_block_size - 1)) == 0)onnxruntime::QDQ::(anonymous namespace)::ComputeEffectiveBlockSizeExplicit qdq_matmulnbits_block_size must be <= session_block_size <= kMaxBlockSize for node: Missing required weight: onnxruntime::QDQ::(anonymous namespace)::TransposeDQWeightsForMatMulNBitsMissing required scale: must be at least 2D.Weight tensor for node _T_zero_point_zero_point_TMatMulNBits.DQ:is violated (a multi-consumer weight whose consumers differ in scales/zp/attrs).' was re-tagged with a different id; the single-consumer invariant MatMulNBits pre-pack sharing id for initializer 'it->second == share_idonnxruntime::Graph::SetSharedPrepackInitializerIdÀÿ-€à¾-€ Ã-€É-€°Å-€0È-€ÀÆ-€pV€QDQSelectorActionTransformerà’€hö‘€h‰€  �€@’€dropSplitQDQà’€hö‘€€n€�Ð-€pV€9.€�2.€°G.€9.€�2.€@€dropdrop_no_int16_supportdrop_no_int16_support_and_positive_scaleà’€hö‘€à’€ àÞ €@×.€pV€dropDQà’€hö‘€1DQ1DQ_CPU`É�€à’€hö‘€à’€2DQà’€*DQà’€hö‘€9.€�2.€ÐE.€à’€hö‘€h‰€9.€�2.€`O.€à’€hö‘€à’€à’€DQMatMulToMatMulNBitsà’€  �€hö‘€@’€9.€�2.€Ð`.€€n€€R.€ÿÿÿÿ d €€e €`f €@g €Multiple entries for operator is not supported. OpType=insertedonnxruntime::QDQ::SelectorManager::InitializeSelectorsMap..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\qdq_transformer\selectors_actions\shared\utils.cconnxruntime::QDQ::SelectorManager::GetQDQSelectionsOp version is not supported foràÞ €P<.€ àÞ €€?.€àÞ €A.€àÞ €ðA.€àÞ €ðB.€àÞ €0D.€àÞ €àE.€àÞ €ÀG.€àÞ €€O.€àÞ €ðP.€àÞ €àZ.€€n€Pc.€àÞ €pd.€€n€°e.€àÞ €à`.€€n€ b.€€n€pf.€€n€0h.€€n€ðh.€€n€j.€pXr€ ?€pq.€pXr€À5}€Ð5}€°q.€virtual onnxruntime::WeightBiasQuantization::ApplyImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\qdq_transformer\weight_bias_quantization.cc_weight_scale_weight_zp_weight_qWeight Q node_weight_dqWeight DQ node_bias_scaleBias scale node_scale_bias_divBias div node_bias_div_roundBias div round node_bias_int32Bias INT32 node_bias_dqBias DQ node@¤€p¤€ h €onnxruntime::WhereDummyDq::InsertDummyDQ..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\qdq_transformer\where_dummy_dq.ccWhereDummyDq: skip inserting dummy DQ due to mismatched quantized dtype between input DQ and output Q. DQ input dtype=, Q output dtype=WhereDummyDq expects dq branch to have an initializer scale. DQ: WhereDummyDq expects dq branch to have an initializer zero point. _dummy_xq_dummy_zp_dummy_scaleCurrently only support existing DQ's scale with same datatype as scalar. , scalar(const): Unsupported dtype of constant input. Currently support existing DQ's zero point with INT8, UINT8, INT16, UINT16. _dummy_dqDeQuantizeLinear from WhereDummyDq GraphTransformervirtual onnxruntime::WhereDummyDq::ApplyImplvirtual onnxruntime::MergeIntoTarget::Run..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\selectors_actions\actions.ccvirtual onnxruntime::ReplaceWithNew::Runvirtual onnxruntime::ReplaceWithNew::RunForSaveFailed to set node op schema.Failed to remove node.onnxruntime::CreateReplacementNodeA target node must be set.target_node != NodesToOptimizeIndices::kEmptyNodeIndexonnxruntime::NodesToOptimizeIndicesBuilder::Build..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\selectors_actions\helpers.cconnxruntime::MoveInputOutputNode index value is too large to save to ORT format model: node_idx <= NodesToOptimizeIndices::kEmptyNodeIndexonnxruntime::GetNodesToOptimizeIndices(gsl::span, NodeIndex, gsl::span, int, int)::(lambda)::operator()onnxruntime::(anonymous namespace)::MoveInputOutputImpl input arg counts but there are only Expected at least onnxruntime::(anonymous namespace)::MoveInputOutputImpl(Graph &, const ValueMoveInfo &, Node &, Node &, bool)::(lambda)::operator(), actual input arg count: Expected input arg count of zero for input Existing registration with name inserted_in_name_to_entryonnxruntime::SelectorActionRegistry::RegisterSelectorAndAction..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\selectors_actions\selector_action_transformer.cconnxruntime::SelectorActionTransformer::ApplySelectorsAndActionsonnxruntime::SelectorActionTransformer::ApplySavedRuntimeOptimizationsApplying runtime optimization action for transformer Missing action Nodes to optimize are not valid, skipping action.Target node is not assigned to a compatible execution provider, skipping action.onnxruntime::GraphTransformer::Recurse..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\optimizer\graph_transformer.honnxruntime::MatchAndProcessMatched index < nodes_.size() && ((node = nodes_[index]) != nullptr || !required)onnxruntime::NodesToOptimize::GetNode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\selectors_actions\helpers.hNot enough produced nodes in the runtime optimization record.onnxruntime::SetOpSinceVersionForProducedNodes) does not match produced node op in runtime optimization record (New node op (Too many produced nodes in the runtime optimization record.À³/€€w/€µ/€ ¶/€ (/€€w/€CastLike (/€€´/€À³/€@´/€ (/€€³/€ (/€�®/€ (/€0©/€ (/€ £/€ (/€�¡/€ (/€ð�/€ (/€@�/€ (/€°“/€ (/€`�/€ (/€`Œ/€ (/€ u/€ (/€E/€ (/€p(/€à©‹€x׈€TŸŠ€x׈€f“€x׈€°Þ‹€x׈€øŠ€ x׈€\ŸŠ€x׈€@ŸŠ€ x׈€øŠ€x׈€v‹€x׈€LŸŠ€x׈€v‹€x׈€$ŸŠ€x׈€èL“€x׈€4ŸŠ€x׈€,ŸŠ€x׈€(ŸŠ€x׈€XŸŠ€x׈€(øŠ€ x׈€@ˆ‰€x׈€HÔ‰€x׈€¼Ô‰€x׈€l‰€x׈€T”€x׈€Hˆ‰€x׈€¥Š€x׈€ ʼn€x׈€ø¤Š€x׈€@e“€x׈€`ŸŠ€ x׈€lŸŠ€x׈€pŸŠ€x׈€tŸŠ€x׈€�ŸŠ€x׈€˜ŸŠ€x׈€v‹€x׈€xŸŠ€x׈€€ŸŠ€x׈€ˆŸŠ€x׈€ ŸŠ€x׈€¨ŸŠ€x׈€°ŸŠ€x׈€h"Š€�׈€#Š€�׈€0#Š€�׈€¸"Š€�׈€�"Š€�׈€à"Š€�׈€àJ“€�׈€`K“€�׈€xK“€�׈€xo‰€�׈€l$Š€�׈€N“€�׈€d#Š€�׈€�#Š€�׈€¼#Š€�׈€à#Š€�׈€$Š€ �׈€Än‰€�׈€Àn‰€�׈€ $Š€�׈€àUŒ€�׈€øŠ€¨×ˆ€À׈€¨×ˆ€¨9Œ€ Ð׈€ȱ‹€è׈€¸/Œ€؈€0‘€؈€œâ‹€0؈€¸S‹€ H؈€ØS‹€H؈€hS‹€ H؈€XS‹€ H؈€xS‹€ H؈€ˆS‹€ H؈€HS‹€ H؈€ÈS‹€H؈€˜S‹€H؈€¨S‹€H؈€ðS‹€`؈€èS‹€`؈€à4Œ€x؈€0FŒ€ �؈€L)Œ€¨Øˆ€èÄ‹€À؈€ä6Œ€ØØˆ€x|Š€ðØˆ€à…‰€ð؈€Pˆ‰€ ðØˆ€À¦‰€Ùˆ€pQ‹€Ùˆ€Ðæ‹€ Ùˆ€Unsupported ONNX opset: Ð±Š€˜…Œ€Ð¼Š€�2”€ è.”€  ìŠ€ 0)‹€ ¬�‰€X)‹€ˆ3‹€ @)‹€H7‹€ `)‹€  œ‰€ˆ…Œ€ è·‹€ ¨á‰€ @’€bad_optional_access was thrown in -fno-exceptions mode@’€ does not match rank Permutation length perm.size() == gsl::narrow_cast(shape_proto->dim_size())virtual onnxruntime::ApiValueInfo::PermuteDims..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\optimizer\transpose_optimization\ort_optimizer_api_impl.cc out of bounds for shape Permutation entry 0 <= p && p_int < shape_proto->dim_size()Failed to get size of TensorProtosize >= 0virtual onnxruntime::ApiTensor::NumElementsvirtual onnxruntime::ApiTensor::DataNo NodeArg found for name node_arg_ != nullptrvirtual onnxruntime::ApiGraph::GetValueInfoFailed to find initializer for name: successvirtual onnxruntime::ApiGraph::TransposeInitializerFailed to find initializer to reshape with name virtual onnxruntime::ApiGraph::ReshapeInitializer to have different number of elementsCannot reshape initializer new_num_elts == old_num_eltsconst_transpose_optimizerExisting destination type is not compatible with source type.dst_type->value_case() == src_type->value_case() && (!dst_data_element_type_present || dst_data_element_type == src_data_element_type)virtual onnxruntime::ApiGraph::CopyValueInfop0€ 0€Ð0€ðû/€ü/€0ü/€Àü/€Pý/€`þ/€Àþ/€0ÿ/€°ÿ/€0€0€p 0€°0€ð0€0€Ð 0€ 0€@Ì€ðö/€À÷/€àø/€ðø/€10€pð/€Ðð/€àñ/€ ò/€Pò/€0ó/€Ðõ/€àÞ € domain not found in opset imports.opset_import_iter != domain_to_version_map.end()onnxruntime::GetSinceVersionForNewOpAn entry for this node should be added in kLayoutTransformationPotentiallyAddedOps.Transpose Optimizer is adding an unexpected node: since_version.has_value()@’€pQ‹€ @’€pQ‹€ @’€pQ‹€@’€pQ‹€@’€pQ‹€@’€pQ‹€@’€pQ‹€@’€èÄ‹€@’€èÄ‹€ @’€èÄ‹€ @’€°Þ‹€@’€°Þ‹€ @’€°Þ‹€@’€°Þ‹€@’€°Þ‹€@’€°Þ‹€@’€°Þ‹€@’€°Þ‹€@’€°Þ‹€@’€À¦‰€ @’€À¦‰€ @’€À¦‰€@’€À¦‰€@’€À¦‰€@’€À¦‰€@’€À¦‰€@’€à4Œ€@’€à4Œ€ @’€à4Œ€ @’€à4Œ€@’€à4Œ€@’€à4Œ€@’€à4Œ€@’€¨9Œ€ @’€¨9Œ€ @’€¨9Œ€ @’€¨9Œ€ @’€¨9Œ€ @’€¨9Œ€ @’€0FŒ€ @’€0FŒ€ @’€0FŒ€ @’€0FŒ€ @’€0FŒ€ @’€0FŒ€ @’€0FŒ€ `É�€ pQ‹€`É�€ ˜‰€ `É�€ H÷ˆ€ `É�€ è.”€ `É�€ À¦‰€Added in transpose optimizer0€ 0€° 0€` 0€ 0€€0€à0€€0€Ð0€@0€`'0€)0€€)0€à)0€P+0€Ð,0€@0€` 0€@10€ (/€Ð<0€ (/€;0€ (/€`40€com.microsoft.QuantizeLinear (/€40€com.microsoft.DequantizeLinearcom.microsoft.QLinearAddð10€ ¶/€com.microsoft.QLinearAveragePool (/€30€com.microsoft.QLinearConcatp10€@´/€com.microsoft.QLinearGlobalAveragePoolcom.microsoft.QLinearLeakyRelu (/€€w/€com.microsoft.QLinearMulcom.microsoft.QLinearReduceMean (/€ £/€com.microsoft.QLinearSigmoidcom.microsoft.QLinearSoftmax (/€ u/€X)‹€˜óˆ€|…Œ€°óˆ€Ðæ‹€Èóˆ€àóˆ€ôˆ€ôˆ€ôˆ€8ôˆ€Xôˆ€pôˆ€ ˜ôˆ€°ôˆ€Ðôˆ€èôˆ€&˜ôˆ€õˆ€0õˆ€Hõˆ€Xôˆ€hõˆ€ˆõˆ€ õˆ€0õˆ€Àõˆ€àõˆ€NhwcMaxPoolj eÀe°Discovered OrtHardwareDevice {vendor_id:0x, device_id:0x, vendor:, type:, metadata: []}onnxruntime::DeviceDiscovery::GetDevices()::(lambda)::operator()..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\platform\device_discovery_common.ccFailed to get error messageillegal input path:unexpected failureMΞ n/OŒ–èž3G±(Ž$“§$G«ª#¦Þà�WilError_03onnxruntime::DeviceDiscovery::DiscoverDevicesForPlatform..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\platform\windows\device_discovery.ccSkip SetupDi and D3D12 device discovery due to Win32k lockdown.RtlDisownModuleHeapAllocationLocal\SM0:%lu:%lu:%hswil..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\wil\wil\resource.h_p0hdxcore.dllonnxruntime::(anonymous namespace)::GetDeviceInfoDxcoreFailed to load dxcore.dll. Expected on older Windows version that do not support dxcore.DXCoreCreateAdapterFactoryFailed to get DXCoreCreateAdapterFactory function address.EYîxnÃK¦i]ÑA ·ˆ/B¢|P·Ó©ˆÄ@aÔ×­EžVþŒ;XívwlRé@›E·ó*×mü(LÛðZþ¢B½bò¦ÏoÈ>LUID01Discreteonnxruntime::(anonymous namespace)::Win32kSystemCallsDisallowedGetProcessMitigationPolicy failed errcode = S�ðö?ÒHŸ—ȧKá PCIVEN_DEV_RdpIdd_IndirectDisplayDriverVersion, Oi¶Á ÿ©D° buffer.size()SetFilePointerEx ReadFile fail: unexpected endvirtual onnxruntime::WindowsEnv::MapFileIntoMemory bytes). bytes, requested offset + length: is too small for the requested mapping (file size: File open file mapping MapViewOfFile \/virtual onnxruntime::WindowsEnv::DeleteFolder, error code: RemoveDirectory() failed - path: GetFinalPathNameByHandle() failed: virtual onnxruntime::WindowsEnv::GetCanonicalPath\\?\UNC\Failed to get the weakly canonical path: (Error ")FreeLibrary failed with error Failed to find symbol in library, error code: ""virtual onnxruntime::WindowsEnv::FormatLibraryFileNameonnxruntime::WindowsEnv::InitializeCpuInfoFailed to calculate byte size for saving cpu info on windows, error msg: Failed to fetch cpu info on windowscore consist of logical processors: Found total core(s) from windows system: Detected L2 cache size: kernelbase.dllRaiseFailFastExceptionP1€Negative thread index is not allowedonnxruntime::WindowsThread::WindowsThreadcustom_create_thread_fn returned invalid handle. doserrno: message:WindowThread:_beginthreadex failed with errno:kernel32.dllSetThreadDescriptiononnxruntimeonnxruntime::WindowsThread::ThreadMainCannot set affinity for thread , processor does not existCannot set cross-group affinity for thread , first on group , then on SetThreadAffinityMask done for thread: , group_id: , mask: SetThreadAffinityMask failed for thread: , index: . Specify the number of threads explicitly so the affinity is not set.ExceptionReturnNtReturnHrLogNtLogHrFailFast%hs(%u)\%hs!%p: %hs!%p: (caller: %p) %hs(%d) tid(%x) %08X %ws Msg:[%ws] CallContext:[%hs] [%hs(%hs)] [%hs] 𠉀\\?\GLOBALROOTKernel32.dllK32EnumProcessModules pXr€°\€ 1€pXr€Pe€0O€À1€onnxruntime::UnmapFileunmap view of file failed. error code: error msg: Àh €\*onnxruntime::LoopDir..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\platform\path_lib.h...DeleteFile() failed - path: absl::container_internal::raw_hash_map<>::atError in ETW registration: Unexpected Severity of virtual onnxruntime::logging::EtwSink::SendImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\platform\windows\logging\etw_sink.ccp€1€p51€€51€�51€ 51€Ð51€61€061€°91€�:1€;1€p;1€�D1€G1€°H1€ÀK1€ÐM1€ðO1€`R1€ S1€ T1€`V1€ X1€ Y1€ðZ1€À\1€Ð]1€à^1€ORT_RUNNING_UNIT_TESTSsvchost.exe-s-kProcessorNameString[path]@€W€€€@€@€p€O€@€p€O€Ç€2€�€ð÷‘€‰€  �€ ø‘€°ö‘€ ‰€ ÷‘€ˆö‘€8‰€P‰€€÷‘€È÷‘€h‰€hö‘€€‰€ ÷‘€@÷‘€øö‘€˜‰€`÷‘€à’€ name shorterMake the EP:provider.name.size() <= kMaxExecutionProviderNameLen..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\get_execution_providers.ccTensorrtExecutionProviderDnnlExecutionProviderNnapiExecutionProviderVSINPUExecutionProviderACLExecutionProviderRknpuExecutionProviderCANNExecutionProvideronnxruntime::GetAvailableExecutionProviderNames()::(lambda)::operator()Node support test is required.is_node_supported_fnonnxruntime::utils::(anonymous namespace)::CreateSupportedPartitionNodeGroups..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\partitioning_utils.cc nodes. Expected to process Processed num_nodes_processed == in_degree.size()pXr€ ?€P?€pXr€À5}€Ð5}€p?€p2€ 2€ði €onnxruntime::functors::ElementWiseRangedTransform::Create..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\activation\activations.ccSeluunknown kernel type Å1€°ÿ€Æ1€`ò€€À1€pÁ1€€Á1€`ò€À¼1€€½1€�½1€`ò€ ¹1€º1€º1€`ò€ ±1€ò€�²1€@Ì€0¯1€°ÿ€À¯1€@Ì€À®1€ð®1€¯1€@Ì€°«1€°ÿ€`¬1€@Ì€P«1€°ÿ€€«1€@Ì€àü€°ÿ€Àÿ€`ò€¦1€§1€ §1€`ò€àæ€ò€ ò€`ò€°ö€0ü€@ü€`ò€�Ù1€ Ì1€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€virtual onnxruntime::ElementWiseKernel>::ComputeÀ¯1€PÎ1€o €�Ù1€@Ò1€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€virtual onnxruntime::ElementWiseKernel>::Compute¯1€PÎ1€@o €�Ù1€`×1€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€virtual onnxruntime::ElementWiseKernel>::Compute€«1€PÎ1€€o €'is defined.No attribute with name:'Attribute name and type don't match for 'onnxruntime::functors::HardSigmoid::Init..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\activation\activations.honnxruntime::functors::Selu::Initonnxruntime::functors::ParametricSoftplus::Init..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\contrib_ops\cpu\activations.honnxruntime::functors::ScaledTanh::Init outputs which doesn't match the subgraph's 'If' node has num_subgraph_outputs == static_cast(num_outputs)onnxruntime::If::Info::Info..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\controlflow\if.ccinfo.GetAttr("then_branch", &proto).IsOK()onnxruntime::If::Initinfo.GetAttr("else_branch", &proto).IsOK()info == nullptrvirtual onnxruntime::If::SetupSubgraphExecutionInfothen_feeds_fetches_manager_ && else_feeds_fetches_manager_virtual onnxruntime::If::ComputeIf nodes condition input must have exactly one element' attribute.Subgraph SessionState was not found for 'onnxruntime::IfImpl::InitializeFailed to create output tensor for Only tensors, tensor sequence, optional tensor, and optional tensor sequence types are supportedonnxruntime::IfImpl::ExecuteFailed to create output tensor for If output p2€ 2€Ào €Loop inputs. Found:Graph in 'body' attribute of Loop should have static_cast(num_subgraph_inputs) == subgraph_inputs.size()onnxruntime::Loop::Info::Info..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\controlflow\loop.cc but has outputs so the subgraph requires 'Loop' node has num_subgraph_outputs - 1 == num_outputsonnxruntime::Loop::Initvirtual onnxruntime::Loop::SetupSubgraphExecutionInfovirtual onnxruntime::Loop::Computefeeds_fetches_manager_'Loop' input 'M' should be a scalar tensor. Got shape of 'Loop' input 'cond' should be a scalar tensor. Got shape of Loop subgraph input 0 has unknown shape: onnxruntime::LoopImpl::InitializeLoop subgraph input 1 has unknown shape: All scan outputs MUST be tensorslast_outputs[j + 1].IsTensor()onnxruntime::LoopImpl::SaveOutputsAndUpdateFeedsonnxruntime::LoopImpl::ConcatenateLoopOutputonnxruntime::LoopImpl::ExecuteLoop had zero iterations and the shape of subgraph output was not found. Defaulting to a rank 1 shape of {0}. Expected:Inconsistent shape in loop output for output. onnxruntime::LoopImpl::Execute(const FeedsFetchesManager &)::(lambda)::operator()@p €..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\controlflow\scan_8.ccdirectionsvirtual onnxruntime::Scan<8>::SetupSubgraphExecutionInfovirtual onnxruntime::Scan<8>::Computeonnxruntime::Scan8Impl::Initialize has batch size of but Scan inputs have inconsistent batch size. Previous value was onnxruntime::Scan8Impl::ValidateInput did not match batch size of sequence_lens length of Invalid entries in sequence_lens. Max sequence length was onnxruntime::Scan8Impl::AllocateOutputTensorsp_mlvalueonnxruntime::Scan8Impl::CreateLoopStateVariablesonnxruntime::Scan8Impl::Executeinfo.GetAttr("body", &proto).IsOK()onnxruntime::Scan<9>::Init..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\controlflow\scan_9.ccinfo.GetAttr("num_scan_inputs", &num_scan_inputs_).IsOK()scan_input_directionsscan_output_directionsscan_input_axesNumber of entries in 'scan_input_axes' was gsl::narrow_cast(input_axes_.size()) == num_scan_inputs_scan_output_axesNumber of entries in 'scan_output_axes' was gsl::narrow_cast(output_axes_.size()) == num_scan_outputsSetupSubgraphExecutionInfo should only be called once for each subgraph.info_ == nullptrvirtual onnxruntime::Scan<9>::SetupSubgraphExecutionInfoCreateFeedsFetchesManager must be called prior to execution of graph.feeds_fetches_manager_ && info_virtual onnxruntime::Scan<9>::ComputeSubgraph SessionState was not found for 'body' attribute.session_stateonnxruntime::ScanImpl::Initialize dimensions or more but input had shape of Expected Invalid scan input: has length of ' dimension but input 'Scan inputs have inconsistent sequence lengths. Previous value was . Input tensor rank was of Invalid value in scan_input_axes for input onnxruntime::ScanImpl::ValidateInputonnxruntime::ScanImpl::SetupInputs outputs but Scan expects Subgraph in 'body' produces onnxruntime::ScanImpl::AllocateOutputTensorsonnxruntime::ScanImpl::CreateLoopStateVariablesOutput OrtValue has not been created for loop state variable output output_mlvalueonnxruntime::ScanImpl::Execute. Output tensor rank was Invalid value in scan_output_axes for output Outputs from Scan are not optional and should never be null.onnxruntime::ScanImpl::TransposeOutputScanp'€€Attempt to retrieve final output before it was set.final_output_mlvalue_onnxruntime::scan::detail::OutputIterator::GetOutput..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\controlflow\scan_utils.hÐp €0q € inputs but Scan was only given The subgraph in 'body' requires num_variadic_inputs == num_subgraph_inputsonnxruntime::scan::detail::Info::Info..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\controlflow\scan_utils.cc but expected ' was Number of entries in 'directions.size() == num_entriesonnxruntime::scan::detail::ReadDirections'. 0 == forward. 1 == reverse.Invalid values in 'valid did not.Subgraph must have the shape set for all outputs but onnxruntime::scan::detail::AllocateOutputonnxruntime::scan::detail::CreateFeedsFetchesManageronnxruntime::scan::detail::IterateSequenceMisuse of LoopStateVariable. Attempt to move beyond end of sequenceiteration_num_ < sequence_len_onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable::Nextonnxruntime::scan::detail::OutputIterator::InitializeFailed to create output tensor for output #onnxruntime::scan::detail::OutputIterator::AllocateFinalBufferIf shape was concrete we shouldn't be using a custom allocator!is_concrete_shape_onnxruntime::scan::detail::OutputIterator::AllocateFinalOutputcur_iteration_ < num_iterations_onnxruntime::scan::detail::OutputIterator::operator*Expected AllocateFinalOutput to have been called to before we read the OrtValue from the iterator.is_concrete_shape_Expected AllocateFinalOutput to have been called to before we increment the iteratoronnxruntime::scan::detail::OutputIterator::operator++ is not compatible with Mismatch between expected shape and shape from first outputposition_ >= 0 && position_ < sequence_length_onnxruntime::OrtValueTensorSlicer::Iterator::operator*..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\ort_value_tensor_slicer.honnxruntime::scan::detail::IterateSequence(OpKernelContextInternal &, const SessionState &, std::vector &, std::vector::Iterator> &, int64_t, int, int, int, const std::vector &, std::vector> &, const FeedsFetchesManager &)::(lambda)::operator()p2€ 2€�q €onnxruntime::OrtValueTensorSlicer::Iterator::operator* €€®2€°1|€p¤€²2€ ²2€@²2€P²2€ConstantOfShapeðä€ Å2€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€The value attribute of ConstantOfShape must be a single-element tensordim == 1onnxruntime::ConstantOfShapeBase>::ConstantOfShapeBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\generator\constant_of_shape_base.hutils::HasDataType(t_proto)onnxruntime::ConstantOfShapeBase>::SetValueFromTensorProtoONNX_NAMESPACE::TensorProto::DataType_IsValid(t_proto.data_type())!utils::HasExternalData(t_proto)Unsupported value attribute datatype: virtual onnxruntime::(anonymous namespace)::ConstantOfShape::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\generator\constant_of_shape.ccUnsupported output datatype with size: Must have a valid input shape.onnxruntime::ConstantOfShapeCore::PrepareComputeRandomNormalRandomUniformRandomNormalLikeRandomUniformLikeMultinomialstart in Range operator should be scalar like tensor, yet got shape:limit in Range operator should be scalar like tensor, yet got shape:delta in Range operator should be scalar like tensor, yet got shape:°â€ Ø2€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€delta in Range operator can not be zero!Range: the computed number of elements is not a finite value.Range: the computed number of elements exceeds the supported range.`€í2€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€qk_matmul_output_mode must be -1 (absent), 0, 1, 2, or 3.qk_matmul_output_mode_ == attention_helper::QKMatMulOutputMode::kNone || qk_matmul_output_mode_ == attention_helper::QKMatMulOutputMode::kQK || qk_matmul_output_mode_ == attention_helper::QKMatMulOutputMode::kPostSoftCap || qk_matmul_output_mode_ == attention_helper::QKMatMulOutputMode::kPostMaskBias || qk_matmul_output_mode_ == attention_helper::QKMatMulOutputMode::kPostSoftMaxonnxruntime::Attention::Attention..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\llm\attention.ccscale must be greater than 0 if specifiedscale_ > 0 || std::isnan(scale_)0k€€÷w€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Output shapes for Attention could not be computed.attention_helper::ComputeOutputShapeForAttention( Q, K, V, attn_mask, past_key, past_value, nonpad_kv_seqlen, is_causal_, softcap_, softmax_precision_, qk_matmul_output_mode_, kv_num_heads_, q_num_heads_, scale_, parameters, y_shape, present_key_shape, present_value_shape, output_qk_shape) .IsOK()virtual onnxruntime::Attention::ComputeQ, K, and V inputs must not be nullQ != nullptr && K != nullptr && V != nullptronnxruntime::attention_helper::ComputeOutputShapeForAttention..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\llm\attention_helper.hQ must be a 3D or 4D tensorq_dims == 3 || q_dims == 4Q and K must have the same rank.q_dims == k_dimsQ and V must have the same rank.q_dims == v_dimspast_key and past_value must be both null or both not null(past_key == nullptr) == (past_value == nullptr)inconsistent batch_size (between Q and K)Q->Shape()[0] == K->Shape()[0]inconsistent batch_size (between Q and V)Q->Shape()[0] == V->Shape()[0]inconsistent batch_size (between Q and past_key)past_key == nullptr || Q->Shape()[0] == past_key->Shape()[0]inconsistent batch_size (between Q and past_value)past_value == nullptr || Q->Shape()[0] == past_value->Shape()[0]inconsistent past_sequence_length (between past_key and past_value)past_value == nullptr || past_value->Shape()[2] == past_key->Shape()[2]Batch size must be greater than 0parameters.batch_size > 0attn_mask must be 2D or 3D or 4D tensorattn_mask == nullptr || (attn_mask->Shape().NumDimensions() >= 2 && attn_mask->Shape().NumDimensions() <= 4)kv_num_heads different from K.shape[1]parameters.kv_num_heads == onnxruntime::narrow(K->Shape()[1])kv_num_heads different from V.shape[1]parameters.kv_num_heads == onnxruntime::narrow(V->Shape()[1])q_num_heads different from Q.shape[1]parameters.q_num_heads == onnxruntime::narrow(Q->Shape()[1])inconsistent head_sizeQ->Shape()[3] == K->Shape()[3]inconsistent kv_sequence_lengthK->Shape()[2] == V->Shape()[2]inconsistent q_sequence_length (between attn_mask and Q)attn_mask == nullptr || attn_mask->Shape()[attn_mask->Shape().NumDimensions() - 2] == Q->Shape()[2]inconsistent q_hidden_size, it should be a multiple of q_num_headsQ->Shape()[2] % parameters.q_num_heads == 0inconsistent v_hidden_size, it should be a multiple of kv_num_headsV->Shape()[2] % parameters.kv_num_heads == 0attn_mask == nullptr || attn_mask->Shape()[attn_mask->Shape().NumDimensions() - 2] == Q->Shape()[1] expected kv_num_heads * head_size = inconsistent head_size (between Q and K): K.shape[2]=K->Shape()[2] == SafeInt(parameters.kv_num_heads) * parameters.head_size V.shape[1]=inconsistent kv_sequence_length (between K and V): K.shape[1]=K->Shape()[1] == V->Shape()[1]nonpad_kv_seqlen must be a 1D tensornonpad_kv_seqlen->Shape().NumDimensions() == 1 vs batch_size=nonpad_kv_seqlen must have shape [batch_size], got nonpad_kv_seqlen->Shape()[0] == parameters.batch_sizenonpad_kv_seqlen should not be used together with past_key and past_value inputspast_key == nullptr && past_value == nullptrnonpad_kv_seqlen[parameters.nonpad_kv_seqlen_data[i] >= 0 && parameters.nonpad_kv_seqlen_data[i] <= parameters.total_sequence_lengthq_num_heads must be a multiple of kv_num_heads. This is required for grouped/multi-query and multi-headed attention.parameters.q_num_heads % parameters.kv_num_heads == 0inconsistent total_sequence_length (between attn_mask and past_key and past_value)attn_mask == nullptr || attn_mask->Shape()[attn_mask->Shape().NumDimensions() - 1] == parameters.total_sequence_lengthattn_mask must be broadcastable to (batch_size, q_num_heads, q_sequence_length, total_sequence_length) but is not compatible with q_num_headsattn_mask == nullptr || attn_mask->Shape().NumDimensions() < 3 || attn_mask->Shape()[attn_mask->Shape().NumDimensions() - 3] == 1 || attn_mask->Shape()[attn_mask->Shape().NumDimensions() - 3] == parameters.q_num_headsattn_mask must be broadcastable to (batch_size, q_num_heads, q_sequence_length, total_sequence_length) but is not compatible with batch_sizeattn_mask == nullptr || attn_mask->Shape().NumDimensions() < 4 || attn_mask->Shape()[0] == 1 || attn_mask->Shape()[0] == parameters.batch_sizeInput 'past_key' is expected to have shape Input 'past_value' is expected to have shape batch_size > 0onnxruntime::attention_helper::AttentionParameters::checkParameters..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\llm\attention_parameters.hQ sequence length must be greater than 0q_sequence_length > 0KV sequence length must be greater than 0kv_sequence_length > 0Head size must be greater than 0head_size > 0V head size must be greater than 0v_head_size > 0Past sequence length must be non-negativepast_sequence_length >= 0Total sequence length must be greater than 0total_sequence_length > 0KV number of heads must be greater than 0kv_num_heads > 0Q number of heads must be greater than 0q_num_heads > 0Total sequence length must be equal to past sequence length plus KV sequence lengthtotal_sequence_length == past_sequence_length + kv_sequence_lengthonnxruntime::AttentionBase::ApplyAttentionThe implementation does not support past_key provided and present_key being null.!((past_key != nullptr) && (present_key == nullptr))onnxruntime::AttentionBase::ComputeAttentionProbs, head_i=, batch_i=Invalid parameters for ConcatStateChunk: head_size=head_size > 0 && num_heads > 0 && batch_i >= 0 && head_i >= 0onnxruntime::AttentionBase::ConcatStateChunk`U€�U€u €The implementation does not support past_value provided and present_value being null.!((past_value != nullptr) && (present_value == nullptr))onnxruntime::AttentionBase::ComputeVxAttentionScore 3€Ð3€v €`€@:3€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::Attention::Attentionvirtual onnxruntime::Attention::Computeonnxruntime::AttentionBase::ApplyAttentiononnxruntime::AttentionBase::ComputeAttentionProbsonnxruntime::AttentionBase::ConcatStateChunkNo parallelized version of softmax for float16.tp == nullptronnxruntime::ComputeAttentionSoftmaxInplace..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\llm\attention_softmax.h`U€�U€°v €onnxruntime::AttentionBase::ComputeVxAttentionScore 3€Ð3€Ðw €ÿûposition_ids element countposition_ids value total_elementsmax_batch_offsetmax_seq_offsetmax_head_offsetmax_block_offsettotal_b_s_countmax_cache_offset must be non-negativeRotaryEmbedding: overflows ptrdiff_tonnxruntime::rotary_embedding_int32_utils::CheckedMulToPtrdiff..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\llm\rotary_embedding_int32_utils.hnum_heads must be in range [0, num_heads_attr >= 0 && num_heads_attr <= std::numeric_limits::max()rotary_embedding_dim must be in range [0, rotary_embedding_dim_attr >= 0 && rotary_embedding_dim_attr <= std::numeric_limits::max()Input 'x' is expected to have 3 or 4 dimensions, got sequence_lengthhead_sizeRotaryEmbedding: num_heads must be greater than 0 for rank-3 input for rank-3 input must be divisible by num_heads=RotaryEmbedding: hidden_size=RotaryEmbedding: head_size must be greater than 0 for non-empty rank-3 inputthe same shapeInputs 'cos_cache' and 'sin_cache' are expected to have max_sequence_lengthrotary_embedding_dim must be less than or equal to head_size / 2 or rotary_embedding_dim / 2, got Input 'cos_cache' is expected to have 2 dimensions, got Input 'sin_cache' is expected to have 2 dimensions, got dimensions, got position_ids_dim0position_ids_dim1batch_size, got Input 'position_ids' dimension 0 should be of size sequence_length, got Input 'position_ids' dimension 1 should be of size Input 'cos_cache' dimension 1 should be same as Updating cos_cache and sin_cache in RotaryEmbedding is not currently supportedRotaryEmbedding: head_size must be greater than 0 when inferring num_heads when inferring num_heads must be divisible by inferred head_size=head_stridebatch_strideseq_stride is out of range for int32 overflows int32 bytes)°â€Ph3€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€min should be a scalar.min->Shape().IsScalar()onnxruntime::Clip::ComputeImpl::operator()..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\math\clip.ccmax should be a scalar.max->Shape().IsScalar()p2€ 2€�x €onnxruntime::Clip::ComputeImpl::operator()p2€ 2€Ày €onnxruntime::Clip::ComputeImpl::operator()p2€ 2€{ €onnxruntime::Clip::ComputeImpl::operator()p2€ 2€@| €onnxruntime::Clip::ComputeImpl::operator()p2€ 2€p} €onnxruntime::Clip::ComputeImpl::operator()p2€ 2€ ~ €onnxruntime::Clip::ComputeImpl::operator()p2€ 2€Ð €onnxruntime::Clip::ComputeImpl::operator()p2€ 2€� €onnxruntime::Clip::ComputeImpl::operator()p2€ 2€0‚ €attribute exclusive can only be 0 or 1..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\math\cumsum.ccattribute reverse can only be 0 or 1Cannot apply CumSum operator on a scalarAxis tensor must be provided to the CumSum opAxis tensor should be 0D or 1DAxis tensor must contain exactly one elementAxis tensor should be of type `int32_t` or `int64_t`ðä€б3€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::CumSum::CumSumvirtual onnxruntime::CumSum::ComputeDet is not supported yetSumMeanUnsupported X type: ..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\math\element_wise_ops.cc ‚5€`ƒ5€ „5€Mod°â€ðº3€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€°â€`À3€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ÀÀ3€Á3€@Á3€°â€ÀÉ3€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ Ê3€`Ê3€ Ê3€°â€`Ø3€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ÀØ3€Ù3€@Ù3€°â€Àá3€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ â3€`â3€ â3€°â€ ë3€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€€ë3€Àë3€ì3€°â€Àù3€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ ú3€`ú3€ ú3€°â€`þ3€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Àþ3€ÿ3€@ÿ3€°â€P 4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€° 4€ð 4€0 4€€ 4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€4€@4€€4€€@#4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Integer division by zerob_data[i] != T{0}onnxruntime::Div::Divvirtual onnxruntime::Div::Compute�$4€Ð$4€%4€€°04€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::Div::Divvirtual onnxruntime::Div::Compute24€@24€€24€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\element_wise_ranged_transform.hinput_size < std::numeric_limits::max()�Ù1€ A4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€?4€°ÿ€p?4€@Ì€virtual onnxruntime::ElementWiseKernel>::Computep?4€ 2€`ƒ €�Ù1€PG4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€PE4€ð®1€ÀE4€@Ì€virtual onnxruntime::ElementWiseKernel>::ComputeÀE4€ 2€ ƒ €°â€L4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€�Ù1€€¼4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ ¹3€ð®1€P¼4€@Ì€virtual onnxruntime::ElementWiseKernel>::ComputeP¼4€ 2€àƒ €°â€pÀ4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ÐÀ4€Á4€PÁ4€°â€pÈ4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ÐÈ4€É4€PÉ4€°â€€Ð4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€àÐ4€ Ñ4€`Ñ4€°â€`Ø4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ÀØ4€Ù4€@Ù4€°â€`à4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Àà4€á4€@á4€°â€`è4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Àè4€é4€@é4€°â€`ð4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Àð4€ñ4€@ñ4€°â€@ø4€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ ø4€àø4€ ù4€°â€@5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ 5€à5€ 5€°â€@5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ 5€à5€ 5€°â€@5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ 5€à5€ 5€°â€@5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ 5€à5€ 5€°â€@$5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ $5€à$5€ %5€°â€@,5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ ,5€à,5€ -5€°â€P45€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€°45€ð45€055€°â€0<5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€�<5€Ð<5€=5€°â€0D5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€�D5€ÐD5€E5€°â€0L5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€�L5€ÐL5€M5€°â€0T5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€�T5€ÐT5€U5€°â€\5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€p\5€°\5€ð\5€°â€d5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€pd5€°d5€ðd5€°â€l5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€pl5€°l5€ðl5€°â€ð}5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€°â€@‚5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Unsupported Y type: €´4€À´4€µ4€ ®4€à®4€ ¯4€ ¨4€à¨4€ ©4€С4€¢4€P¢4€ š4€àš4€ ›4€°”4€ð”4€0•4€ Ž4€àŽ4€ �4€°‡4€ð‡4€0ˆ4€€€4€À€4€�4€�z4€Ðz4€{4€€t4€Àt4€u4€m4€Pm4€�m4€àe4€ f4€`f4€ð_4€0`4€p`4€ Y4€àY4€ Z4€àQ4€ R4€`R4€@¤€p¤€ „ €info.GetAttr("transA", &temp).IsOK()onnxruntime::GemmBase::GemmBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\math\gemm_base.hinfo.GetAttr("transB", &temp).IsOK()info.GetAttr("alpha", &alpha_).IsOK()c_shape is required if c_data is providedc_shape != nullptronnxruntime::GemmBroadcastBias..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\math\gemm_helper.hleft.NumDimensions() == 2 || left.NumDimensions() == 1onnxruntime::GemmHelper::GemmHelperright.NumDimensions() == 2left[i] >= 0right[i] >= 0 N: K: GEMM: Dimension mismatch, W: Gemm: Invalid bias shape for broadcastM_ >= 0 && K_ >= 0 && N_ >= 0°„ €Hardmaxvirtual onnxruntime::MatMul::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\math\matmul.ccvirtual onnxruntime::MatMul::Compute0%€Àª5€ÐX€Ài€�©5€€j€k€€ª5€transBatchAtransBatchB`%€P¦5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€FusedMatMul alpha attribute must be finite, got: std::isfinite(alpha_attr_)onnxruntime::MatMul::MatMul..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\math\matmul.hRoundSignLogSoftmax`%€àµ5€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::Softmax::ComputeImplOpset13..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\math\softmax.cc] should not be greater than specified axis dim value [k argument [Ð̀̀0… €€Q€°Q€ð… €€Q€°Q€°† €Ð̀̀p‡ €€Q€°Q€0ˆ €€Q€°Q€ðˆ € pXr€@Ï€P®€pXr€À5}€Ð5}€�®€]. Actual value: €6€à:6€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::ml::SVMClassifier::SVMClassifier..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\ml\svmclassifier.ccproba_.size() == probb_.size()info.GetAttrs("classlabels_strings", classlabels_strings_).IsOK() || info.GetAttrs("classlabels_ints", classlabels_ints_).IsOK()] must be non-negative. Got vectors_per_class[vectors_per_class_[i] >= 0One of classlabels_strings, classlabels_ints is required.classlabels_strings_.size() > 0 || classlabels_ints_.size() > 0 is beyond what this kernel supports (65535).The number of classes class_count_ < 65536proba and probb must have the same size.coefficients are empty.coefficients_.size() > 0Mismatch between classlabels_ints/classlabels_strings and vectors_per_class dimensions.vectors_per_class_.size() == class_count_) overflows size_t) * vector_count (class_count - 1 () for the given class_count and vector_count.) is smaller than expected (coefficients attribute size (coefficients_.size() >= expected_coefficients) must be divisible by vector_count (support_vectors attribute size (class_count () for the given number of classes.rho attribute size (rho_.size() >= num_classifiersprob_a attribute size (proba_.size() >= num_classifiersrho attribute must have at least one entry.rho_.size() >= 1virtual onnxruntime::ml::SVMClassifier::ComputeUnsupported data type of onnxruntime::ml::SVMClassifier::ComputeImplInvalid input for SVMClassifier: expected feature_count=) * num_features () is less than class_count (coefficients size (vector_count () is less than vector_count (support_vectors size (onnxruntime::IAllocator::AllocArrayscores.size() == static_cast(expected_num_scores)onnxruntime::ml::batched_update_scores_inplaceUnexpected value for 'add_second_class' of °‰ €`Š €‹ €À‹ €�­Æ= -¾ö"0>…77¾ˆùQ>ìHª¸¾@8ö>p2€ 2€pŒ €support_vectors_.size() % static_cast(vector_count_) == 0onnxruntime::ml::SVMCommon::SVMCommon..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\ml\svmclassifier.hkernel_params must be empty or have 3 values not kernel_params.size() == 3POLYRBFSIGMOIDUnexpected value for KERNELonnxruntime::ml::MakeKernelInput shape must have 1 or 2 dimensions. Dims=, num_batches=, input_rank=, actual num_features=..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\ml\ml_common.hNode LOGISTICSOFTMAXSOFTMAX_ZEROPROBITUnexpected value for post_eval_transformonnxruntime::ml::MakeTransformvirtual onnxruntime::Conv::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\nn\conv.ccConv with channels_last layout currently supports 2D kernels.Nhwc Conv fast-path expects 2D input shape.output and sum shape must matchNhwc fallback expects 4D input.Nhwc fallback expects 4D output.  €Œ6€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€NhwcFusedConvDeformConvop_kernel_info.GetAttr("axis", &axis_).IsOK()onnxruntime::LayerNormImpl::LayerNormImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\nn\layer_norm_impl.ccop_kernel_info.GetAttr("epsilon", &epsilon_).IsOK()onnxruntime::LayerNormImpl::ComputeImplonnxruntime::LayerNormImpl::ComputeWithoutContext(š‰€ Scale/Bias rank cannot exceed Input rank.`š‰€ and axis= bias.shape= scale.shape= X.shape=Size of X.shape[axis:] must be at least 1, got Scale and (optional) bias must match X.shape[axis:] or be NumPy-broadcastable to it.a.size() == b.size()onnxruntime::LayerNormHelper::IsNumpyBroadcastable..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\nn\layer_norm_helper.hlast_rank > 0onnxruntime::(anonymous namespace)::ComputeJobGenericSharedlast_dim > 0norm_size % last_dim == 0p2€ 2€Ž €p2€ 2€� €p2€ 2€ð‘ €p2€ 2€ð“ €p2€ 2€0– €LRNUnsupported kernel dimension : onnxruntime::PoolBase::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\nn\pool.ccUnsupported pooling size.kernel_shape num_dims is not compatible with X num_dims.LpPool0b7€[7€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€info.GetAttr("p", &p_).IsOK()onnxruntime::PoolProcessContext::init..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\nn\pool_base.h°ü$€àü$€p˜ €0€`€°˜ €`Q7€ÐÄ€𘠀ComputeAveragePoolReference requires non-global pooling; strides/dilations are not populated for global pooling.!pool_attrs.global_poolingonnxruntime::ComputeAveragePoolReferenceMaxRoiPoolTFNonMaxSuppressionboxes_tensoronnxruntime::NonMaxSuppressionBaseImpl::PrepareCompute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\object_detection\non_max_suppression_helper.hscores_tensorboxes must be a 3D tensor.scores must be a 3D tensor.boxes and scores should have same num_batches.boxes and scores should have same spatial_dimension.The most inner dimension in boxes must have 4 data.iou_threshold must be in range [0, 1].onnxruntime::NonMaxSuppressionBaseImpl::GetThresholdsFromInputsRoiAlign is out of range [0, at index °â€ g7€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€x_ptr != nullptrvirtual onnxruntime::DynamicQuantizeLinear::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\quantization\dynamicquantizelinear.ccMatmulInteger : input1 zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1IsScalarOr1ElementVector(a_zero_point)virtual onnxruntime::MatMulInteger::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\quantization\matmul_integer.ccMatmulInteger : B zero point is not validIsBQuantParamSupported(b_zero_point->Shape(), b ? b->Shape() : b_shape_)channels_lastX num_dims does not match W num_dims. group: kernel channels: C: Input channels C is not equal to kernel channels * group. M: Output channels M is not divisible by group.QuantizeLinearðä€0u7€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::DequantizeLinear::DequantizeLinear..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\quantization\quantize_linear.ccDequantizeLinear into BFLOAT16 is not implemented yet.virtual onnxruntime::DequantizeLinear::ComputeDequantizeLinear only outputs FLOAT16, FLOAT or BFLOAT16.x_zero_point must be null or a scalar or 1D tensor or size 1.zero_point_ptr == nullptr || IsScalarOr1ElementVector(zero_point_ptr)onnxruntime::PrepareForQDQblock_size must be 0 for per-tensor quantization.quant_block_size == 0scale.Shape().NumDimensions() == input_shape.NumDimensions()x_zero_point must be null or have the same rank as x for blocked quantizationzero_point_ptr == nullptr || zero_point_ptr->Shape().NumDimensions() == input_shape.NumDimensions()scale.Shape()[i] == (input_shape[i] + quant_block_size - 1) / quant_block_sizex_scale and x must have the same shape despite the quantize axis for blocked quantizationscale.Shape()[i] == input_shape[i]zero_point_ptr->Shape()[i] == scale.Shape()[i]For per axis quantization, scale must be 1D tensor with size scale.Shape().NumDimensions() == 1 && scale.Shape()[0] == broadcast_dimFor per axis quantization, x_zero_point must be null or 1D tensor with size zero_point_ptr == nullptr || (zero_point_ptr->Shape().NumDimensions() == 1 && zero_point_ptr->Shape()[0] == broadcast_dim)ð䀰…7€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::DequantizeLinear::DequantizeLinearvirtual onnxruntime::DequantizeLinear::Computeð䀀�7€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::DequantizeLinear::DequantizeLinearvirtual onnxruntime::DequantizeLinear::Compute�Ù1€ œ7€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::QuantizeLinear::QuantizeLinearUnsupported input type.virtual onnxruntime::QuantizeLinear::Compute°ü$€àü$€0™ € A$€€g€Й €€@`@p@@¤€p¤€pš €°ü$€àü$€ðš €€Q€°Q€°› €�Ù1€P·7€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::QuantizeLinear::QuantizeLinearvirtual onnxruntime::QuantizeLinear::Compute°ü$€àü$€pœ € A$€€g€� €°ü$€àü$€°� €€Q€°Q€pž €�Ù1€ÀÐ7€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::QuantizeLinear::QuantizeLinearvirtual onnxruntime::QuantizeLinear::Compute°ü$€àü$€0Ÿ € A$€€g€П €€@`@p@@¤€p¤€p  €°ü$€àü$€ð  €€Q€°Q€°¡ €p@`@p@@¤€p¤€p¢ €�Ù1€ ë7€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::QuantizeLinear::QuantizeLinearvirtual onnxruntime::QuantizeLinear::Compute°ü$€àü$€£ € A$€€g€ £ €€@`@p@@¤€p¤€@¤ €°ü$€àü$€À¤ €€Q€°Q€€¥ €p@`@p@@¤€p¤€@¦ €�Ù1€€8€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::QuantizeLinear>::QuantizeLinearvirtual onnxruntime::QuantizeLinear>::Compute |€P|€Ц €�€€À€€ § € |€P|€p¨ €�€€À€€`© €�Ù1€+8€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::QuantizeLinear>::QuantizeLinearvirtual onnxruntime::QuantizeLinear>::Compute |€P|€@ª €�€€À€€« € |€P|€à« €�€€À€€Ь €€@P@p@ A$€€g€°­ €€@P@p@ A$€€g€@® €p@`@p@@¤€p¤€Ю €p@`@p@@¤€p¤€`¯ €QLinearMatMulPer-column quantization parameter of batched matrix should have same dimension as the matrix,and its size by K should be equal to the matrix's size.onnxruntime::MatMulComputeHelper::Compute(const TensorShape &, const TensorShape &, const TensorShape *, const TensorShape *, bool, bool)::(lambda)::operator()Ð=9€pZ8€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Ð=9€ ž8€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Ð=9€ð²8€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€last_loop_red_size > 0onnxruntime::ResultsNoTransposePrepareForReduce::ValidateNotEmpty..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\reduction\reduction_ops.cclast_loop_size > 0projected_index.size() > 0Reduction on all axes, output size should be 1.count == 1onnxruntime::ValidateNoTransposeReduceonnxruntime::CommonFastReduceCopyAxes input and attribute should not both be present for reduction.axes.empty()onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_inputÐ=9€°É8€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€丽Ð=9€@Ô8€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ ”8€P”8€ð° €ð± € ² €°A€àA€P³ €ð•€‡€´ €p2€ 2€°´ €`µ €Ð=9€`ñ8€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ ”8€P”8€`¶ €`· €¸ €°A€àA€À¸ €ð•€‡€p¹ €p2€ 2€ º €к €Ð=9€ð9€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€л €Ð=9€ '9€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€м €འ€Only works on matrices with two dimensions.fast_shape.size() == 2onnxruntime::ValidateFastReduceKROutput size mismatch.fast_shape[0] == output.Shape().Size()onnxruntime::ValidateFastReduceRKfast_shape[1] == output.Shape().Size()Only works on matrices with three dimensions.fast_shape.size() == 3onnxruntime::ValidateFastReduceKRKfast_shape[0] * fast_shape[2] == output.Shape().Size()onnxruntime::ValidateFastReduceRKRmust be overloaded.onnxruntime::ValidateMustBeOverloadedCan't reduce on dim with value of 0 if 'keepdims' is false. Invalid output shape would be produced. input_shape:onnxruntime::ValidateKeepDimsonnxruntime::GetEffectiveAxesp2€ 2€ྠ€ð•€‡€�¿ €P–8€€–8€@À €ðÀ € Á €P €p2€ 2€Pà€ð•€‡€Ä € A$€€g€°Ä €@¤€p¤€`Å €Æ €p2€ 2€Ç €ð•€‡€ÀÇ € A$€€g€pÈ €@¤€p¤€ É €ÐÉ € €P €ÐÊ €RNNSoftsignmlas.disable_kleidiaimlas.kleidiai.conv_igemm_max_work. Expected a non-negative integer.TryParseStringWithClassicLocale(*conv_igemm_max_work, config.kleidiai_conv_igemm_max_work)onnxruntime::SetupMlasBackendKernelSelectorFromConfigOptions..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\mlas_backend_kernel_selector_config_utils.haffineleakyreluthresholdedreluscaledtanhhardsigmoidelusoftsignsoftplus %€Ù€@¤€p¤€ Ë €@¤€p¤€0Ì €SplitToSequence€@N9€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::(anonymous namespace)::Cast::Cast..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\cast_op.ccAttribute saturate is only used for cast to float 8 types.Attribute round_mode is only used for cast to float8e8m0.NaN-INF%.8gsnprintf() failed with return value: snprintf_result > 0onnxruntime::(anonymous namespace)::CastToStringFailed to write value with snprintf().snprintf_result > 0 && gsl::narrow_cast(snprintf_result) == buffer_span.size() - 1onnxruntime::(anonymous namespace)::GetIntermediateMLFloat16ToFloatTensorCompresssize overflowonnxruntime::ConcatBase::ComputeImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\concat.ccðä€@b:€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€°â€�i:€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€invalid expand shape€Q€°Q€°Ì €@¤€p¤€0Í €°â€ x:€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€€Q€°Q€°Í €@¤€p¤€0Π€°â€ „:€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€€Q€°Q€°Î €@¤€p¤€0Ï €°â€Ð’:€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€€Q€°Q€°Ï €@¤€p¤€0Р€EyeLikevirtual onnxruntime::Gather::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\gather.ccGather Tind type not supported in this build.€°£:€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€°Ð €`Ñ €GatherElements op: Cannot operate on scalar inputGatherElements op: Rank of input 'data' needs to be equal to rank of input 'indices'GatherElements op: 'indices' shape should have values within bounds of 'data' shape. Invalid value in indices shape is: GatherElements op: Data type of input 'data' should match the data type of the output€0´:€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::GatherElements::GatherElements..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\gather_elements.hGatherElements op: Unsupported tensor type, size:onnxruntime::core_impl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\gather_elements.ccGatherElements op: Out of range value in index tensorIndex out of rangeonnxruntime::GetIndexp2€ 2€Ò €p2€ 2€°Ô €p2€ 2€ Ö €p2€ 2€�× €p2€ 2€Ù €p2€ 2€pÚ €p2€ 2€Ý €p2€ 2€€Þ €p2€ 2€ðß €p2€ 2€`á €Unsupported approximation_algorithm: @ë:€`ä:€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€p2€ 2€Ðâ €p2€ 2€ðã €DropoutIsInfcalled_ == 1onnxruntime::utils::mltype_dispatcher_internal::CallableDispatchableHelper::CheckCalledOnceIsNaNnormalize_varianceMeanVarianceNormalizationacross_channelsNonZeroOneHotvirtual onnxruntime::Pad::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\pad.ccvalue_tensor->DataType() == data_type && value_tensor->Shape().Size() == 1À�;€`÷:€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::PadValueFromFloatInput tensor has no dimensionsdata_rank > 0onnxruntime::PadImpl'pads' has wrong number of valuesdata_rank * 2 == pads.size() with zero effective input extentPad: invalid mode: Pad reflect requires axis length >= 2 after slicing. Input shape:. Input shape:) for axis ) exceeds maximum allowed (Pad reflect: pre-pad (Pad reflect: post-pad (onnxruntime::PadInputWithDimValueOfZero total= post= copy=Pad coverage invalid: pre=..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\reshape.h€@„;€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€A shape tensor must be a vector tensor.shapeTensor->Shape().NumDimensions() == 1virtual onnxruntime::Reshape::Compute@¿è–€¨Ø–€ ¸Ø–€ �¼;€ ¼;€м;€à¼;€½;€€½;€ »;€ »;€л;€0¼;€P¼;€Scatter must be within the inclusive range [indices element out of data bounds, idx=Unsupported data type: onnxruntime::utils::mltype_dispatcher_internal::UnsupportedTypeDefaultPolicy::operator()�Ù1€ÀÍ;€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€SizeCannot slice scalarsonnxruntime::SliceBase::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\slice.ccMissing or invalid starts and ends attributehas_starts && has_ends && attr_starts_.size() == attr_ends_.size()onnxruntime::SliceBase::SliceBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\slice.hInvalid axes attribute, axes attribute (if present) should have the same size as starts/ends attributes!has_axes || attr_axes_.size() == attr_starts_.size()`ý€Àü€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Starts must be a 1-D arrayonnxruntime::SliceBase::FillVectorsFromInputEnds must be a 1-D arrayStarts and ends shape mismatchStarts and axes shape mismatchStarts and steps shape mismatchData type for starts and ends inputs' is not supported in this build. Got onnxruntime::SliceBase::PrepareForCompute'step' value cannot be 0pXr€`:€P?€pXr€À5}€Ð5}€àE€dims.size() == extents.size() && dims.size() >= steps.size()onnxruntime::SliceSkips::SliceSkipsdims_size == starts.size() && dims_size == extents_.size() && dims_size >= steps.size()onnxruntime::SliceIteratorBase::Initoutput == output_endonnxruntime::SliceImpl(OpKernelContext *, const Tensor &, SliceOp::PrepareForComputeMetadata &)::(lambda)::operator()Unexpected element size of onnxruntime::SliceIteratorBase::CopyInnermostAxisNonSolitaryInnerStepSpaceToDepth..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\space_depth_ops.ccvirtual onnxruntime::DepthToSpace::ComputeUnsupported input type in DepthToSpace op: Attribute blocksize is not set.info.template GetAttr("blocksize", &blocksize).IsOK()onnxruntime::space_depth_internal::ReadBlocksize..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\space_depth_ops.hðä€à <€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€DepthToSpace op: only 'DCR' and 'CRD' modes are supportedonnxruntime::space_depth_internal::ReadIsDCRSpaceDepth ops require a 4-D input. Provided rank: SpaceToDepth requires input height to be a multiple of block_sizeSpaceToDepth requires input width to be a multiple of block_sizeDepthToSpace requires input depth to be a multiple of (block_size * block_size)virtual onnxruntime::SplitImpl::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\split.ccInvalid value in 'split' input. All values must be >= 0.`v<€ a<€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€src and dst types must matchdst.DataType() == src.DataType()onnxruntime::DispatchStridedCopy..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\copy.hsrc and dst must have same shape and not be rank 0.dst_strides.size() == src_strides.size() && src_strides.size() == copy_shape.size() && !copy_shape.empty()onnxruntime::StridedCopycopy shape must have non-negative sizetotal_num_elements_to_copy >= 0last >= firstonnxruntime::StridedCopy(concurrency::ThreadPool *, std::string *, const TensorShapeVector &, const TensorShape &, const std::string *, const TensorShapeVector &)::(lambda)::operator()@¤€p¤€ å €counter.current_offset == last°A€àA€pæ €onnxruntime::StridedCopy(concurrency::ThreadPool *, unsigned int *, const TensorShapeVector &, const TensorShape &, const unsigned int *, const TensorShapeVector &)::(lambda)::operator()@¤€p¤€Àç €°A€àA€€è €onnxruntime::StridedCopy(concurrency::ThreadPool *, unsigned long long *, const TensorShapeVector &, const TensorShape &, const unsigned long long *, const TensorShapeVector &)::(lambda)::operator()@¤€p¤€@é €°A€àA€ê €onnxruntime::StridedCopy(concurrency::ThreadPool *, unsigned short *, const TensorShapeVector &, const TensorShape &, const unsigned short *, const TensorShapeVector &)::(lambda)::operator()@¤€p¤€Àê €°A€àA€€ë €onnxruntime::StridedCopy(concurrency::ThreadPool *, unsigned char *, const TensorShapeVector &, const TensorShape &, const unsigned char *, const TensorShapeVector &)::(lambda)::operator()@¤€p¤€@ì €°A€àA€í €`…<€Ðy<€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€virtual onnxruntime::Squeeze::ComputeInput count of Tile OP mismatch, the first one is emptyInput count of Tile OP mismatch, the second one is emptyTile doesn't have an implementation yet for the type: virtual onnxruntime::Tile::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\tile.cc°â€à‡<€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Transpose of element size not supported in this build. Size=Mismatched data types between input and output Tensors. input_tensor_ptr != nullptrvirtual onnxruntime::Transpose::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\transpose.ccTranspose not implemented for empty tensors.num_axes > 0onnxruntime::DoTransposeEltWise(local_source >= source) && (local_source < source + num_blocks)Method IncrementIndexAndComputeOffset assumes this value is strictly positive.naxes > 0onnxruntime::IncrementIndexAndComputeOffsetSetuponnxruntime::DoTransposeImpl(local_source >= source) && (local_source < source + num_blocks * num_elts_in_block)(local_source >= source) && (local_source < source + num_blocks * blocksize) Í<€P¾<€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€(local_source >= source) && (local_source < source + sizeof(T) * num_blocks)onnxruntime::TypedDoTransposeEltWiseExpected to transpose sub-byte tensoronnxruntime::DoTransposeSubByteFailed to pack 8-bit Tensor into sub-byte TensorFailed to unpack sub-byte Tensor to an int8_t/uint8_t Tensoronnxruntime::UnpackSubByteTensorvirtual onnxruntime::Unsqueeze::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\unsqueeze.cc`…<€€Ð<€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Destination size does not match source.src->SizeInBytes() == tgt->SizeInBytes()onnxruntime::CopyCpuTensor..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\utils.hX != nullptronnxruntime::UnsqueezeBase::PrepareComputeAn axes tensor must be a scalar or a 1-D tensor.'axes' has an out of range axis'axes' has a duplicate axisnullptr != p.output_tensorUpsamplevirtual onnxruntime::Upsample::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\upsample.cconnxruntime::Upsample::BaseCompute4-D input with innermost scale (usually channel of NHWC) as 1.Resize: dimensions exceed supported int32 range for CPU linear mode.Resize: output height*width overflows int64.Resize: output height*width*channels overflows int64.: 'Linear' mode only support 2-D inputs or 3-D inputs ('Bilinear', 'Trilinear') or 4-D inputs or 5-D inputs with the corresponding outermost 2 scale values being 1.: 'Cubic' mode only support 2-D inputs ('Bicubic') or 4-D inputs with the corresponding outermost 2 scale values being 1.Resize: unexpected modeUpsample: unexpected modeonnxruntime::UpsampleNearestResize: input/output value is nullptrUpsample: input/output value is nullptrResize: input/output value's dimension mismatchUpsample: input/output value's dimension mismatchResize: input shape needs to be at least a single dimensionUpsample: input shape needs to be at least a single dimension.allocator != nullptronnxruntime::IAllocator::ValidateAllocator..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\framework\allocator.hInvalid size requested for allocation: onnxruntime::IAllocator::ValidatedCalcMemSizeForArrayMemory allocation failed. Size=p != nullptr || size == 0onnxruntime::IAllocator::ValidateAllocation €P €Àí € A$€€g€�î € A$€€g€€ï € A$€€g€pð €°A€àA€`ñ € |€P|€ò €Ð̀̀ðò €Ð̀̀àó €@¤€p¤€Àô €@¤€p¤€°õ €°€à€�ö €virtual onnxruntime::Upsample::Computeonnxruntime::Upsample::BaseCompute €P €p÷ € A$€€g€@ø € A$€€g€0ù € A$€€g€ ú €°A€àA€û € |€P|€Àû €Ð̀̀ ü €Ð̀̀�ý €@¤€p¤€pþ €@¤€p¤€`ÿ €°€à€@¡€virtual onnxruntime::Upsample::Computeonnxruntime::Upsample::BaseCompute €P € ¡€Ð̀̀ð¡€Ð̀̀ࡀÐ̀̀С€°A€àA€À¡€ |€P|€p¡€Ð̀̀P¡€Ð̀̀@¡€@¤€p¤€ ¡€@¤€p¤€ ¡€°€à€ð ¡€virtual onnxruntime::Upsample::Computeonnxruntime::Upsample::BaseCompute €P €Ð ¡€Ð̀̀  ¡€Ð̀̀� ¡€Ð̀̀€ ¡€°A€àA€p¡€ |€P|€ ¡€Ð̀̀¡€Ð̀̀ð¡€@¤€p¤€Ð¡€@¤€p¤€À¡€°€à€ ¡€°â€ðü>€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€onnxruntime::TensorAllocator::TensorAllocator..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\math\element_wise_ops.h is invalid.Can broadcast 0 by 0 or 1. largest <= 1onnxruntime::Broadcaster::Broadcaster by Attempting to broadcast an axis by a dimension other than 1. axis == 1 || axis == largestonnxruntime::BroadcastIterator::Initonnxruntime::BroadcastIterator::Append) for tensor of length:Invalid start/ending offset [start_offset >= 0 && real_end >= 0 && start_offset <= real_end && real_end <= lenonnxruntime::OutputBroadcaster::OutputBroadcaster) are not at boundary of span with size:Broadcast Output range [start_offset % span_size == 0 && real_end % span_size == 0BroadcastLooper requires two tensors as input.helper.HaveTwoTensorInputs()onnxruntime::BroadcastLooperInputBroadcaster can only start at span boundary!offset % span_size_ == 0onnxruntime::InputBroadcaster::AdvanceBy°â€€?€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€°â€�?€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€°â€Ð?€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€°â€À&?€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€°â€ 2?€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€pXr€0退’ €pXr€À5}€Ð5}€À’ €onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpanWebGPU EP device-free context must not allocate device memory.virtual onnxruntime::webgpu::WebGpuNoOpAllocator::Alloc..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\allocator.ccà˜€ H?€°1|€À€€ÀH?€`G?€°1|€pG?€Unsupported buffer cache modeLazyReleaseSimpleBucketGraphGraphSimpleonnxruntime::webgpu::BufferManager::Upload..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\buffer_manager.ccSource and destination buffers must be different.src != dstonnxruntime::webgpu::BufferManager::MemCpy, copy_size=, dst_size=Source and destination buffers must have enough space for the copy operation. src_size=copy_size <= src_size && copy_size <= dst_size, usage=Failed to create GPU buffer: size=onnxruntime::webgpu::BufferManager::Createonnxruntime::webgpu::BufferManager::Download€Š€@ú€ÈÈÈæÈ 2@2€222222 @€ À  �£„ Buffer is still mapped.wgpuBufferGetMapState(buffer) == WGPUBufferMapState_Unmappedonnxruntime::webgpu::(anonymous namespace)::EnforceBufferUnmappedIfðä€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€Ѓ?€ ¡I€ðä€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ ˆ?€ ¡I€ðä€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€�Š?€ ¡I€ is out of int32 rangeRange start value start >= std::numeric_limits::min() && start <= std::numeric_limits::max()virtual onnxruntime::webgpu::Range::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\generator\range.ccRange delta value delta >= std::numeric_limits::min() && delta <= std::numeric_limits::max() let value = bitcast(uniforms.start) + i32(global_idx) * bitcast(uniforms.delta); let value = bitcast(uniforms.start) + output_value_t(global_idx) * bitcast(uniforms.delta); onnxruntime::webgpu::RegisterRangeKernelsŠ€`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€°—?€ ¡I€Attribute 'num_heads' must be provided when 'rotary_embedding_dim' is specified and input is not rank-4 (batch, num_heads, sequence, head).num_heads_ > 0virtual onnxruntime::webgpu::RotaryEmbedding::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\llm\rotary_embedding.ccPÊ€� €ض’€ÀŠ€ Њ€ àŠ€global_shapeglobal_strideinput_output_strideRangeà†?€� €FŒ€ œ¹’€d-“€let base = global_idx * 4u; let element_count = uniforms.element_count; var a0 = var b0 = var a1 = input_a_value_t(0); var a2 = input_a_value_t(0); var a3 = input_a_value_t(0); var b1 = input_b_value_t(0); var b2 = input_b_value_t(0); var b3 = input_b_value_t(0); if (base + 1u < element_count) { a1 = base + 1u; b1 = if (base + 2u < element_count) { a2 = base + 2u; b2 = if (base + 3u < element_count) { a3 = base + 3u; b3 = let a = vec4(a0, a1, a2, a3); let b = vec4(b0, b1, b2, b3); let a = input_a_value_t(let a = let b = input_b_value_t(let b = bcast_indicesoffset_a / 4[offset_a % 4]; offset_b / 4[offset_b % 4]; let offset_a0 = let offset_b0 = outputIndices = let offset_a1 = let offset_b1 = let offset_a2 = let offset_b2 = let offset_a3 = let offset_b3 = let a = vec4(offset_a0 / 4[offset_a0 % 4], offset_a1 / 4[offset_a1 % 4], offset_a2 / 4[offset_a2 % 4], offset_a3 / 4[offset_a3 % 4]); let a = vec4(offset_a0offset_a1offset_a2offset_a3let b = vec4(offset_b0 / 4[offset_b0 % 4], offset_b1 / 4[offset_b1 % 4], offset_b2 / 4[offset_b2 % 4], offset_b3 / 4[offset_b3 % 4]); let b = vec4(offset_b0offset_b1offset_b2offset_b3let result = result[0]if (base + 1u < element_count) { result[1]if (base + 2u < element_count) { result[2]if (base + 3u < element_count) { result[3]virtual onnxruntime::webgpu::BinaryElementwise::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\binary_elementwise_ops.ccvirtual onnxruntime::webgpu::VariadicElementwise::ComputeInternal else if (b == 2.0) { return a * a; } else if (a >= input_a_element_t(0.0) && b == 0.5) { return sqrt(a); } fn pow_custom(a : input_a_element_t, b : f32) -> input_a_element_t { if (b == 0.0) { return input_a_element_t(1.0); } else if (a < input_a_element_t(0.0) && b != floor(b)) { return input_a_element_t(pow(f32(a), b)); // NaN } return select(sign(a), input_a_element_t(1.0), round(abs(b) % 2.0) != 1.0) * input_a_element_t((pow(f32(abs(a)), b))); } fn pow_v(a : vec4, b : vec4) -> vec4 { return vec4(pow_custom(a.x, f32(b.x)), pow_custom(a.y, f32(b.y)), pow_custom(a.z, f32(b.z)), pow_custom(a.w, f32(b.w))); }   Add  Sub  Mul  Div   Max   Min   Equal  Greater  Less GreaterOrEqual LessOrEqual Pow   PReluE°¥?€°Ã €Ø\Œ€Ø$Š€ ˜$Š€element_countonnxruntime::webgpu::(anonymous namespace)::RegisterBinaryOpa + bpú?€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€¼?€ ¡I€a - ba * ba / bmax_v(vec4(a), vec4(b)) ú?€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€àÏ?€ ¡I€max_vmin_v(a : vec4, b : vec4) -> vec4 { bitcast>(vec4(a))bitcast>(a)bitcast>(vec4(b))bitcast>(b) let a_nan = ( & vec4(0x7fffffffu)) > vec4(0x7f800000u); let b_nan = ( return select(select((a, b), b, b_nan), a, a_nan); (a, b); min_v(vec4(a), vec4(b))vec4(vec4(a) == vec4(b))vec4(vec4(a) > vec4(b))vec4(vec4(a) < vec4(b))vec4(vec4(a) >= vec4(b))vec4(vec4(a) <= vec4(b))pow_v(a, b)select(b * a, a, a >= vec4(0))(vec4(a) & vec4(b))CumSumvar input_indices = var sum : output_value_t = 0; var first : i32 = 0; if (uniforms.reverse == 1) { first = i32( if (uniforms.exclusive == 1) { first += 1; } var last : i32 = 0; last = i32( if (uniforms.exclusive == 0) { last += 1; } for (var i : i32 = first; i < last; i++) { u32(i) sum = sum + Axes attribute must be within range -input_rank <= axis < input_rank.-input_rank <= axis && axis < input_rankvirtual onnxruntime::webgpu::CumSum::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\cum_sum.cc`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€�ý?€ ¡I€0@€À €FŒ€ <·’€ƒ“€ Xƒ“€ð,Š€DFT is not 5-smooth.DFT length virtual onnxruntime::webgpu::DFTProgram::GenerateShaderCode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\dft.ccvar smem: array, fn cmul(a: vec2, b: vec2) -> vec2 { return vec2(a.x * b.x - a.y * b.y, a.x * b.y + a.y * b.x); if (row >= uniforms.batch) { return; } let outer = row / uniforms.inner; let within = row % uniforms.inner; let in_base = (outer * uniforms.signal_length * uniforms.inner + within) * let out_base = (outer * uniforms.output_length * uniforms.inner + within) * u)select(provided, provided - 1u, provided == providedlet provided = min(uniforms.signal_length, u); for (var i = local_idx; i < u; i += if (i < provided) { smem[i] = ; } else { smem[i] = vec2(0.0); } for (var k = local_idx + 1u; k < let h = smem[k]; smem[u - k] = vec2(h.x, -h.y); let load_count = min(uniforms.signal_length, if (i < load_count) { smem[i] = u + i]smem[u + i] * for (var i = local_idx; i < uniforms.output_length; i += let off = out_base + i * uniforms.inner * output_element_t(v.x)output_element_t(v.y)off + 1ufn spectrum(in_base: u32, k: u32) -> vec2 { let provided = min(uniforms.signal_length, if (k < provided) { return let m = u - k; if (m < provided) { let h = return vec2(h.x, -h.y); return vec2(0.0, 0.0); fn spectrum(in_base: u32, n: u32) -> vec2 { if (n < uniforms.signal_length) { return accacc * for (var k = local_idx; k < uniforms.output_length; k += var acc = vec2(0.0, 0.0); var kn_mod = 0u; for (var n = 0u; n < u; n++) { let angle = * f32(kn_mod) / acc += cmul(spectrum(in_base, n), vec2(cos(angle), sin(angle))); kn_mod += k; if (kn_mod >= u) { kn_mod -= u; } let off = out_base + k * uniforms.inner * DFT input must have at least 2 dimensions.virtual onnxruntime::webgpu::DFT::ComputeInternalDFT input's innermost dimension must be 1 (real) or 2 (complex).DFT axis must refer to a signal dimension, not the innermost (real/imaginary) dimension.Inverse one-sided DFT (IRFFT) requires complex-valued input (innermost dimension 2).dft_length must be greater than zero.Invalid DFT length: `%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€� @€ ¡I€) * uniforms.inner * in_base + (f32( + 1u0.0vec2( for (var t = local_idx; t < u; t += let twiddle_index = t % let angle_unit = f32(twiddle_index); var leg: array, 5>; u + t + leg[0] = smem[ { let a = * angle_unit; leg[] = cmul(smem[], vec2(cos(a), sin(a))); } let base = (t / u) * u + twiddle_index; = leg[0] + leg[1]; = leg[0] - leg[1]; vec2(odd_diff.y, -odd_diff.x)vec2(-odd_diff.y, odd_diff.x) let even_sum = leg[0] + leg[2]; let even_diff = leg[0] - leg[2]; let odd_sum = leg[1] + leg[3]; let odd_diff = leg[1] - leg[3]; let odd_rot = = even_sum + odd_sum; = even_diff + odd_rot; = even_sum - odd_sum; = even_diff - odd_rot; = leg[0] + vec2(leg[].x* - leg[].y*, leg[ + leg[u]u + base + must be a scalar value.onnxruntime::webgpu::ReadOptionalScalarÐ%@€ð €È‹€P<Š€ `<Š€h<Š€ à;Š€signal_lengthinneroutput_lengthDFTDirectÐ@€ð €È‹€P<Š€ `<Š€h<Š€  <Š€[a-zA-Z]|\.\.\.([a-zA-Z]|\.\.\.)+(([a-zA-Z]|\.\.\.)*,)*([a-zA-Z]|\.\.\.)*Invalid LHS termonnxruntime::webgpu::EinsumEquation::EinsumEquation..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\einsum.ccInvalid RHS termInvalid RHS symbolDimension mismatchonnxruntime::webgpu::EinsumEquation::AddSymbolOnly one ellipsis is allowed per input termonnxruntime::webgpu::EinsumEquation::ProcessTermEllipsis out of boundsEllipsis dimensions mismatchEllipsis must be specified in the LHSinput0var prod = output_element_t(1);var sum = output_element_t(0);sum += prod;Invalid symbol errorvirtual onnxruntime::webgpu::EinsumProgram::GenerateShaderCodeprod *= uniforms.input++) {: u32 = 0; for(var input0Indiceslet sum = if (global_idx != 0u) { return; } var outputIndices = var inputIndices: input_indices_t; Einsum requires at least one input tensor.€“@€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€0?@€ ¡I€info.GetAttr("equation", &equation).IsOK()onnxruntime::webgpu::Einsum::Einsum..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\einsum.h^\d+$ÐM@€ð €FŒ€ PBŠ€€n€pd€@€àЀd€ d€‡€°d€€@€°d€@€@€e€&€@€e€À%€@€@e€Àb€@€ e€`a€@€regex_error was thrown in -fno-exceptions mode°d€À�€@€f€p>€@€`f€0>€@€e€Ð=€@€Àf€0U€@€ g€°T€@€e€T€@€€g€@J€@€e€�%€@€e€@%€@€ðh€Ð#€ $€€h€@€@€àÞ €À#€@€€h€ €0€àÞ €€@€°d€€R€@€ let m = global_idx / uniforms.N; var value = output_value_t(0); for (var k = 0u; k < uniforms.K; k = k + 1u) { value = value + k * uniforms.M + mn * uniforms.K + kk * uniforms.N + nm * uniforms.K + k value = value * output_value_t(uniforms.alpha); value = value + output_value_t(uniforms.beta) * vec2(m, n)Gemm requires input tensors A and B.Input tensors A and B must be 2 dimensional.Inner dimensions of A and B must match.virtual onnxruntime::webgpu::Gemm::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\gemm.ccp¥@€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€@—@€ ¡I€GemmNaiveÀž@€� €FŒ€ 0“€ÐÀŠ€ˆð“€·’€ü¶’€ÀHŠ€virtual onnxruntime::webgpu::GemmProgram::GenerateShaderCode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\gemm_packed.cconnxruntime::webgpu::ApplyGemmPackedGemm ¥@€  €·’€ü¶’€è�€ (è�€ 8è�€ øÍŠ€Ί€(Ί€pJŠ€(batch: i32, row: i32, colIn: i32 , batch_indices: batch_dims_indices_t) -> { var value = (0); let col = colIn * if(row < i32() && col < i32( var batch_indices u32(row)u32(colIn) value = return value; } uniforms.dim_inneruniforms.dim_a_outermm_readAuniforms.dim_b_outermm_readBmm_Asub[inputRow][inputCol] = mm_readA(batch, kStart + inputRow, globalRowStart / innerElementSize + inputColmm_Asub[inputRow][inputCol] = mm_readA(batch, globalRow + innerRow, kStart / innerElementSize + inputColmm_Bsub[inputRow][inputCol] = mm_readB(batch, globalColStart + tileRowB + innerRow, kStart / innerElementSize + inputColmm_Bsub[inputRow][inputCol] = mm_readB(batch, kStart + inputRow, globalCol must be 4.. elements_per_thread_x: must be divisible by WorkgroupSizeY: . tile_inner: must be divisible by WorkgroupSizeX: must be 3 or 4. tile_a_width: Invalid matrix multiplication configuration inner_elements_size: var mm_Asub: array mm_Bsub: array, rowPerThread>; const kSplitK = let num_tiles = (kSplitK - 1) / tileInner + 1; let splits_per_batch = uniforms.splits_per_batch; let split_index = i32(logical_global_id.z) % i32(splits_per_batch); var kStart = kSplitK * split_index; let batch = i32(logical_global_id.z) / i32(splits_per_batch); var kStart = kSplitK * i32(logical_global_id.z); let batch = 0; let batchIndices = 0u; let num_tiles = (uniforms.dim_inner - 1) / tileInner + 1; let batch = i32(logical_global_id.z); let tileRowB = localRow * for (var t = 0; t < i32(num_tiles); t = t + 1) { for (var innerRow = 0; innerRow < rowPerThread; innerRow = innerRow + 1) { let inputRow = tileRow + innerRow; let inputCol = tileCol; for (var innerRow = 0; innerRow < ; innerRow = innerRow + 1) { let inputRow = tileRowB + innerRow; kStart = kStart + tileInner; for (var k = 0; k < tileInner / innerElementSize; k = k + 1) { let BCached0 = mm_Bsub[tileCol * innerElementSize][k]; let BCached1 = mm_Bsub[tileCol * innerElementSize + 1][k]; let BCached2 = mm_Bsub[tileCol * innerElementSize + 2][k]; let BCached3 = mm_Bsub[tileCol * innerElementSize + 3][k]; let ACached0 = mm_Asub[k * innerElementSize][localRow]; let ACached1 = mm_Asub[k * innerElementSize + 1][localRow]; let ACached2 = mm_Asub[k * innerElementSize + 2][localRow]; let ACached3 = mm_Asub[k * innerElementSize + 3][localRow]; for (var i = 0; i < rowPerThread; i = i + 1) { acc[i].x += ACached0[i] * BCached0.x + ACached1[i] * BCached0.y + ACached2[i] * BCached0.z + ACached3[i] * BCached0.w; acc[i].y += ACached0[i] * BCached1.x + ACached1[i] * BCached1.y + ACached2[i] * BCached1.z + ACached3[i] * BCached1.w; acc[i].z += ACached0[i] * BCached2.x + ACached1[i] * BCached2.y + ACached2[i] * BCached2.z + ACached3[i] * BCached2.w; acc[i].w += ACached0[i] * BCached3.x + ACached1[i] * BCached3.y + ACached2[i] * BCached3.z + ACached3[i] * BCached3.w; let BCached0 = mm_Bsub[k * innerElementSize][tileCol]; let BCached1 = mm_Bsub[k * innerElementSize + 1][tileCol]; let BCached2 = mm_Bsub[k * innerElementSize + 2][tileCol]; let BCached3 = mm_Bsub[k * innerElementSize + 3][tileCol]; let ACached = mm_Asub[tileCol][i]; acc[i] = BCached0 * ACached0[i] + acc[i]; acc[i] = BCached1 * ACached1[i] + acc[i]; acc[i] = BCached2 * ACached2[i] + acc[i]; acc[i] = BCached3 * ACached3[i] + acc[i]; let ACached = mm_Asub[tileRow + i][k]; acc[i].x += dot(ACached, BCached0); acc[i].y += dot(ACached, BCached1); acc[i].z += dot(ACached, BCached2); acc[i].w += dot(ACached, BCached3); acc[i] = BCached0 * ACached.x + acc[i]; acc[i] = BCached1 * ACached.y + acc[i]; acc[i] = BCached2 * ACached.z + acc[i]; acc[i] = BCached3 * ACached.w + acc[i]; for (var innerRow = 0; innerRow < rowPerThread; innerRow = innerRow + 1) { acc[innerRow] = output_element_t(uniforms.alpha) * acc[innerRow]; for (var i = 0; i < innerElementSize; i = i + 1) { mm_write(batch, globalRow + innerRow, globalCol * innerElementSize + i, acc[innerRow][i]); mm_write(batch, globalRow + innerRow, globalCol, acc[innerRow]); , tile_inner: , tile_a_width: tile_a_height: mm_Asub[inputRow][inputCol] = mm_readA(batch, kStart + inputRow, globalRowStart + inputColmm_Asub[inputRow][inputCol] = mm_readA(batch, globalRowStart + inputRow, kStart + inputColmm_Bsub[inputRow][inputCol] = mm_readB(batch, globalColStart + tileRowB + innerRow, kStart + inputColmm_Bsub[inputRow][inputCol] = mm_readB(batch, kStart + inputRow, globalColStart + inputColvar mm_Asub: array mm_Bsub: array, rowPerThread>; let tileRow = i32(local_id.y) * rowPerThread; let tileCol = i32(local_id.x) * colPerThread; let globalRow = i32(logical_global_id.y) * rowPerThread; let globalCol = i32(logical_global_id.x) * colPerThread; let globalRowStart = i32(logical_workgroup_id.y) * let globalColStart = i32(logical_workgroup_id.x) * let tileRowA = i32(local_id.y) * let tileColA = i32(local_id.x) * let tileRowB = i32(local_id.y) * for (var t = 0; t < i32(num_tiles); t = t + 1) { for (var innerRow = 0; innerRow < i32(); innerRow = innerRow + 1) { for (var innerCol = 0; innerCol < i32(); innerCol = innerCol + 1) { let inputRow = tileRowA + innerRow; let inputCol = tileColA + innerCol; for (var innerCol = 0; innerCol < i32(colPerThread); innerCol = innerCol + 1) { let inputCol = tileCol + innerCol; kStart = kStart + tileInner; var BCached: array<, colPerThread>; for (var k = 0; k < tileInner; k = k + 1) { for (var inner = 0; inner < i32(colPerThread); inner = inner + 1) { BCached[inner] = mm_Bsub[tileCol + inner][k]; BCached[inner] = mm_Bsub[k][tileCol + inner]; for (var innerRow = 0; innerRow < i32(rowPerThread); innerRow = innerRow + 1) { let ACached = mm_Asub[k][tileRow + innerRow]; let ACached = mm_Asub[tileRow + innerRow][k]; for (var innerCol = 0; innerCol < i32(colPerThread); innerCol = innerCol + 1) { acc[innerRow][innerCol] = acc[innerRow][innerCol] + ACached * BCached[innerCol]; for (var innerRow = 0; innerRow < i32(rowPerThread); innerRow = innerRow + 1) { for (var innerCol = 0; innerCol < i32(colPerThread); innerCol = innerCol + 1) { acc[innerRow][innerCol] = output_element_t(uniforms.alpha) * acc[innerRow][innerCol]; mm_write(batch, globalRow + innerRow, globalCol + innerCol, acc[innerRow][innerCol]); onnxruntime::webgpu::MakeScalarOrVectorTypefn mm_write(batch: i32, row: i32, colIn: i32, valueIn: output_value_t) { let coords = vec3(u32(batch), u32(row), u32(colIn)); value = value + output_value_t(colIncoords let coords = vec2(u32(row), u32(colIn)); value += output_element_t(uniforms.beta) * output_value_t(vec2(u32(row), u32(colIn)) let coords = vec2(u32(row), u32(colIn)); let offset0 = i2o_output(coords) * 4u; for (var i = 0u; i < 4u; i++) { let offset = offset0 + i; value[i] } let offset0 = i2o_output(coords) * 2u; var vec2h_values : array; vec2h_values[0] = value.xy; vec2h_values[1] = value.zw; for (var i = 0u; i < 2u; i++) { let offset = offset0 + i; vec2h_values[i]vec2h let logical_workgroup_id_z = workgroup_idx / (uniforms.logical_dispatch_x * uniforms.logical_dispatch_y); let logical_workgroup_id_y = (workgroup_idx % (uniforms.logical_dispatch_x * uniforms.logical_dispatch_y)) / uniforms.logical_dispatch_x; let logical_workgroup_id_x = (workgroup_idx % (uniforms.logical_dispatch_x * uniforms.logical_dispatch_y)) % uniforms.logical_dispatch_x; let logical_workgroup_id = vec3u(logical_workgroup_id_x, logical_workgroup_id_y, logical_workgroup_id_z); const workgroupSize = vec3u(workgroup_size_x, workgroup_size_y, workgroup_size_z); let logical_global_id = logical_workgroup_id * workgroupSize + local_id; MatMulvalue += output_value_t(bias[col]);value += output_value_t(bias[row + i]);let col = (global_idx % (uniforms.N / )) * var index1 = global_idx / (uniforms.N / let stride1 = uniforms.M / let row = (index1 % stride1) * let batch = index1 / stride1; let batch_indices = var a_indices: a_indices_t; let a_offset = var b_indices: b_indices_t; let b_offset = var values: array(std::numeric_limits::max())dispatch_x exceeds uint32_t range: dispatch_x_u64 <= static_cast(std::numeric_limits::max())onnxruntime::webgpu::CreateMatMulFillBiasOrZeroBeforeSplitKProgram€%A€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ò@€ ¡I€_indices != 1) { var a_data: a_value_t; let b_data = b[(b_offset + (k + ) * uniforms.N + col) / a_data = a[(a_offset + (row + ) * uniforms.K + k) / values[] = fma(b_value_t(a_data), b_data, values[pÀŠ€à%A€°%A€è�€ (è�€ 8è�€ øÍŠ€Ί€(Ί€hxŠ€°wŠ€splits_per_batchMatMul_Fill_Bias_Or_Zero_Before_Split_K*A€ð €è�€ (è�€ ü¶’€Љ‹€ ÀxŠ€a_element_tvirtual onnxruntime::webgpu::MatMulProgram::GenerateShaderCode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\matmul_packed.cc let output_components = let output_id = i32(global_idx); let batch_size = i32(uniforms.batch_size); let dim_a_outer = i32(uniforms.dim_a_outer); let dim_b_outer = i32(uniforms.dim_b_outer) / output_components; let elements_per_batch = dim_a_outer * dim_b_outer; if (output_id >= batch_size * elements_per_batch) { return; } let output_batch = output_id / elements_per_batch; let remaining = output_id % elements_per_batch; let output_row = remaining / dim_b_outer; let output_col = remaining % dim_b_outer; let output_value = output_value_t(); mm_write(output_batch, output_row, output_col, output_value); Softmaxvar thread_max = x_element_t(-3.4028234663852886e+38f); var thread_max = x_element_t(-65504.0h); var row_max_shared : x_value_t; var row_sum_shared : x_value_t; var thread_max_scalar_shared : array thread_sum_scalar_shared : array x_value_t { let index = row * row_stride + col; return x[index]; fn setValue(row: i32, col: i32, row_stride: i32, value: x_value_t) { result[index] = value; let gindex = i32(global_idx); let lindex = i32(local_idx); const wg = let row = gindex / wg; let cols = uniforms.packedCols; let row_stride : i32 = uniforms.packedCols; var thread_sum = x_element_t(0.0); for (var col = lindex; col < cols; col += wg) { let value = getValue(row, col, row_stride); let value_max = x_element_t( let new_max = max(thread_max, value_max); let shifted_exp = exp(value - x_value_t(new_max)); thread_sum = thread_sum * exp(thread_max - new_max) + x_element_t(shifted_exp thread_max = new_max; thread_max_scalar_shared[lindex] = thread_max; thread_sum_scalar_shared[lindex] = thread_sum; for (var curr_size = wg >> 1; curr_size > 0; curr_size = curr_size >> 1) { if (lindex < curr_size) { let rhs_max = thread_max_scalar_shared[lindex + curr_size]; let rhs_sum = thread_sum_scalar_shared[lindex + curr_size]; let lhs_max = thread_max_scalar_shared[lindex]; let lhs_sum = thread_sum_scalar_shared[lindex]; let merged_max = max(lhs_max, rhs_max); thread_sum_scalar_shared[lindex] = lhs_sum * exp(lhs_max - merged_max) + rhs_sum * exp(rhs_max - merged_max); thread_max_scalar_shared[lindex] = merged_max; if (lindex == 0) { row_max_shared = x_value_t(thread_max_scalar_shared[0]); row_sum_shared = x_value_t(thread_sum_scalar_shared[0]); var value = exp(getValue(row, col, row_stride) - row_max_shared) / row_sum_shared; // max operation protects against NaN since all values should be >=0 value = max(value, x_value_t(0.0)); setValue(row, col, row_stride, value); virtual onnxruntime::webgpu::Softmax::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\softmax.cc`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€à-A€ ¡I€.y).x, max(.z).y), max(max(.w)).z, .y), max(onnxruntime::webgpu::MaxVector`5A€� €h‡Š€ @‡Š€packedColsinput_c¡€ DA€`DA€virtual onnxruntime::webgpu::(anonymous namespace)::SubgroupMatrixGemmImpl::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\subgroup_matrix_gemm.ccSubgroupMatrixGemm°@A€  €0“€ÐÀŠ€ˆð“€·’€ü¶’€h‰Š€ x‰Š€ °ˆŠ€c_stride_mc_stride_ninput_ainput_b    Unsupported subgroup matrix config dimensions.¡€ÀUA€ðUA€ vs B rows=MatMul contraction dim mismatch: A K=narrow(b_shape[0]) == Kvirtual onnxruntime::webgpu::(anonymous namespace)::SubgroupMatrixMatMulImpl::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\subgroup_matrix_matmul.ccnarrow(b_shape[rank - 2]) == K vs Tiling must be a multiple of the subgroup-matrix shape: tile_m % config.M == 0 && tile_n % config.N == 0Cannot pad odd-N B because N+1 exceeds uint32_t range.onnxruntime::webgpu::(anonymous namespace)::SubgroupMatrixMatMulImpl::EnsurePaddedB elements, exceeding uint32_t shader indexing range.Cannot pad odd-N B because the padded tensor has Failed to pad odd-N B for subgroup-matrix MatMul.SubgroupMatrixMatMulPadB hA€À €FŒ€ ÐÀŠ€(ŽŠ€Ð�Š€N_bSubgroupMatrixMatMul€RA€  €0“€ÐÀŠ€ˆð“€莊€ (ŽŠ€`ŽŠ€num_n_tileTopK65504.0h3.4028234663852886e+38f((i / block_size) & 1u) != 0u((i / block_size) & 1u) == 0uia < ibia > ibva > vb || (va == vb && va < vb || (va == vb && var shared_vals: array shared_idxs: array> 1u; gap > 0u; gap >>= 1u) { for (var tid = local_idx; tid < u; tid += let block = tid / gap; let pos = tid % gap; let i = block * 2u * gap + pos; let j = i + gap; let asc = let va = shared_vals[i]; let vb = shared_vals[j]; let ia = shared_idxs[i]; let ib = shared_idxs[j]; let do_swap = select(, asc); if (do_swap) { shared_vals[i] = vb; shared_vals[j] = va; shared_idxs[i] = ib; shared_idxs[j] = ia; for (var idx = local_idx; idx < u32(k); idx += let out_offset = u32(i32(row) * k + i32(idx)); values[out_offset] = shared_vals[idx]; shared_idxs[idx]out_offsetvals_bufidxs_buflet pcols = uniforms.padded_cols; for (var idx = local_idx; idx < u32(pcols); idx += 256u) { let out_idx = u32(i32(row) * pcols + i32(idx)); vals_buf[out_idx] = x_element_t( idxs_buf[out_idx] = i32(idx); idxs_buf[out_idx] = -1; (((i - base) / uniforms.block_size) & 1u) != 0u(((i - base) / uniforms.block_size) & 1u) == 0uif (global_idx >= uniforms.total_threads) { return; } let threads_per_row = pcols / 2u; let row = global_idx / threads_per_row; let tid = global_idx % threads_per_row; let gap = uniforms.gap; let block = tid / gap; let pos = tid % gap; let base = row * pcols; let i = base + block * 2u * gap + pos; let j = i + gap; let asc = let va = vals_buf[i]; let vb = vals_buf[j]; let ia = idxs_buf[i]; let ib = idxs_buf[j]; let do_swap = select(if (do_swap) { vals_buf[i] = vb; vals_buf[j] = va; idxs_buf[i] = ib; idxs_buf[j] = ia; for (var idx = local_idx; idx < u32(k); idx += 256u) { let in_idx = u32(i32(row) * pcols + i32(idx)); let out_idx = u32(i32(row) * k + i32(idx)); values[out_idx] = vals_buf[in_idx]; idxs_buf[in_idx]out_idxK input tensor is required for TopK opset >= 10k_tensor != nullptrvirtual onnxruntime::webgpu::TopK::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\top_k.ccK tensor should be a scalar or 1-element tensork_tensor->Shape().Size() == 1k must be non-negative, got k >= 0) must not be greater than the axis dimension (k (k <= input_shape[onnxruntime::narrow(axis)]fp16fp32smallest € ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ÀmA€ ¡I€info.GetAttr("k", &k_temp).IsOK()onnxruntime::webgpu::TopK::TopK..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\top_k.hÀ�A€ð €蜊€|¹’€¨œŠ€colsTopKInit ŒA€� €蜊€P�Š€ �Š€padded_colsTopKSortStepp‡A€� €ȹ’€ ð�Š€P�Š€ ø�Š€ €�Š€gaptotal_threadsTopKOutputp„A€À €P�Š€ |¹’€(žŠ€virtual onnxruntime::webgpu::UnaryElementwise::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\math\unary_elementwise_ops.ccAbsNegFloorCeilReciprocalSqrtExpErfLogHardSwishSinCosTanAsinAcosAtanSinhCoshAsinhAcoshAtanhonnxruntime::webgpu::RegisterClipInt64KernelsElua * (0.5 + 0.5 * tanh_v(a * (0.035677408136300125 * a * a + 0.7978845608028654)))0.5 * a * (1.0 + erf_v(a * 0.7071067811865475)) fn tanh_v(a: x_value_t) -> x_value_t { let expr = exp(-2 * abs(a)); return sign(a) * (1 - expr) / (1 + expr); } const r0 = 0.3275911; const r1 = 0.254829592; const r2 = -0.284496736; const r3 = 1.421413741; const r4 = -1.453152027; const r5 = 1.061405429; fn erf_v(v: x_value_t) -> x_value_t { let absv = abs(v); let x = 1.0 / (1.0 + r0 * absv); return sign(v) * (1.0 - ((((r5 * x + r4) * x + r3) * x + r2) * x + r1) * x * exp(-absv * absv)); } € B€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€Ð�A€ ¡I€¤A€QuickGeluquick_gelu_v(a) fn quick_gelu_v(a: vec4) -> vec4 { let one = x_element_t(1.0); let zero = x_element_t(0.0); let alpha_vec = vec4(x_element_t(uniforms.attr)); let v = a * alpha_vec; var x1 : vec4; for (var i = 0; i < 4; i = i + 1) { if (v[i] >= zero) { x1[i] = one / (one + exp(-v[i])); } else { x1[i] = one - one / (one + exp(v[i])); } } return a * x1; } ° B€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€Ð�A€ ¡I€À B€ThresholdedReluSoftplusœA€°Ã €Ø\Œ€°d—€(¥Š€abs(a)-afloor(a)ceil(a)1.0/asqrt(a)exp(a)erf_v(a)log(a)1.0 / (1.0 + exp(-a))hard_sigmoid_v(a) fn hard_sigmoid_v(v: vec4) -> vec4 { let alpha = x_element_t(uniforms.attr[0]); let beta_v = vec4(x_element_t(uniforms.attr[1])); return max(vec4(0.0), min(vec4(1.0), alpha * v + beta_v)); } ° B€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€Ð�A€ ¡I€@ÈA€hard_swish_v(a) fn hard_swish_v(v: vec4) -> vec4 { let alpha = x_element_t(1.0 / 6.0); let beta_v = vec4(x_element_t(0.5)); return v * max(vec4(0.0), min(vec4(1.0), alpha * v + beta_v)); } sin(a)cos(a)tan(a)asin(a)acos(a)atan(a)sinh(a)cosh(a)tanh_v(a)asinh(a)acosh(a)atanh(a)!aclamp(a, vec4(bitcast(uniforms.attr[0])), vec4(bitcast(uniforms.attr[1])))€ B€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€Ð�A€ ¡I€€íA€clamp(a, vec4(bitcast>(uniforms.attr)[0]), vec4(bitcast>(uniforms.attr)[1]))€ B€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€Ð�A€ ¡I€ðòA€clamp(a, vec4(bitcast(uniforms.attr[0])), vec4(bitcast(uniforms.attr[1])))€ B€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€Ð�A€ ¡I€@øA€clamp(a, vec4(bitcast(uniforms.attr[0])), vec4(bitcast(uniforms.attr[1])))€ B€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€Ð�A€ ¡I€°üA€ðä€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€`B€ ¡I€ elements, which exceeds the WebGPU supported maximum of ClipInt64 input has ClipInt64ðB€À €Ø\Œ€¨­Š€¸­Š€P­Š€clip_minclip_max let clamped = min(max(a, uniforms.clip_min), uniforms.clip_max); clampedelu_v(a) fn elu(a: x_element_t) -> x_element_t { let alpha = x_element_t(uniforms.attr); return select((exp(a) - 1.0) * alpha, a, a >= 0.0); } fn elu_v(v: vec4) -> vec4 { return vec4(elu(v.x), elu(v.y), elu(v.z), elu(v.w)); } select(x_value_t(0), a, a > x_value_t(0))select(x_element_t(uniforms.attr) * a, a, a >= vec4(0))select(vec4(0), a, a > vec4(uniforms.attr))select(select(log(1.0 + exp(a)), a + log(1.0 + exp(-a)), a > x_value_t(0)),a,a > x_value_t(x_element_t(uniforms.attr)))€ B€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€Ð�A€ ¡I€B€vec2<vec3<vec4<Component onnxruntime::webgpu::TypeSnippet..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\nn\activation_util.ccvalue = value + getBiasByOutputCoords(coords);BatchNormalizationinput_tensor var outputIndices = let cOffset = 0u; let cOffset = outputIndices[ let cOffset = outputIndices[1]; let cOffset = var cIndices = scale_indices_t(0); cIndices[0] = outputIndices[ cIndices[] = outputIndices[cIndices let scale = cOffset let B = let input_mean = let input_var = let value = (x - input_mean) * inverseSqrt(input_var + ) * scale + B; `€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€€&B€ ¡I€BatchNormalization trainingMode is not supported yet.BatchNormalization requires 5 inputs.virtual onnxruntime::webgpu::BatchNormalization::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\nn\batch_norm.ccInvalid input X: NumDimensions() < 1Invalid input scale: NumDimensions() != Invalid input scale: 0th dimension != dimension != Invalid input scale: Invalid input B: NumDimensions() != Invalid input B: 0th dimension != Invalid input B: Invalid input mean: NumDimensions() != Invalid input mean: 0th dimension != Invalid input mean: Invalid input var: NumDimensions() != Invalid input var: 0th dimension != Invalid input var:  -B€  €FŒ€ ·Š€`€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€À:B€ ¡I€virtual onnxruntime::webgpu::BatchNormalization::ComputeInternal ÐB€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ÐBB€0fB€Conv kernel tensor is required.kernel != nullptrvirtual onnxruntime::webgpu::Conv::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\nn\conv.ccOnly Conv1d, Conv2d, and Conv3d are supported.Conv3D does not support grouped convolution (group=virtual onnxruntime::webgpu::Conv::PrePackInternalGetFusedActivationAttr(info, activation_).IsOK()onnxruntime::webgpu::Conv::Conv..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\nn\conv.hvirtual onnxruntime::webgpu::Conv::ComputeInternalvirtual onnxruntime::webgpu::Conv::PrePackInternal�ÐB€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ žB€ ÄB€onnxruntime::webgpu::Conv::Convvirtual onnxruntime::webgpu::Conv::ComputeInternalvirtual onnxruntime::webgpu::Conv::PrePackInternalConvNot enough elements in strides. Expected: Not enough elements in kernel shape. Expected: Not enough elements in dilations. Expected: Not enough elements in pads. Expected: onnxruntime::ConvAttributes::InferPadsAndOutputShapeInvalid input shape: onnxruntime::ComputePadAndOutputShapeDilation not supported for AutoPadType::SAME_UPPER or AutoPadType::SAME_LOWER.ComputePad: pad type not supported.Conv3DNaive ùB€ð €FŒ€ 슀 𶒀ඒ€·’€ h¿Š€ x¿Š€ °¾Š€x_spatialx_channelsGroupedConvÀZC€ð €FŒ€ ·’€ à¶’€ð¶’€€ìŠ€°>’€ °¿Š€MatMulNaiveA€°Ã €FŒ€ 0“€ÐÀŠ€ˆð“€Nlet coord = vec4(batch, xRow, xCol, xCh / let coord = vec4(batch, xCh, xRow, xCol);let coords = vec4(batch, row / outWidth, row % outWidth, col / let coords = vec4(batch, row, col / outWidth, col % outWidth);i32(uniforms.x_shape[1])i32(uniforms.x_shape[2])i32(uniforms.x_shape[3])rowcollet inChannels = i32(uniforms.w_shape[2]); let outWidth = i32(uniforms.result_shape[2])i32(uniforms.result_shape[3])let outRow = / outWidth; let outCol = % outWidth; let WRow = / (i32(uniforms.w_shape[1]) * inChannels); let WCol = / inChannels % i32(uniforms.w_shape[1]); let xRow = outRow * i32(uniforms.strides[0]) + i32(uniforms.dilations[0]) * WRow - i32(uniforms.pads[0]); let xCol = outCol * i32(uniforms.strides[1]) + i32(uniforms.dilations[1]) * WCol - i32(uniforms.pads[1]); let xCh = % inChannels; var resData = (0.0); // The bounds checking is always needed since we use it to pad zero for // the " same " padding type. if (xRow >= 0 && xRow < && xCol >= 0 && xCol < let xIndex = getIndexFromCoords4D(coord, vec4(uniforms.x_shape)); return resData;let col = colIn * if(row < i32(uniforms.dim_a_outer) && col < i32(uniforms.dim_inner)) { (0.0); if (row < i32(uniforms.dim_inner) && col < i32(uniforms.dim_b_outer)) { if(row < i32(uniforms.dim_inner) && col < i32(uniforms.dim_b_outer)) { if (row < i32(uniforms.dim_inner) && col < i32(uniforms.dim_a_outer)) { fn mm_readA(batch : i32, row : i32, colIn : i32) -> fn mm_readB(batch : i32, row : i32, colIn : i32) -> fn mm_write(batch : i32, row : i32, colIn : i32, valueIn : let col = colIn * if(row < i32(uniforms.dim_a_outer) && col < i32(uniforms.dim_b_outer)) { var value = valueIn; let outWidth = i32(uniforms.result_shape[2]) i32(uniforms.result_shape[3]) setOutputAtCoords(coords[0], coords[1], coords[2], coords[3], value); fn setOutputAtIndex(flatIndex : i32, value : vec4vec4(value)x_element_t(value)u32(flatIndex)fn setOutputAtCoords(d0 : i32, d1 : i32, d2 : i32, d3 : i32, value : ){ let flatIndex = getOutputIndexFromCoords(vec4(d0, d1, d2, d3)); setOutputAtIndex(flatIndex, value); fn getBiasByOutputCoords(coords : vec4) -> bias_value_t {u32(coords.w)u32(coords.y)uniforms.result_stridexIndexresData = xIndex + 2xIndex + 1resData = vec3(; inner_element_sizeonnxruntime::webgpu::Conv2dMMProgram::Conv2dCommonSnippet(const ShaderVariableHelper &, const ShaderVariableHelper &, const Activation &, std::string, uint32_t, uint32_t, uint32_t)::(lambda)::operator()..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\nn\conv2d_mm.ccrow * i32(uniforms.w_shape[3]) + colInrow * i32(uniforms.w_shape[3]) + colIninner_element_size Conv2dMM°ãB€ðøB€è�€ (è�€ 8è�€ 𶒀ඒ€·’€ øÍŠ€Ί€(Ί€ ÍŠ€logical_dispatch_xlogical_dispatch_ylogical_dispatch_zx_element_tx_value_tfn getX(d0 : u32, d1 : u32, d2 : u32, d3 : u32, d4 : u32) -> x_value_t { let aIndices = x_indices_t(d0, d1, d2, d3, d4); fn getW(d0 : u32, d1 : u32, d2 : u32, d3 : u32, d4 : u32) -> x_value_t { let aIndices = w_indices_t(d0, d1, d2, d3, d4); let batch = output_indices[0]; let d2 = let xFRCCorner = vec3() * uniforms.strides - uniforms.pads; let xFCorner = xFRCCorner.x; let xRCorner = xFRCCorner.y; let xCCorner = xFRCCorner.z; let xDepth = uniforms.x_spatial[0]; let xHeight = uniforms.x_spatial[1]; let xWidth = uniforms.x_spatial[2]; let xChannels = uniforms.x_channels; let inputChannelsNearestVec4 = (xChannels / 4u) * 4u; let inputChannelsVec4Remainder = xChannels % 4u; var value = x_value_t(0); for (var wF = 0u; wF < uniforms.filter_dims[0]; wF++) { let xF = xFCorner + wF * uniforms.dilations[0]; if (xF >= xDepth) { for (var wR = 0u; wR < uniforms.filter_dims[1]; wR++) { let xR = xRCorner + wR * uniforms.dilations[1]; if (xR >= xHeight) { for (var wC = 0u; wC < uniforms.filter_dims[2]; wC++) { let xC = xCCorner + wC * uniforms.dilations[2]; if (xC >= xWidth) { for (var d1 = 0u; d1 < inputChannelsNearestVec4; d1 += 4u) { let xValues = vec4( getX(batch, xF, xR, xC, d1), getX(batch, xF, xR, xC, d1 + 1u), getX(batch, xF, xR, xC, d1 + 2u), getX(batch, xF, xR, xC, d1 + 3u)); getX(batch, d1, xF, xR, xC), getX(batch, d1 + 1u, xF, xR, xC), getX(batch, d1 + 2u, xF, xR, xC), getX(batch, d1 + 3u, xF, xR, xC)); let wValues = vec4( getW(d2, d1, wF, wR, wC), getW(d2, d1 + 1u, wF, wR, wC), getW(d2, d1 + 2u, wF, wR, wC), getW(d2, d1 + 3u, wF, wR, wC)); value += x_value_t(dot(xValues, wValues)); if (inputChannelsVec4Remainder == 1u) { value += getX(batch, xF, xR, xC, inputChannelsNearestVec4) * getW(d2, inputChannelsNearestVec4, wF, wR, wC); value += getX(batch, inputChannelsNearestVec4, xF, xR, xC) } else if (inputChannelsVec4Remainder == 2u) { let xValues = vec2( getX(batch, xF, xR, xC, inputChannelsNearestVec4), getX(batch, xF, xR, xC, inputChannelsNearestVec4 + 1u)); getX(batch, inputChannelsNearestVec4, xF, xR, xC), getX(batch, inputChannelsNearestVec4 + 1u, xF, xR, xC)); let wValues = vec2( getW(d2, inputChannelsNearestVec4, wF, wR, wC), getW(d2, inputChannelsNearestVec4 + 1u, wF, wR, wC)); } else if (inputChannelsVec4Remainder == 3u) { let xValues = vec3( getX(batch, xF, xR, xC, inputChannelsNearestVec4 + 1u), getX(batch, xF, xR, xC, inputChannelsNearestVec4 + 2u)); getX(batch, inputChannelsNearestVec4 + 1u, xF, xR, xC), getX(batch, inputChannelsNearestVec4 + 2u, xF, xR, xC)); let wValues = vec3( getW(d2, inputChannelsNearestVec4 + 1u, wF, wR, wC), getW(d2, inputChannelsNearestVec4 + 2u, wF, wR, wC)); value = value + d2dylet batch = outputIndiceslet d1 = let r = let c = let dyCorner = vec2(i32(r), i32(c)) - vec2(uniforms.pads); let dyRCorner = dyCorner.x; let dyCCorner = dyCorner.y; let groupId = d1 / uniforms.output_channels_per_group; let wOutChannel = d1 - groupId * uniforms.output_channels_per_group; // Convolve dy(?, ?, d2) with w(:, :, d1, d2) to compute dx(xR, xC, d1). // ? = to be determined. : = across all values in that axis. var dotProd = output_value_t(0.0); var wR: u32 = 0; if (uniforms.dilations.x == 1) { // Minimum wR >= 0 that satisfies (dyRCorner + wR) % (uniforms.strides.x) == 0 wR = u32(((dyRCorner + i32(uniforms.strides.x) - 1) / i32(uniforms.strides.x)) * i32(uniforms.strides.x) - dyRCorner); for (; wR < uniforms.effective_filter_dims.x; wR = wR + 1) { if (wR % uniforms.dilations.x != 0) { continue; let dyR = (dy_element_t(dyRCorner) + dy_element_t(wR)) / dy_element_t(uniforms.strides[0]); let wRPerm = uniforms.filter_dims.x - 1 - wR / uniforms.dilations.x; if (dyR < 0.0 || dyR >= dy_element_t(uniforms.dy_shape[]) || fract(dyR) > 0.0 || wRPerm < 0) { let idyR: u32 = u32(dyR); var wC: u32 = 0; if (uniforms.dilations.y == 1) { // Minimum wC >= 0 that satisfies (dyCCorner + wC) % (uniforms.strides.y) == 0 wC = u32(((dyCCorner + i32(uniforms.strides.y) - 1) / i32(uniforms.strides.y)) * i32(uniforms.strides.y) - dyCCorner); for (; wC < uniforms.effective_filter_dims.y; wC = wC + 1) { if (wC % uniforms.dilations.y != 0) { let dyC = (dy_element_t(dyCCorner) + dy_element_t(wC)) / dy_element_t(uniforms.strides.y); let wCPerm = uniforms.filter_dims.y - 1 - wC / uniforms.dilations.y; if (dyC < 0.0 || dyC >= dy_element_t(uniforms.dy_shape[]) || fract(dyC) > 0.0 || wCPerm < 0) { let idyC: u32 = u32(dyC); var inputChannel = groupId * uniforms.input_channels_per_group; let dy_indices = dy_indices_t(batch, idyR, idyC, inputChannel / let w_indices = w_indices_t(u32(wRPerm), u32(wCPerm), inputChannel, wOutChannel / var x_offset = dy_indices var w_offset = for (var d2: u32 = 0; d2 < uniforms.input_channels_per_group_int; d2 = d2 + inputChannel = inputChannel + wC = wC + uniforms.strides.y - 1; wR = wR + uniforms.strides.x - 1; let value = dotProd + bias[d1 / let xValue = x_offsetlet wValue = w_offsetdotProd = dotProd + dot(xValue, wValue); x_offset += 1; w_offset += 1; let xValue = vec4(x_offset + 1let wValue = vec4(w_offset + 1ux_offset += 2; w_offset += 2; x_offset + 1ux_offset + 2ux_offset + 3uw_offset + 2uw_offset + 3ux_offset += 4; w_offset += 4; dy_indices_t(batch, idyR, idyC, inputChannel / dy_indices_t(batch, inputChannel, idyR, idyC)w_indices_t(u32(wRPerm), u32(wCPerm), inputChannel, wOutChannel / dotProd = dotProd + xValue * wValue; w_indices_t(u32(wRPerm), u32(wCPerm), inputChannel, wOutChannel)let w_indices = w_indices_t(u32(wRPerm), u32(wCPerm), inputChannel + , wOutChannel / ); let wValuedotProd = dotProd + xValue[] * wValueInvalid input_channels_remainder: pack_input_as4_onnxruntime::webgpu::ConvTranspose2DProgram::GenerateShaderCode(ShaderHelper &)::(lambda)::operator()..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\nn\conv_backprop.ccdotProd = dotProd + x_offset + w_offset + ConvTranspose2D�C€  €FŒ€ à¶’€슀 ·’€ (슀ð¶’€@슀`슀€ìŠ€ 0늀filter_dimseffective_filter_dimsinput_channels_per_group_intinput_channels_per_groupoutput_channels_per_groupConvTransposePLC€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€p(C€ ¡I€onnxruntime::ConvAttributes::ConvAttributes..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\nn\conv_attributes.hA Conv/ConvTranspose node has both 'auto_pad' and 'pads' attributesauto_pad == AutoPadType::NOTSET X: Input X must have at least 3 dimensions (N x C x D1...Dn). W: Filter W must have at least 3 dimensions (C x M/group x k1...kn).virtual onnxruntime::webgpu::ConvTranspose::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\nn\conv_transpose.cc) does not match the number of spatial dimensions (output_padding size (strides size (dilations size () for spatial dimension ) must be less than max(stride, dilation) (output_padding[invalid biasOnly Conv2d or Conv1d are supported.Input and kernel tensors must have at least 3 dimensions kernel_shape: kernel_shape num_dims is not compatible with W num_dims. channels_last: kernel_shape is not compatible with W shape.) does not match expected size (2 * pads size ( elements, expected output_shape attribute has onnxruntime::ConvTransposeAttributes::ComputePadsAndOutputShape..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\nn\conv_transpose_attributes.h. Input shape: Computed output dimension is <= 0 for dim Explicit output size must be positive. Got: Input spatial dimension must be positive. Got: Stride must be positive. Got: Kernel size must be positive. Got: Dilation must be positive. Got: Output padding must be non-negative. Got: , output_padding=, dilation=, stride=, kernel= (output_size= but got Explicit output_shape is inconsistent with input spatial dimensions and convolution parameters. Expected input size ). Expected input size ) may be too large for stride (Computed output shape is inconsistent with input spatial dimensions. output_padding (PLC€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€P:C€ ¡I€virtual onnxruntime::webgpu::ConvTranspose::ComputeInternalfn getIndexFromCoords3D(coords : vec3, shape : vec3) -> i32 { return dot(coords, vec3(shape.y * shape.z, shape.z, 1)); fn getIndexFromCoords4D(coords : vec4, shape : vec4) -> i32 { return dot(coords, vec4(shape.y * shape.z * shape.w, shape.z * shape.w, shape.w, 1)); fn getOutputIndexFromCoords(coords : vec4) -> i32 { return dot(coords, vec4(i32(.x), i32(.y), i32(.z), 1)); ReluLeakyReluClipHardSigmoidunimplemented activation: activation_paramsactivation_params count mismatchvalue = max(value, + exp(-value)); / (value = value = clamp(value, * value + value = clamp( * value, value, value >= value = select(value = tanh(value);for (var wHeight: u32 = 0u; wHeight < uniforms.w_shape[0]; wHeight++) { let xHeight = xRCCorner.x + wHeight * uniforms.dilations[0]; if (xHeight < 0u || xHeight >= uniforms.x_shape[1]) { continue; for (var wWidth: u32 = 0u; wWidth < uniforms.w_shape[1]; wWidth++) { let xWidth = xRCCorner.y + wWidth * uniforms.dilations[1]; if (xWidth < 0u || xWidth >= uniforms.x_shape[2]) { continue; for (var wInChannel: u32 = 0u; wInChannel < uniforms.w_shape[2]; wInChannel++) { let input_channel = in_channel_offset + wInChannel; let x_indices = x_indices_t(batch, xHeight, xWidth, input_channel); let w_indices = w_indices_t(wHeight, wWidth, wInChannel, output_channel); let xVal = let wVal = w_indices value += xVal * wVal; for (var wInChannel: u32 = 0u; wInChannel < uniforms.w_shape[1]; wInChannel++) { let input_channel = in_channel_offset + wInChannel; for (var wHeight: u32 = 0u; wHeight < uniforms.w_shape[2]; wHeight++) { if (xHeight < 0u || xHeight >= uniforms.x_shape[2]) { for (var wWidth: u32 = 0u; wWidth < uniforms.w_shape[3]; wWidth++) { if (xWidth < 0u || xWidth >= uniforms.x_shape[3]) { let x_indices = x_indices_t(batch, input_channel, xHeight, xWidth); let w_indices = w_indices_t(output_channel, wInChannel, wHeight, wWidth); let batch: u32 = output_indices[0]; let output_channel: u32 = let xRCCorner_x: u32 = let xRCCorner_y: u32 = let xRCCorner: vec2 = vec2(xRCCorner_x, xRCCorner_y) * uniforms.strides - uniforms.pads; let group_id = output_channel * uniforms.components / uniforms.output_channels_per_group; let in_channel_offset = group_id * uniforms.w_shapevar value: output_value_t = output_value_t(0); output_channelvalue += tile_m must be 16 or 32.tile_m_ == 16 || tile_m_ == 32virtual onnxruntime::webgpu::Im2ColMatMulProgram::GenerateShaderCode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\nn\im2col_matmul.cctile_n must be 64.tile_n_ == 64vec_size must be 1, 2 or 4.vec_size_ == 1 || vec_size_ == 2 || vec_size_ == 4onnxruntime::webgpu::ApplyIm2ColMatMulProgram @@Im2ColMatMulP`C€  €È‹€Ð‹€Ø‹€à‹€ ð‹€‹€‹€ ‹€0‹€@‹€P‹€`‹€h‹€p‹€·’€ 𶒀ඒ€ ‹€batchsrc_hsrc_wchannel_ikernel_hkernel_woutput_houtput_wim2col_mim2col_kim2col_nM_tilesN_tilesK_tilesxe-3lpg-xsvar workgroup_shared_sum : array workgroup_shared_squared_sum : array> 1; currSize > 0; currSize = currSize >> 1) { if (local_idx < u32(currSize)) { workgroup_shared_sum[local_idx] = workgroup_shared_sum[local_idx] + workgroup_shared_sum[local_idx + u32(currSize)]; workgroup_shared_squared_sum[local_idx] = workgroup_shared_squared_sum[local_idx] + workgroup_shared_squared_sum[local_idx + u32(currSize)]; let sum_final = workgroup_shared_sum[0] / f32(height * let squared_sum_final = workgroup_shared_squared_sum[0] let inv_std_dev = inverseSqrt(squared_sum_final - sum_final * sum_final + f32( let channel_scale = inv_std_dev * f32(channel let channel_shift = f32() - sum_final * channel_scale; output_value_t(output_element_t(channel_scale), output_element_t(channel_shift))@channel_scale_shiftlet outputIndices = let batch = outputIndices[0]; let channel = outputIndices[1]; let channel_scale_shift_indices = channel_scale_shift_indices_t(batch, channel, 0); let channel_scale_shift = channel_scale_shift_indiceslet output_value = input_value * output_value_t(channel_scale_shift.x) + output_value_t(channel_scale_shift.y); let current_image_number = global_idx / (uniforms.C * uniforms.H); let current_channel_number = global_idx % uniforms.C; let scale_offset = (current_image_number * uniforms.C + current_channel_number); var scale : input_value_t; var shift : input_value_t; for (var i : u32 = 0; i < uniforms.components; i = i + 1) { let scale_sift = uniforms.components * scale_offset + i scale[i] = input_element_t(scale_sift.x); shift[i] = input_element_t(scale_sift.y); let scale_shift = scale_offsetscale = scale_shift.x; shift = scale_shift.y; let output_value = fma(input_value, scale, shift); virtual onnxruntime::webgpu::InstanceNorm::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\nn\instance_norm.ccvirtual onnxruntime::webgpu::InstanceNorm::ComputeInternalComputeChannelScaleShift°oC€ð €Invalid input data: number of dimensions is less than 3: Invalid input scale: number of dimensions is not 1: Mismatch between input data and scale: size of scale != input channel count Invalid input B: number of dimensions is not 1: Mismatch between input data and B: size of B != input channel count pAŒ€HAŒ€InstanceNormNHWCPC€� €FŒ€ °>’€ PQ“€AŒ€°‹€InstanceNorm€|C€À €FŒ€ @‹€�Ù1€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€à�C€ ¡I€�Ù1€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€`‚C€ ¡I€mean_outputinv_std_dev_output- mean * mean - x_element_t(mean) var sum_shared : array; var sum_vec4 = vec4(0); var sum_squared_vec4 = vec4(0); var cur_input = x_value_t(0); for (var i: u32 = 0; i < uniforms.norm_size / (workgroup_size_x * 4); i++) { let input_offset = i * workgroup_size_x + local_idx; let input_value = x[input_offset]; if (i == workgroup_idx) { cur_input = input_value; let f32_value = vec4(input_value); sum_vec4 += f32_value; sum_squared_vec4 += f32_value * f32_value; var sum = sum_vec4 var sum_squared = sum_squared_vec4 sum_shared[local_idx] = sum; sum_squared_shared[local_idx] = sum_squared; sum_shared[local_idx] += sum_shared[local_idx + reduce_size]; let mean = sum_shared[0] / f32(uniforms.norm_size); let inv_std_dev = inverseSqrt(sum_squared_shared[0] / f32(uniforms.norm_size) + uniforms.epsilon); let offset = workgroup_idx * workgroup_size_x + local_idx; y[offset] = ((cur_input ) * x_element_t(inv_std_dev) * scale[offset] + bias[offset] if (local_idx == 0 && workgroup_idx == 0) { mean_output[global_idx / uniforms.norm_size] = mean; inv_std_dev_output[global_idx / uniforms.norm_size] = inv_std_dev; + bias[offset1d + i] alias f32_val_t = var sum_shared : array; var sum_squared_shared : array; let iy = global_idx / workgroup_size_x; let norm_size_vectorized: u32 = uniforms.norm_size / uniforms.components; var stride = norm_size_vectorized / workgroup_size_x; let offset = ix * stride + iy * norm_size_vectorized; let offset1d = stride * ix; sum_shared[ix] = f32_val_t(0); sum_squared_shared[ix] = f32_val_t(0); if (ix == workgroup_size_x - 1) { stride = norm_size_vectorized - stride * ix; for (var i: u32 = 0; i < stride; i++) { let input_value = x[offset + i]; y[offset + i] = input_value; let f32_value = f32_val_t(input_value); sum_shared[ix] += f32_value; sum_squared_shared[ix] += f32_value * f32_value; for (var curr_size = reduce_size >> 1; curr_size > 0; curr_size = reduce_size >> 1) { reduce_size = curr_size + (reduce_size & 1); if (ix < curr_size) { sum_shared[ix] += sum_shared[ix + reduce_size]; sum_squared_shared[ix] += sum_squared_shared[ix + reduce_size]; workgroupBarrier(); let sum = sum_shared[0]; let square_sum = sum_squared_shared[0]; let mean = / f32(uniforms.norm_size); let inv_std_dev = inverseSqrt(square_sum / f32(uniforms.norm_size) y[offset + i] = (y[offset + i] ) * x_element_t(inv_std_dev) * scale[offset1d + i]}; if (ix == 0) { mean_output[iy] = mean; inv_std_dev_output[iy] = inv_std_dev; SimplifiedLayerNormalization.y.x + .w.z + .y + Unsupported number of components: onnxruntime::webgpu::SumVector..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\webgpu_utils.h B‹€@€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€`±C€ ¡I€ and bias size of . Size of scale and bias (if provided) must match this. Got scale size of ..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\nn\layer_norm.cc@€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€€µC€ ¡I€var norm_shared : array; let ix = local_idx; let norm_group = workgroup_idx; if (norm_group >= uniforms.norm_count) { return; } let base = (norm_group / uniforms.stride_factor) * uniforms.stride_factor * uniforms.norm_size + (norm_group % uniforms.stride_factor); var elements_per_thread = uniforms.norm_size / workgroup_size_x; let remainder = uniforms.norm_size % workgroup_size_x; var start: u32 = 0u; if (ix < remainder) { elements_per_thread = elements_per_thread + 1u; start = ix * elements_per_thread; } else { start = ix * elements_per_thread + remainder; var local_sum: f32 = 0.0; for (var j: u32 = 0u; j < elements_per_thread; j++) { let val = f32(x[base + (start + j) * uniforms.stride_factor]); local_sum += abs(val); local_sum += val * val; norm_shared[ix] = local_sum; var reduce_size : u32 = workgroup_size_x; for (var curr_size = reduce_size >> 1; curr_size > 0; curr_size = reduce_size >> 1) { reduce_size = curr_size + (reduce_size & 1); if (ix < curr_size) { norm_shared[ix] += norm_shared[ix + reduce_size]; let norm_val = norm_shared[0]; let norm_val = sqrt(norm_shared[0]); let offset = base + (start + j) * uniforms.stride_factor; if (norm_val != 0.0) { y[offset] = x_element_t(f32(x[offset]) / norm_val); y[offset] = x_element_t(0.0); LpNormalizationLpNorm�¸C€� €C‹€ (C‹€ È(‹€ p(‹€stride_factor`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€°»C€ ¡I€AveragePoolGlobalAveragePoolMaxPoolGlobalMaxPool-65504.0h-3.4028234663852886e+38f value = max(value, x_val); sum_or_max_shared[local_idx] = value; f16(0)f32(0) var count = u32(0); value += x_val; if (!is_outside_padded_region) { count++; } if (!is_pad) { count++; } count_shared[local_idx] = count; if (count > 0u) { value /= (count); var is_outside_padded_region = false; let signed_pos = i32(y_indices[j]) * i32(d_idxuniforms.strides + i32(k_indices[d_idx]) - i32(uniforms.pads if (signed_pos >= i32(j_dim_len) + i32(d_idx + is_outside_padded_region = true; break; var sum_or_max_shared : array<,workgroup_size_x >; var count_shared : array; sum_or_max_shared[local_idx] = max(sum_or_max_shared[local_idx], sum_or_max_shared[local_idx + reduce_size]); sum_or_max_shared[local_idx] += sum_or_max_shared[local_idx + reduce_size]; count_shared[local_idx] += count_shared[local_idx + reduce_size]; for (var curr_size = reduce_size >> 1; curr_size > 0; curr_size = reduce_size >> 1) { reduce_size = curr_size + (reduce_size & 1); for (var i: u32 = local_idx; i < uniforms.kernel_size; i += workgroup_size_x) { for (var i: u32 = 0; i < uniforms.kernel_size; i++) { if (local_idx == 0) { value = sum_or_max_shared[0]; if (count_shared[0] > 0u) { value /= (count_shared[0]); workgroup_idx let y_indices = var x_indices = y_indices; var k_indices: array= j_dim_len) { is_pad = true; if (!is_pad) { let x_val = p5D€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€0ÆC€ ¡I€QLinearNo kernel shape is set.info.GetAttrs("kernel_shape", kernel_shape).IsOK()onnxruntime::PoolAttributes::PoolAttributes..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\nn\pool_attributes.hMaxUnpoolinfo.template GetAttr("auto_pad", &auto_padding).IsOK(), expected: 'pads' must have twice the kernel_shape rank (2 entries per spatial dim). Got pads size: pads.size() == kernel_shape.size() * 2info.template GetAttr("count_include_pad", &temp).IsOK()info.GetAttr("storage_order", &storage_order).IsOK()storage_order must be 0 (row-major) or 1 (column-major). Got: storage_order == 0 || storage_order == 1kernel_shape[dim] > 0Pad should be smaller than kernel.pads[dim] < kernel_shape[dim] && pads[dim + kernel_shape.size()] < kernel_shape[dim]Strides dimensions should match kernel shapestrides.size() == kernel_shape.size()All stride values must be positive, got: stride > 0Dilations dimensions should match kernel shapedilations.size() == kernel_shape.size()All dilation values must be positive, got: dilation > 0GlobalLpPoolUnknown AutoPadType Stringonnxruntime::StringToAutoPadTypeUsing column major storage_order is not supported yet.virtual onnxruntime::webgpu::Pool::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\nn\pool.ccThe Indices output is not supported yet.Input dimension cannot be less than 3.kernel_shape must have at least one element.!kernel_shape.empty()Input must have at least 2 dimensions (N, C, ...spatial). Got rank: input_shape.NumDimensions() >= 2onnxruntime::PoolAttributes::SetOutputSizeInvalid input shape. Only N can be zero. Got:input_shape.Size() > 0 || input_shape[0] == 0Input must have at least 2 dimensions (batch and channel) before the spatial dims. Got rank: input_dims.size() >= 2onnxruntime::PoolAttributes::InferOutputSize, kernel_shape rank: kernel_shape rank must match the input spatial rank. Input spatial rank: input_dims.size() - 2 == kernel_shape.size()Unsupported AutoPad Type.onnxruntime::PoolAttributes::ComputeSizePadDilationsCalculated output dimension is negative. Check kernel_shape, pads, strides and dilations.out_size >= 0onnxruntime::PoolAttributes::ComputeOutputSizeInlinedVector::insert failed length checkPool�ÓC€À5D€FŒ€ p=‹€ €=‹€ð¶’€à¶’€·’€ Ð<‹€kernel_sizekernel_stridesp5D€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€°êC€ ¡I€virtual onnxruntime::webgpu::Pool::ComputeInternalp5D€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€@D€ ¡I€virtual onnxruntime::webgpu::Pool, false>::ComputeInternalp5D€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€À D€ ¡I€virtual onnxruntime::webgpu::Pool, true>::ComputeInternalp5D€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€pD€ ¡I€virtual onnxruntime::webgpu::Pool, false>::ComputeInternalp5D€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€#D€ ¡I€virtual onnxruntime::webgpu::Pool, true>::ComputeInternalScale and (optional) bias must match X.shape[axis:] or be NumPy-broadcastable to it. Scale/Bias rank cannot exceed Input rank.. Size of scale must match this. Got scale size of Size of X.shape()[axis:] == invalid axis: onnxruntime::webgpu::NormalizeAxis..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\nn\rms_norm.ccLayerNorm€ŸC€� €°>’€ C‹€ (C‹€ 8C‹€€¶’€norm_countnorm_sizenorm_size_vectorized`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ð5D€ ¡I€number of element of uniform variable must be greater than 0onnxruntime::webgpu::ProgramUniformVariableValue::ProgramUniformVariableValue..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\program.cc$Ç’€ˆŒ€,Ç’€(Ç’€$Ç’€ˆŒ€,Ç’€(Ç’€LÆ’€DisabledWGPUOnlyBasicFullUnknown( by component=Cannot reduce shape shape.NumDimensions() > 0 && shape.GetDims()[shape.NumDimensions() - 1] % component == 0onnxruntime::webgpu::(anonymous namespace)::GetReducedShapeÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ ORT_WEBGPU_EP_SHADER_DUMP_FILEInvalid dispatch group size (onnxruntime::webgpu::ProgramManager::NormalizeDispatchGroupSize..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\program_manager.ccThe dispatch group size exceeds WebGPU maximum.binding <= webgpu_context_.DeviceLimits().maxBindingsPerBindGrouponnxruntime::webgpu::ProgramManager::CreatePipelineLayoutonnxruntime::webgpu::ProgramManager::Buildindirect_buffermain] End === , Key=" === WebGPU Shader code [] Start === ªD€pyD€°1|€€yD€ €P €¡€Failed to create a WebGPU compute pipeline: let x = global_idx / 8let x_raw = (x >> ((global_idx % 8u) * 4u)) & 0xFu; let x_value = select(input_element_t(x_raw), input_element_t(x_raw) - 16, x_raw >= 8u); let x_value = input_element_t(x_raw); unpack4xI8(x)unpack4xU8(x)global_idx / 4let x_vec = let x_value = x_vec[global_idx % 4]; let x_value = x_vec; let x_value = let scale_value = let scale_index = scale_indexvar scale_indices: scale_indices_t; u == uniforms.axis) / uniforms.block_size, scale_indiceszero_pointlet zp_raw = let zero_point_value = input_element_t(; let zero_point_value = select(input_element_t(zp_raw), input_element_t(zp_raw) - 16, zp_raw >= 8u); & 0xFulet zero_point_index = let zero_point_packed = zero_point_index / 8(zero_point_packed >> ((zero_point_index % 8u) * 4u)) & 0xFulet zero_point_offset = zero_point_offset / 8(zero_point_packed >> ((zero_point_offset % 8u) * 4u)) & 0xFuunpack4xI8(zero_point_input)unpack4xU8(zero_point_input)let zero_point_input = let zero_point_vec = let zero_point_value = zero_point_vec[0]; let zero_point_value = zero_point_index / 4let zero_point_value = zero_point_vec[zero_point_index % 4]; zero_point_indexzero_point_offset / 4let zero_point_value = zero_point_vec[zero_point_offset % 4]; zero_point_offsetlet zero_point_value = input_element_t(0); (output_value_t(x_value) - scale_value_t(zero_point_value)) * scale_valuex_scale and x must have the same rank for blocked quantizationvirtual onnxruntime::webgpu::DequantizeLinear::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\quantization\quantize_linear.ccx_scale must be ceil(Di/block_size) on the quantize axis i for blocked quantizationx_scale and x must have the same shape on non-quantize axes for blocked quantizationx_zero_point and x_scale must have the same shape for blocked quantizationDequantizeLinear@ªD€ð €<·’€ȹ’€ FŒ€  Q‹€`ÎD€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€¹D€ ¡I€'block_size' must be non-negative.block_size_ >= 0onnxruntime::webgpu::DequantizeLinear::DequantizeLinear..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\quantization\quantize_linear.hReduceSumReduceMeanReduceMaxReduceMinReduceProdReduceL1ReduceL2ReduceLogSumReduceSumSquareReduceLogSumExpArgMaxArgMinArgMax_select_last_indexArgMin_select_last_indexselect(bestValue, candidate, candidate > bestValue)select(bestValue, candidate, candidate < bestValue)bestValue + candidatebestValue * candidatebestValue + candidate * candidatebestValue + output_value_t(exp(f32(candidate)))bestValue + abs(candidate)_A[offset]bestValuelog(f32(bestValue))sqrt(f32(bestValue))var max_element = first_element;max_element = max(max_element, current_element);let output_value = output_value_t(max_element);var min_element = first_element;min_element = min(min_element, current_element);let output_value = output_value_t(min_element);var sum = f32(0);sum += f32(current_element);let output_value = output_value_t(sum / f32(uniforms.reduce_size));let output_value = output_value_t(sum);var prod = f32(1);prod *= f32(current_element);let output_value = output_value_t(prod);var sum_square = f32(0);sum_square += f32(current_element * current_element);let output_value = output_value_t(sum_square);var log_sum_exp = f32(0);log_sum_exp += exp(f32(current_element));let output_value = output_value_t(log(log_sum_exp));var l1 = f32(0);l1 += abs(f32(current_element));let output_value = output_value_t(l1);var l2 = f32(0);l2 += f32(current_element * current_element);let output_value = output_value_t(sqrt(l2));let output_value = output_value_t(log(sum));var best_element = first_element; var best_index = u32(0);if (current_element > best_element) { best_element = current_element; best_index = last_index; };let output_value = output_value_t(best_index);var best_element = first_element;; var best_index = u32(0);if (current_element < best_element) { best_element = current_element; best_index = last_index; };if (current_element >= best_element) { best_element = current_element; best_index = last_index; };if (current_element <= best_element) { best_element = current_element; best_index = last_index; };Unsupported reduction op type: reduce_op_types.contains(name)onnxruntime::webgpu::StringToReduceOp..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\reduction\reduction_ops.ccfirst_elementlet first_element = let current_element: input_value_t = for (var : u32 = 0; < ++) { last_indexlet last_index = 0, let output_indices: output_indices_t = var input_indices: input_indices_t = input_indices_t(_Avar aBestValues : array; fn DIV_CEIL(a : u32, b : u32) -> u32 { return ((a - 1u) / b + 1u); let outputIndex = global_idx / let offset = outputIndex * uniforms.reduceSize; var bestValue = output_value_t(let length = uniforms.reduceSize; for (var k = local_idx; k < length; k += let candidate = output_value_t(offset + k bestValue = aBestValues[local_idx] = bestValue; workgroupBarrier(); var reduceSize = min(length, for (var currentSize = reduceSize / 2; reduceSize > 1; currentSize = reduceSize / 2) { let interval = DIV_CEIL(reduceSize, 2u); if (local_idx < currentSize) { let candidate = aBestValues[local_idx + interval]; bestValue = aBestValues[local_idx] = bestValue; reduceSize = interval; if (local_idx == 0) { let outputValue = output_value_t((bestValue / output_element_t(uniforms.reduceSize))outputValueoutputIndex`zE€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ óD€ ¡I€info.GetAttr("keepdims", &keepdims).IsOK()onnxruntime::ReduceKernelBase::ReduceKernelBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\reduction\reduction_kernel_base.hvirtual onnxruntime::webgpu::ReduceKernel<>::ComputeInternal_select_last_indexAxes attribute may not be specified when axes input is also provided.axes_.empty()Input tensor cannot be null or emptyinput_tensor != nullptr && (input_tensor->Shape().Size() > 0 || allow_empty_input_)onnxruntime::webgpu::ReduceKernel<>::CheckInput..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\reduction\reduction_ops.hAxes values must be in the range [-rank, rank-1]. Got: onnxruntime::webgpu::ReduceKernel<>::ComputeInternal(ComputeContext &)::(lambda)::operator()PE€�zE€FŒ€ Xf‹€pf‹€ f‹€no_op_with_empty_axesreduce_sizep E€� €ReduceSharedProgram: ArgMax/ArgMin is not supported in WebGPU yet.onnxruntime::webgpu::ReduceSharedProgram::ReduceSharedProgram@g‹€ g‹€reduceSizeÀzE€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€P_E€ ¡I€onnxruntime::ReduceKernelBase::ReduceKernelBasevirtual onnxruntime::webgpu::ReduceKernel::ComputeInternalonnxruntime::webgpu::ReduceKernel::CheckInputonnxruntime::webgpu::ReduceKernel::ComputeInternal(ComputeContext &)::(lambda)::operator()мE€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€P�E€ ¡I€onnxruntime::webgpu::Gru::Gru..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\rnn\gru.ccactivations_.size() == static_cast(num_directions) * 2z_outreset_out var gate_z: f32 = 0.0; var gate_r: f32 = 0.0; let w_base = dir * 3u * H * I; gate_z += xv * f32(w[w_base + j * I + k]); gate_r += xv * f32(w[w_base + (H + j) * I + k]); let r_base = dir * 3u * H * H; gate_z += hv * f32(r[r_base + j * H + k]); gate_r += hv * f32(r[r_base + (H + j) * H + k]); let bb = dir * 6u * H; gate_z += f32(b[bb + j]) + f32(b[bb + 3u * H + j]); gate_r += f32(b[bb + H + j]) + f32(b[bb + 4u * H + j]); gate_z = clamp(gate_z, -uniforms.clip_value, uniforms.clip_value); gate_r = clamp(gate_r, -uniforms.clip_value, uniforms.clip_value); gate_z = (gate_z); gate_r = (gate_r); z_out[oi] = z_out_element_t(gate_z); reset_out[oi] = reset_out_element_t(gate_r); reset_out[oi] = reset_out_element_t(gate_r * f32(h_prev[oi])); reset let flat_idx = batch_idx * H + j; var gate_h: f32 = 0.0; gate_h += f32(x[x_base + k]) * f32(w[w_base + (2u * H + j) * I + k]); var rec: f32 = 0.0; rec += f32(h_prev[h_base + k]) * f32(r[r_base + (2u * H + j) * H + k]); rec += f32(b[dir * 6u * H + 5u * H + j]); gate_h += f32(reset[h_base + j]) * rec; gate_h += f32(reset[h_base + k]) * f32(r[r_base + (2u * H + j) * H + k]); gate_h += f32(b[dir * 6u * H + 5u * H + j]); gate_h += f32(b[dir * 6u * H + 2u * H + j]); gate_h = clamp(gate_h, -uniforms.clip_value, uniforms.clip_value); gate_h = (gate_h); let zv = f32(z[flat_idx]); let hu = (1.0 - zv) * gate_h + zv * f32(h_prev[flat_idx]); h_new[flat_idx] = h_new_element_t(hu); GRU: X, W, R are required inputs.virtual onnxruntime::webgpu::Gru::ComputeInternal]; actual: GRU: hidden_size must be in the range [1, GRU: Input X must have 3 dimensions. Actual: , 3*GRU: Input W must have shape {GRU: Input R must have shape {, 6*GRU: Input B must have shape {GRU: Input sequence_lens must have shape {. Actual: GRU: Input initial_h has an invalid shape for layout GRUUnsupported GRU activation for WebGPU: GruStateCopyвE€ð €Љ‹€ À�•€ N“€ à‰‹€ r‹€GruGate€­E€p¼E€Љ‹€ Ð2Œ€ À�•€ N“€ à‰‹€àŠ‹€ðŠ‹€ ‹‹€ 0s‹€GruHidden §E€ ¼E€Љ‹€ Ð2Œ€ À�•€ N“€ à‰‹€àŠ‹€ðŠ‹€ ‹‹€  t‹€мE€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€pÁE€ ¡I€info.GetAttr("hidden_size", &hidden_size_).IsOK()onnxruntime::webgpu::Lstm::Lstm..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\rnn\lstm.ccSigmoidTanhactivations_.size() == static_cast(num_directions) * 3seq_lensdst let H = uniforms.hidden_size; let B = uniforms.batch_size; let dir = uniforms.direction; let num_dir = uniforms.num_directions; if (global_idx >= B * H) { return; } let batch_idx = global_idx / H; let j = global_idx % H; let flat_idx = batch_idx * H + j; let state_idx = (dir * B + batch_idx) * H + j; let state_idx = (batch_idx * num_dir + dir) * H + j; if (u32(seq_lens[batch_idx]) == 0u) { dst[state_idx] = dst_element_t(0.0); dst[state_idx] = src[flat_idx]; dst[flat_idx] = src[state_idx]; h_prevc_prevh_newc_newy_outfn sigmoid_f(v: f32) -> f32 { let clamped = clamp(v, -20.0, 20.0); return 1.0 / (1.0 + exp(-clamped)); fn tanh_f(v: f32) -> f32 { let clamped = clamp(v, -10.0, 10.0); return tanh(clamped); fn relu_f(v: f32) -> f32 { return max(0.0, v); } let I = uniforms.input_size; let j = global_idx % H; let batch_seq_len = u32(seq_lens[batch_idx]); if (uniforms.timestep >= batch_seq_len) { let flat_idx = batch_idx * H + j; h_new[flat_idx] = h_prev[flat_idx]; c_new[flat_idx] = c_prev[flat_idx]; y_out[((uniforms.timestep * num_dir + dir) * B + batch_idx) * H + j] = y_out_element_t(0.0); y_out[((batch_idx * uniforms.seq_length + uniforms.timestep) * num_dir + dir) * H + j] = y_out_element_t(0.0); } var gate_i: f32 = 0.0; var gate_o: f32 = 0.0; var gate_f: f32 = 0.0; var gate_c: f32 = 0.0; let w_base = dir * 4u * H * I; let x_base = (uniforms.timestep * B + batch_idx) * I; let x_base = (batch_idx * uniforms.seq_length + uniforms.timestep) * I; for (var k: u32 = 0u; k < I; k++) { let xv = f32(x[x_base + k]); gate_i += xv * f32(w[w_base + j * I + k]); gate_o += xv * f32(w[w_base + (H + j) * I + k]); gate_f += xv * f32(w[w_base + (2u * H + j) * I + k]); gate_c += xv * f32(w[w_base + (3u * H + j) * I + k]); let r_base = dir * 4u * H * H; let h_base = batch_idx * H; for (var k: u32 = 0u; k < H; k++) { let hv = f32(h_prev[h_base + k]); gate_i += hv * f32(r[r_base + j * H + k]); gate_o += hv * f32(r[r_base + (H + j) * H + k]); gate_f += hv * f32(r[r_base + (2u * H + j) * H + k]); gate_c += hv * f32(r[r_base + (3u * H + j) * H + k]); let bb = dir * 8u * H; gate_i += f32(b[bb + j]) + f32(b[bb + 4u * H + j]); gate_o += f32(b[bb + H + j]) + f32(b[bb + 5u * H + j]); gate_f += f32(b[bb + 2u * H + j]) + f32(b[bb + 6u * H + j]); gate_c += f32(b[bb + 3u * H + j]) + f32(b[bb + 7u * H + j]); let c_base = batch_idx * H; let cpv = f32(c_prev[c_base + j]); let pb = dir * 3u * H; gate_i += f32(p[pb + j]) * cpv; gate_f += f32(p[pb + 2u * H + j]) * cpv; gate_i = clamp(gate_i, -uniforms.clip_value, uniforms.clip_value); gate_o = clamp(gate_o, -uniforms.clip_value, uniforms.clip_value); gate_f = clamp(gate_f, -uniforms.clip_value, uniforms.clip_value); gate_c = clamp(gate_c, -uniforms.clip_value, uniforms.clip_value); gate_i = (gate_i); gate_f = (gate_f); gate_c = (gate_c); gate_f = 1.0 - gate_i; let cu = gate_f * cpv + gate_i * gate_c; gate_o += f32(p[pb + H + j]) * cu; gate_o = (gate_o); let hu = gate_o * (cu); let oi = batch_idx * H + j; h_new[oi] = h_new_element_t(hu); c_new[oi] = c_new_element_t(cu); y_out[((uniforms.timestep * num_dir + dir) * B + batch_idx) * H + j] = y_out_element_t(hu); y_out[((batch_idx * uniforms.seq_length + uniforms.timestep) * num_dir + dir) * H + j] = y_out_element_t(hu); let y_offset = ((uniforms.timestep * num_dir + dir) * B + batch_idx) * H + j; let y_offset = ((batch_idx * uniforms.seq_length + uniforms.timestep) * num_dir + dir) * H + j; if (uniforms.timestep >= u32(seq_lens[batch_idx])) { y_out[y_offset] = y_out_element_t(0.0); y_out[y_offset] = y_out_element_t(h_new[flat_idx]); y_out[y_offset] = y_out_element_t(h_new[flat_idx]); LSTM: X, W, R are required inputs.virtual onnxruntime::webgpu::Lstm::ComputeInternal}. Actual: , 4*LSTM: Input W must have shape {LSTM: Input R must have shape {LSTMonnxruntime::webgpu::ComputeContext::FillZero..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\compute_context.hsigmoid_ftanh_frelurelu_fUnsupported LSTM activation for WebGPU: onnxruntime::webgpu::(anonymous namespace)::ActivationToWgslFnfromLstmStateCopyЉ‹€ À�•€ N“€ à‰‹€`‰‹€batch_sizenum_directionsLstmCell æE€pñE€Љ‹€ Ð2Œ€ À�•€ N“€ à‰‹€àŠ‹€ðŠ‹€ ‹‹€ Š‹€timestepseq_lengthclip_valueLstmWriteY`âE€� €Љ‹€ À�•€ N“€ à‰‹€àŠ‹€ðŠ‹€ 0‹‹€onnxruntime::webgpu::ComputeContext::CreateGPUTensorWorkgroup size exceeds the maximum allowed size [onnxruntime::webgpu::ShaderHelper::Init..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\shader_helper.ccWorkgroup size exceeds the maximum allowed invocations @compute @workgroup_size(workgroup_size_x, workgroup_size_y, workgroup_size_z) fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id : vec3, @builtin(workgroup_id) workgroup_id : vec3, @builtin(local_invocation_index) local_idx : u32, @builtin(local_invocation_id) local_id : vec3, @builtin(subgroup_invocation_id) sg_id : u32, @builtin(subgroup_size) sg_size : u32 let num_workgroups_x = indirect_buffer[0]; let num_workgroups_y = indirect_buffer[1]; let workgroup_idx = workgroup_id.z * num_workgroups_x * num_workgroups_y + workgroup_id.y * num_workgroups_x + workgroup_id.x; let global_idx = workgroup_idx * (workgroup_size_x * workgroup_size_y * workgroup_size_z) + local_idx; let global_idx = global_id.x; let workgroup_idx = workgroup_id.x; , @builtin(num_workgroups) num_workgroups : vec3) { let workgroup_idx = workgroup_id.z * num_workgroups[0] * num_workgroups[1] + workgroup_id.y * num_workgroups[0] + workgroup_id.x; let global_idx = workgroup_idx * (workgroup_size_x * workgroup_size_y * workgroup_size_z) + local_idx; Too many inputs in the program (input_index < program_.Inputs().size()onnxruntime::webgpu::ShaderHelper::AddInputToo many outputs in the program (output_index < program_.Outputs().size()onnxruntime::webgpu::ShaderHelper::AddOutputToo many indices in the program (indices_index < program_.Indices().size()onnxruntime::webgpu::ShaderHelper::AddIndicesInvalid usage for indices variable !(usage & ~(ShaderUsage::UseUniform | ShaderUsage::UseIndicesTypeAlias)), Max is Too many storage buffers in shader. Current: numbers_storage_buffers_ <= limits_.maxStorageBuffersPerShaderStageonnxruntime::webgpu::ShaderHelper::AddVariableImpl, Program: Mismatched input variable count. Shader: onnxruntime::webgpu::ShaderHelper::ValidateShapeForInputsWhen UseUniform is set in variable usage, the corresponding program input should depend on rank but not shape.When UseUniform is not set in variable usage, the corresponding program input should depend on shape.Mismatched output variable count. Shader: onnxruntime::webgpu::ShaderHelper::ValidateShapeForOutputsWhen UseUniform is set in variable usage, the corresponding program output should not depend on shape.When UseUniform is not set in variable usage, the corresponding program output should depend on shape.Mismatched indices variable count. Shader: onnxruntime::webgpu::ShaderHelper::ValidateIndices requires f16 but the device does not support it.Program onnxruntime::webgpu::ShaderHelper::GenerateSourceCodeenable f16; enable subgroups; enable chromium_experimental_subgroup_matrix; diagnostic (off, chromium.subgroup_matrix_uniformity); const workgroup_size_x: u32 = ; const workgroup_size_y: u32 = ; const workgroup_size_z: u32 = override @group(0) @binding() var : array<) var atomicatomicUnsupported atomic type: shape_uniform_ranks.empty()struct Uniforms { }; @group(0) @binding() var uniforms: Uniforms; } array 0_shape_stride$Ç’€ ¨‹€ °¨‹€ ˆŒ€À¨‹€ Ш‹€ (Ç’€਋€ 𨋀 ,Ç’€©‹€  »‹€ (Ç’€,Ç’€�»‹€ ,Ç’€©‹€  »‹€ ,Ç’€©‹€  »‹€ ,Ç’€,Ç’€alias $Ç’€$Ç’€$Ç’€ˆŒ€ˆŒ€ˆŒ€(Ç’€(Ç’€(Ç’€,Ç’€,Ç’€,Ç’€(Ç’€,Ç’€LÆ’€,Ç’€,Ç’€,Ç’€(Ç’€(Ç’€(Ç’€,Ç’€(Ç’€const { (offset : u32)->fn o2i_ var indices: var current = offset; ] = current / indices[ current = current % ] = current; return indices; )->u32 { (indices : fn i2o_] * indices[fn ) + * ((d0: u32fn set_: u32, d, value: _by_indices(d0 set_, value); _by_indices(indices: (indices)fn get_)-> return get__by_indices(indices_fnarg: (indices_fnarg)_by_offset(global_offset: u32) -> u / const CHUNK_SIZE_IN_ELEMENTS: u32 = let buffer_index: u32 = global_offset / CHUNK_SIZE_IN_ELEMENTS; let local_offset: u32 = global_offset % CHUNK_SIZE_IN_ELEMENTS; switch(buffer_index) { case 0u: { return u: { return case default: { return _by_offset_storage(global_offset: u32) -> [local_offset]; } _by_offset(global_offset: u32, value: vec2(u32(value), select(0u, 0xFFFFFFFFu, i32(value) < 0))vec2(u32(value), 0u)dot(vec4(0x1, 0x100, 0x10000, 0x1000000), vec4(value)); return; } [local_offset] = case 0u: { u: { default: { _by_offset_storage(global_offset: u32, value: [local_offset] = value; return; } _by_offset_storage(_by_offset(Invalid typeonnxruntime::webgpu::ShaderVariableHelper::GetByOffsetImpl].x)vec4(bool(] & 0xFFu), bool(] & 0xFF00u), bool(] & 0xFF0000u), bool(] & 0xFF000000u))onnxruntime::webgpu::ShaderVariableHelper::SetByOffsetImpl]=]=vec2(u32(), select(0u, 0xFFFFFFFFu, i32() < 0));), 0u);]=dot(vec4(0x1, 0x100, 0x10000, 0x1000000), vec4());]=dot(vec4(0x1u, 0x100u, 0x10000u, 0x1000000u), (vec4() & vec4(0xFFu)));$Ç’€ ¨‹€ °¨‹€ ˆŒ€À¨‹€ Ш‹€ (Ç’€਋€ 𨋀 ,Ç’€©‹€  »‹€ ©‹€ ©‹€ ,Ç’€,Ç’€©‹€  »‹€ ,Ç’€©‹€  »‹€ ,Ç’€,Ç’€vecarrayvec4vec2vec4vec2vec4vec2[local_offset].x)[local_offset] & 0xFFu), bool([local_offset] & 0xFF00u), bool([local_offset] & 0xFF0000u), bool([local_offset] & 0xFF000000u))[local_offset]ˆ£‹€È£‹€𣋀Castvec4(a)vec4(a)vec4(a)vec4(a)vec4(a)int32(a) is not supported.Cast to type fn float_to_int64(f: f32) -> vec2 { let bits = bitcast(f); let sign = (bits >> 31u) & 1u; let biased_exp = (bits >> 23u) & 0xFFu; let mantissa = bits & 0x7FFFFFu; if (biased_exp == 0u) { return vec2(0u, 0u); } if (biased_exp == 255u) { return select(vec2(0xFFFFFFFFu, 0x7FFFFFFFu), vec2(0u, 0x80000000u), sign == 1u); } let sig = 0x800000u | mantissa; let exp = i32(biased_exp) - 150; var low: u32 = 0u; var high: u32 = 0u; if (exp >= 40) { return select(vec2(0xFFFFFFFFu, 0x7FFFFFFFu), vec2(0u, 0x80000000u), sign == 1u); } else if (exp >= 32) { high = sig << u32(exp - 32); } else if (exp > 0) { low = sig << u32(exp); high = sig >> u32(32 - exp); } else if (exp == 0) { low = sig; } else if (exp > -24) { low = sig >> u32(-exp); } if (sign == 1u) { let carry = select(0u, 1u, low == 0u); low = ~low + 1u; high = ~high + carry; } return vec2(low, high); } let base = global_idx * 4u; let a0 = base var a1: i32 = 0; var a2: i32 = 0; var a3: i32 = 0; if (base + u < uniforms.output_size) { abase + ; } let a = vec4(a0, a1, a2, a3); xyzwa.xu < uniforms.output_size) { a.xyzw let a = float_to_int64(f32(a.), 0u)vec2(u32(a.) < 0))), select(0u, 0xFFFFFFFFu, i32(a. let a = unpack4xU8(�Ù1€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ ]F€ ¡I€Attribute to is not set.onnxruntime::webgpu::Cast::Cast..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\cast.h@bF€� €Ø\Œ€FŒ€ (±‹€ø©‹€ª‹€ª‹€8ª‹€(ª‹€è©‹€ª‹€Concatfn calculate_input_index(global_idx: u32) -> u32 { for (var i = 1u; i < ; i = i + 1u) { if (global_idx < uniforms.offsets return i - 1; fn assign_output_data(global_idx: u32, input_index: u32) { if (input_index == 0u) { } else if (input_index == u) { uniforms.sizes_in_concat_axisglobal_idx - var output_indices = += let output_offset = } } input_let input_index = calculate_input_index(global_idx); assign_output_data(global_idx, input_index); virtual onnxruntime::webgpu::Concat::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\concat.cc`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€~F€ ¡I€Must have valid 'axis' attributeonnxruntime::ConcatBase::ConcatBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\concatbase.h�…F€ð €(¶‹€0¶‹€FŒ€ е‹€offsetssizes_in_concat_axisMust have 1 or more inputsonnxruntime::ConcatBase::PrepareForComputeImplinput != nullptrCannot concatenate scalars got: Ranks of input data are different, cannot concatenate them. expected rank: input_rank == reference_rank has mismatched dimensions of Non concat axis dimensions must match: Axis Data type mismatchInlinedVector::emplace failed length checkDepthToSpacefn perm(i: input_indices_t) -> input_indices_t { var a: input_indices_t; i[ return a; let aIndices = perm(indices); aIndices`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€@”F€ ¡I€onnxruntime::OpNodeProtoHelper::GetAttr..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\framework\op_node_proto_helper.hInput must be rank 4.input_rank == 4virtual onnxruntime::webgpu::DepthToSpace::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\depth_to_space.ccCRD@žF€� €FŒ€ Ⱥ‹€`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€�¥F€ ¡I€virtual onnxruntime::webgpu::DepthToSpace::ComputeInternalExpandvec4vec4global_idx * 4 let input_offset = input_offset / 4 var output_indices = let input_offset_0 = global_idx * 4 + 1 let input_offset_1 = global_idx * 4 + 2 let input_offset_2 = global_idx * 4 + 3 let input_offset_3 = input_offset_3input_offset_2input_offset_1input_offset_0; let value = vec4(virtual onnxruntime::webgpu::Expand::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\expand.ccðä€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ЮF€ ¡I€unpack4xU8( % 4] / 4 % 4) * 8u)) & 0xFFu) >> ((((, RightShape: LeftShape: : left operand cannot broadcast on dim : right operand cannot broadcast on dim à´F€� €(Ë‹€ 𾋀Flatten€PÉF€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Invalid value for axis, must be less than or equal to input_rankvirtual onnxruntime::webgpu::Flatten::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\flatten.h var value : vec4 = vec4(0u); var value : output_value_t; if (u + 4u * global_idx < uniforms.output_size) { var output_indices : output_indices_indices_t; var indices_indices : input_indices_indices_t; var data_indices : data_indices_indices_t; var idx : input_indices_value_t; output_indices = + 4 * global_idx idx = if (idx < 0) { idx = idx + input_indices_value_t(uniforms.data_indices_shape let data_offset = value[data_offset / 4[data_offset % 4]; ] = unpack4xU8(data_offset / 4u)[data_offset % 4u]; var idx : input_indices_value_t; var output_indices : output_indices_indices_t; var indices_indices : input_indices_indices_t; var data_indices : data_indices_indices_t; var data_offset : u32; output_indices = idx = idx = idx + input_indices_value_t( data_offset = value = data_offsetvirtual onnxruntime::webgpu::Gather::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\gather.ccGather`ÏF€� €(Ë‹€ FŒ€ Å‹€�Ù1€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€àçF€ ¡I€info.template GetAttr("axis", &axis_).IsOK()onnxruntime::GatherBase::GatherBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\gatherbase.hGatherElementsvar idx = if (idx < 0) { idx = idx + uniforms.axis_dim_limit; var input_indices = output_indices; uniforms.axislet value = �Ù1€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€€óF€ ¡I€÷F€À €FŒ€ ˆŒ€<·’€`Ç‹€uniforms.data_size var data_indices: data_indices_t; var indices_indices: input_indices_indices_t; data_indicesindices_indices var indice_value = i32(0); indice_value = if (indice_value < 0) { indice_value += i32(u32(indice_value), indices tensor rank: , input tensor rank: Batch dimension count: Number of batch dimensions exceeds tensor rank. onnxruntime::webgpu::CheckBatchDimensionsMatch..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\gather_nd.ccBatch dimensions differ at index indices tensor must has rank larger than 0last dimension of indices must not be larger than rank of input tensorvirtual onnxruntime::webgpu::GatherND::ComputeInternalGatherND@ûF€� €(Ë‹€ Ë‹€data_size�Ù1€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ G€ ¡I€0k€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€€÷w€ ¡I€batch_dims_ >= 0onnxruntime::webgpu::GatherNDBase::GatherNDBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\gather_nd.hfn gs_denormalize(n: f32, length: u32) -> f32 { return (n + 1.0) * 0.5 * f32(length - 1u); return ((n + 1.0) * f32(length) - 1.0) * 0.5; fn gs_reflect(v: f32, v_min: f32, v_max: f32) -> f32 { var fv = v; let range = v_max - v_min; if (fv < v_min) { let dv = v_min - fv; let n = i32(dv / range); let r = dv - f32(n) * range; fv = select(v_max - r, v_min + r, n % 2 == 0); } else if (fv > v_max) { let dv = fv - v_max; fv = select(v_min + r, v_max - r, n % 2 == 0); return fv; fn gs_cubic_coeffs(t: f32) -> vec4 { let ax = abs(t); let a = -0.75f; let c0 = ((a * (ax + 1.0) - 5.0 * a) * (ax + 1.0) + 8.0 * a) * (ax + 1.0) - 4.0 * a; let c1 = ((a + 2.0) * ax - (a + 3.0)) * ax * ax + 1.0; let c2 = ((a + 2.0) * (1.0 - ax) - (a + 3.0)) * (1.0 - ax) * (1.0 - ax) + 1.0; let c3 = ((a * (2.0 - ax) - 5.0 * a) * (2.0 - ax) + 8.0 * a) * (2.0 - ax) - 4.0 * a; return vec4(c0, c1, c2, c3); fn gs_pixel(img_base: u32, r: i32, col: i32) -> f32 { if (r < 0 || r >= i32(uniforms.H_in) || col < 0 || col >= i32(uniforms.W_in)) { return 0.0; return f32(img_base + u32(r) * uniforms.W_in + u32(col) let cr = u32(clamp(r, 0, i32(uniforms.H_in) - 1)); let cc = u32(clamp(col, 0, i32(uniforms.W_in) - 1)); img_base + cr * uniforms.W_in + cc let rr = i32(gs_reflect(f32(r), 0.0, f32(uniforms.H_in) - 1.0)); let cc = i32(gs_reflect(f32(col), 0.0, f32(uniforms.W_in) - 1.0)); let rr = i32(gs_reflect(f32(r), -0.5, f32(uniforms.H_in) - 0.5)); let cc = i32(gs_reflect(f32(col), -0.5, f32(uniforms.W_in) - 0.5)); let ur = u32(clamp(rr, 0, i32(uniforms.H_in) - 1)); let uc = u32(clamp(cc, 0, i32(uniforms.W_in) - 1)); img_base + ur * uniforms.W_in + uc let HW_out = uniforms.H_out * uniforms.W_out; let CHW_out = uniforms.C * HW_out; let n = global_idx / CHW_out; let rem = global_idx % CHW_out; let c = rem / HW_out; let hw = rem % HW_out; let h_out = hw / uniforms.W_out; let w_out = hw % uniforms.W_out; let grid_base = ((n * uniforms.H_out + h_out) * uniforms.W_out + w_out) * 2u; let gx = f32(grid_base let gy = f32(grid_base + 1u let px = gs_denormalize(gx, uniforms.W_in); let py = gs_denormalize(gy, uniforms.H_in); let img_base = (n * uniforms.C + c) * uniforms.H_in * uniforms.W_in; let rx = i32(round(px)); let ry = i32(round(py)); let result = gs_pixel(img_base, ry, rx); let x1 = i32(floor(px)); let y1 = i32(floor(py)); let x2 = x1 + 1; let y2 = y1 + 1; let dx1 = px - f32(x1); let dx2 = 1.0 - dx1; let dy1 = py - f32(y1); let dy2 = 1.0 - dy1; let p11 = gs_pixel(img_base, y1, x1); let p12 = gs_pixel(img_base, y1, x2); let p21 = gs_pixel(img_base, y2, x1); let p22 = gs_pixel(img_base, y2, x2); let result = dy2 * (dx2 * p11 + dx1 * p12) + dy1 * (dx2 * p21 + dx1 * p22); let x0 = i32(floor(px)) - 1; let y0 = i32(floor(py)) - 1; let dx = px - f32(x0 + 1); let dy = py - f32(y0 + 1); let cx = gs_cubic_coeffs(dx); let cy = gs_cubic_coeffs(dy); var rows: vec4; for (var i = 0i; i < 4i; i++) { let row = y0 + i; rows[i] = cx[0] * gs_pixel(img_base, row, x0 ) + cx[1] * gs_pixel(img_base, row, x0 + 1) + cx[2] * gs_pixel(img_base, row, x0 + 2) + cx[3] * gs_pixel(img_base, row, x0 + 3); let result = dot(cy, rows); x_value_t(result)`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€P G€ ¡I€bilinearbicubicGridSample: unsupported mode "onnxruntime::webgpu::GridSample::GridSample..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\grid_sample.ccborderreflectionGridSample: unsupported padding_mode "X must be 4-D for opset 16virtual onnxruntime::webgpu::GridSample::ComputeInternalgrid must be 4-Dgrid last dimension must be 2 has size Input spatial dimensions must be non-empty for sampling. Dimension grid batch size must match X batch size�G€ð €FŒ€ PQ“€�Þ‹€˜Þ‹€ Þ‹€¨Þ‹€ðÝ‹€H_inW_inH_outW_outIdentity°â€�,G€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€virtual onnxruntime::webgpu::Identity::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\identity.hPads tensor should be a 1D tensor of shape [2 * num_axes] or a 2D tensor of shape [1, 2 * num_axes]pads_tensor_dims.size() == 1 || (pads_tensor_dims.size() == 2 && pads_tensor_dims[0] == 1)virtual onnxruntime::webgpu::Pad::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\pad.cc'pads' attribute has wrong number of valuesdimension_count * 2 == p_pads->size() for axis WebGPU Pad only supports lower pads in the int32 range. Got Value tensor should be a 1D tensor of size 1 with the same type as that of the input tensorvalue_tensor->DataType() == input_tensor->DataType() && value_tensor->Shape().Size() == 1Unsupported input type: PadCannot use 'edge' mode to pad dimension with a value of 0. Input shape:Cannot use 'reflect' mode to pad dimension with a value of 0. Input shape:Unexpected mode of à5G€� €Èã‹€ FŒ€  £–€pã‹€lower_pads€LG€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€Ð6G€ ¡I€constantreflectedgewrapInvalid 'mode' attribute valueonnxruntime::PadBase::PadBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\padbase.hInvalid 'pads' attribute valueAxes tensor should be a 1D tensor num_axes_dims == 1onnxruntime::PadBase::ComputePadsImplPads tensor size should be equal to twice the number of explicitly provided axes.pads_data.size() == narrow(2 * num_axes)Pads tensor size should be equal to twice the input dimension count pads_data.size() == 2 * data_rank€¡€`¡€Reshape€°OG€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€input count mismatch dimensionsA shape tensor must be a vector tensor, got virtual onnxruntime::webgpu::Reshape::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\reshape.hThe input tensor must not have any dynamic (-1) dimensions. Input shape:input_shape_size != -1onnxruntime::ReshapeHelper::ReshapeHelper..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\reshape_helper.hA dimension cannot be less than -1, got requested_shape[i] >= -1At most one dimension can be -1.unknown_dim == -1The dimension with value zero exceeds the dimension size of the input tensor.i < input_shape.NumDimensions(), requested shape:The requested shape has too many elements. Input shape:The input tensor cannot be reshaped to the requested shape. Input shape:input_shape_size == 0size_for_inference != 0The input shape has too many elements. Input shape:(input_shape_non_zero_size % size_for_inference) == 0size != 0 && (input_shape_size % size) == 0input_shape_size == requested_shape_sizePbG€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€P]G€ ¡I€PbG€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ÐvH€ ¡I€info.template GetAttr("mode", &mode).IsOK()onnxruntime::UpsampleBase::UpsampleBasewhen anti-aliasing is set, Resize only supports mode `LINEAR` and `CUBIC`.(UpsampleMode::LINEAR == mode_ || UpsampleMode::CUBIC == mode_)asymmetric`tf_half_pixel_for_nn` is deprecated since opset 13, yet this opset model uses the deprecated attribute and anti-aliasing is set to exclude_outside can be set to 1 when (1) mode is CUBIC, or (2) mode is LINEAR when anti-aliasing is enabled. Current mode is set to nearestlinearcubic or (default) or . It can only be mode attribute is onnxruntime::UpsampleBase::StringToUpsampleMode] is not supported!keep_aspect_ratio of [onnxruntime::UpsampleBase::StringToKeepAspectRatioPolicypytorch_half_pixeltf_half_pixel_for_nntf_crop_and_resizehalf_pixel_symmetriccoordinate_transform_mode:[onnxruntime::UpsampleBase::StringToCoordinateTransformationModeround_prefer_ceilnearest_mode:[onnxruntime::UpsampleBase::StringToNearestModef32(x_resized) / x_scale, x_scale < 1.0 || floor(x_scale) != x_scale)f32(x_resized * length_original % length_resized) / f32(length_resized), select(f32(x_resized * length_original / length_resized) + 0.0, length_resized == 1)f32(x_resized * (length_original - 1) % (length_resized - 1)) / f32(length_resized - 1), select(f32(x_resized * (length_original - 1) / (length_resized - 1)) + The transform coordinate mode does not need to use SafeIntegerDivisiononnxruntime::webgpu::GetSafeIntegerDivision..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\resize_impl.ccx_resized: u32, x_scale: f32(f32(x_resized) + 0.5) / x_scale - 0.5x_resized: u32, x_scale: f32, length_resized: u32, length_original: u32x_resized: u32, x_scale: f32, length_resized: u32select(0.0, (f32(x_resized) + 0.5) / x_scale - 0.5, length_resized > 1)(f32(x_resized) + 0.5) / x_scalex_resized: u32, length_resized: u32, length_original: u32x_resized: u32, length_resized: u32, length_original: u32, roi_start: f32, roi_end: f32f32(length_original - 1)) / f32(length_resized - 1), length_resized > 1)roi_start * f32(length_original - 1) + (f32(x_resized) * (roi_end - roi_start) * select(0.5 * (roi_start + roi_end) * f32(length_original - 1),(x_scale * f32(length_original))) + (f32(x_resized) + 0.5) / x_scale - 0.5(f32(length_original) / 2.0) * (1.0 - f32(length_resized) / unknown ResizeCoordinateTransformationModeonnxruntime::webgpu::TransformCoordinatefn transform_coordinate() -> f32 { return ; } uniforms.scalesuniforms.roiaxis + transform_coordinate(output_coord, , f32(), f32(onnxruntime::webgpu::GetCoordinateCallerx_original: f32abs((x_original - floor(x_original)) - 0.5) <= , is_down_sampling: boolselect(i32(x_original), i32(ceil(x_original)), is_down_sampling)select(i32(round(x_original)), i32(floor(x_original)), select(i32(round(x_original)), i32(ceil(x_original)), i32(floor(x_original))i32(ceil(x_original))unknown ResizeNearestModeonnxruntime::webgpu::CalcNearestPixelfn calc_nearest_pixel() -> i32 { calc_nearest_pixel(input_coord, uniforms.scales[axis] < 1.0)calc_nearest_pixel(input_coord)onnxruntime::webgpu::GetNearestPixelCalleruniforms.input_stride if ((input_coord < 0.0 || input_coord > f32( - 1))) { input_value_t(uniforms.extrapolation_value) for(var axis = 0; axis < ; axis++) { var output_coord = output_indices[axis]; if ( != 1.0) { let input_coord = var nearest_coord = if (nearest_coord >= i32()) { output_coord = - 1; } else if (nearest_coord < 0) { output_coord = 0; output_coord = u32(nearest_coord); } input_index += select(output_coord * , output_coord, axis == input_index if ((input_coord < 0.0 || input_coord > input_max_coord)) { var input_indices = var axis = let input_height = u32( var input_max_coord = f32(input_height - 1); var output_coord = output_indices[axis]; var input_coord = select(f32(output_coord), != 1.0); input_coord = max(0.0, min(input_coord, input_max_coord)); let input_y_coord_int = u32(input_coord); let y_weight_0 = select(input_coord - f32(input_y_coord_int), 0.5, input_coord >= input_max_coord); axis = let input_width = u32( input_max_coord = f32(input_width - 1); output_coord = output_indices[axis]; input_coord = select(f32(output_coord), let input_x_coord_int = u32(input_coord); let x_weight_0 = select(input_coord - f32(input_x_coord_int), 0.5, input_coord >= input_max_coord); let end_of_h = (input_y_coord_int >= input_height - 1); let end_of_w = (input_x_coord_int >= input_width - 1); let rank = input_indices[rank - 2] = input_y_coord_int; input_indices[rank - 1] = input_x_coord_int; let x00 = input_indices[rank - 1] = input_x_coord_int + 1; let x10 = select(, x00, end_of_w); input_indices[rank - 2] = input_y_coord_int + 1; let x01 = select(, x00, end_of_h); let x11 = select(select(, x10, end_of_h), x01, end_of_w); let y_weight_1 = 1.0 - y_weight_0; let x_weight_1 = 1.0 - x_weight_0; var value = input_value_t(f32(x00) * y_weight_1 * x_weight_1 + f32(x01) * y_weight_0 * x_weight_1 + f32(x10) * y_weight_1 * x_weight_0 + f32(x11) * y_weight_0 * x_weight_0); if ((input_coord < 0.0 || input_coord > f32( let input_depth = u32( var input_max_coord = f32(input_depth - 1); let input_z_coord_int = u32(input_coord); let z_weight_0 = select(input_coord - f32(input_z_coord_int), 0.5, input_coord >= input_max_coord); input_max_coord = f32(input_height - 1); let end_of_d = (input_z_coord_int >= input_depth - 1); input_indices[rank - 3] = input_z_coord_int; let x000 = let x100 = select(, x000, end_of_w); let x010 = select(, x000, end_of_h); let x110 = select(select(, x100, end_of_h), x010, end_of_w); input_indices[rank - 3] = select(input_z_coord_int + 1, input_z_coord_int, end_of_d); let x001 = select(, x000, end_of_d); let x101 = select(, x001, end_of_w); let x011 = select(, x001, end_of_h); let x111 = select(select(, x101, end_of_h), x011, end_of_w); let z_weight_1 = 1.0 - z_weight_0; var value = input_value_t(f32(x000) * z_weight_1 * y_weight_1 * x_weight_1 + f32(x010) * z_weight_1 * y_weight_0 * x_weight_1 + f32(x100) * z_weight_1 * y_weight_1 * x_weight_0 + f32(x110) * z_weight_1 * y_weight_0 * x_weight_0 + f32(x001) * z_weight_0 * y_weight_1 * x_weight_1 + f32(x011) * z_weight_0 * y_weight_0 * x_weight_1 + f32(x101) * z_weight_0 * y_weight_1 * x_weight_0 + f32(x111) * z_weight_0 * y_weight_0 * x_weight_0 coeff[0] = select(coeff[0], 0.0, (input_coord_int - 1 < 0 || input_coord_int - 1 >= input_max_coord)); coeff[1] = select(coeff[1], 0.0, (input_coord_int + 0 < 0 || input_coord_int + 0 >= input_max_coord)); coeff[2] = select(coeff[2], 0.0, (input_coord_int + 1 < 0 || input_coord_int + 1 >= input_max_coord)); coeff[3] = select(coeff[3], 0.0, (input_coord_int + 2 < 0 || input_coord_int + 2 >= input_max_coord)); coeff_sum = dot(coeff, vec4(1.0)); if ((input_coord < 0.0 || input_coord > f32(input_max_coord - 1))) { coeff[0] = ((cubic_coeff_a * (s_coord + 1.0) - 5.0 * cubic_coeff_a) * (s_coord + 1.0) + 8.0 * cubic_coeff_a) * (s_coord + 1.0) - 4.0 * cubic_coeff_a; coeff[1] = ((cubic_coeff_a + 2.0) * s_coord - (cubic_coeff_a + 3.0)) * s_coord * s_coord + 1.0; coeff[2] = ((cubic_coeff_a + 2.0) * (1.0 - s_coord) - (cubic_coeff_a + 3.0)) * (1.0 - s_coord) * (1.0 - s_coord) + 1.0; coeff[3] = ((cubic_coeff_a * (2.0 - s_coord) - 5.0 * cubic_coeff_a) * (2.0 - s_coord) + 8.0 * cubic_coeff_a) * (2.0 - s_coord) - 4.0 * cubic_coeff_a; input_indices[] = u32(clamp(y, 0, input_height - 1)); ] = u32(clamp(input_x_coord_int - 1, 0, input_width - 1)); value_rowwise = x_coeff[0] * ] = u32(clamp(input_x_coord_int, 0, input_width - 1)); value_rowwise += x_coeff[1] * ] = u32(clamp(input_x_coord_int + 1, 0, input_width - 1)); value_rowwise += x_coeff[2] * ] = u32(clamp(input_x_coord_int + 2, 0, input_width - 1)); value_rowwise += x_coeff[3] * let input_height = i32( var input_max_coord = input_height; var coeff_sum = 1.0; let cubic_coeff_a = uniforms.cubic_coeff_a; var input_coord_int = i32(floor(input_coord)); var s_coord = abs(input_coord - f32(input_coord_int)); var coeff = vec4(0.0); let input_y_coord_int = input_coord_int; let y_coeff = coeff / coeff_sum; let input_width = i32( input_max_coord = input_width; input_coord_int = i32(floor(input_coord)); s_coord = abs(input_coord - f32(input_coord_int)); let input_x_coord_int = input_coord_int; let x_coeff = coeff / coeff_sum; var y = input_y_coord_int - 1; var value_rowwise = 0.0; var value = 0.0; value += y_coeff[0] * value_rowwise; y = input_y_coord_int; value += y_coeff[1] * value_rowwise; y = input_y_coord_int + 1; value += y_coeff[2] * value_rowwise; y = input_y_coord_int + 2; value += y_coeff[3] * value_rowwise; input_value_t(value)Only bilinear/trilinear and bicubic modes are supported in Resizeis_2D || is_3Donnxruntime::webgpu::ResizeImplResize supports only 2-D in CUBIC mode.Only nearest, bilinear/trilinear and bicubic modes are supported in ResizeResizeNearest2DàoG€ð € –€°Œ€FŒ€ (–€@Œ€scalesResizeBilinearzG€ð € –€°Œ€FŒ€ (–€àŒ€ResizeTrilinear †G€ð € –€°Œ€FŒ€ (–€pŒ€ResizeBiCubic€•G€ð € –€°Œ€FŒ€ (–€�ö•€ Œ€f16ScatterElements: Reduction is not supported for data type virtual onnxruntime::webgpu::ScatterElementsProgram::GenerateShaderCode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\scatter_elements.cc // Calculate output indices from global_idx let update_indices = // Get the scatter index var idx = i32( // Handle negative indices if (idx < 0) { idx = idx + i32(uniforms.axis_dim_limit); // Bounds checking if (idx < 0 || idx >= i32(uniforms.axis_dim_limit)) { // Build output indices var output_indices = update_indices; u32(idx) let update_value = let output_offset = update_valueoutput_offset is out of bounds for tensor of rank virtual onnxruntime::webgpu::ScatterElements::ComputeInternalIndices and updates must have the same rankIndices and updates dimensions must match at position ScatterElements let u32_offset = / 2u; let is_lower_half = ( % 2u) == 0u; var oldValue = 0u; let oldVec = unpack2x16float(oldValue); let oldF16 = f16(select(oldVec.y, oldVec.x, is_lower_half)); let newValueF16 = let updatedVec = select( vec2(oldVec.x, f32(newValueF16)), vec2(f32(newValueF16), oldVec.y), is_lower_half let newValue = pack2x16float(updatedVec); let res = atomicCompareExchangeWeak(&[u32_offset], oldValue, newValue); if res.exchanged { break; oldValue = res.old_value; let newValue = bitcast<], oldValue, newValue); atomicAdd(&], bitcast<oldF16 + ((oldF16 * ( atomicMin(&min(oldF16, ( atomicMax(&max(oldF16, (onnxruntime::webgpu::ScatterElementsProgram::GenerateShaderCode(ShaderHelper &)::(lambda)::operator()ШG€  €FŒ€ ˆŒ€HŒ€axis_dim_limit`%€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ ·G€ ¡I€Missing/Invalid 'axis' attribute valueinfo.GetAttr("axis", &axis_).IsOK()onnxruntime::webgpu::ScatterElements::ScatterElements..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\scatter_elements.h' is not supported.ScatterND: Reduction is not supported for data type virtual onnxruntime::webgpu::ScatterNDProgram::GenerateShaderCode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\scatter_nd.cc var data_offset = 0u; var indices_start = uniforms.last_index_dimension * global_idx; var indices_end = indices_start + uniforms.last_index_dimension; for (var i = indices_start; i < indices_end; i++) { var index = i32(indices[i].x); virtual onnxruntime::webgpu::ScatterND::ComputeInternalScatterND let element_count_dim = 1u; let element_count_dim = select(i - indices_startuniforms.output_stride, 1u, i - indices_start == let dim_value = uniforms.output_shape if (index >= 0) { if (index >= i32(dim_value)) { index = i32(dim_value - 1); if (index < -i32(dim_value)) { index = 0; index += i32(dim_value); data_offset += u32((u32(index) * element_count_dim)); for (var i = 0u; i < uniforms.num_updates_elements; i++) { let value = updates[uniforms.num_updates_elements * global_idx + i]; output[data_offset + i] var oldValue = 0u loop { let newValueF32 = let newValue = bitcast<>(newValueF32); let res = atomicCompareExchangeWeak(&, oldValue, newValue); if res.exchanged { break; oldValue = res.old_value; atomicAdd(&, bitcast<>()); bitcast<>(oldValue) + ( atomicMax(&max(bitcast<>(oldValue), ( atomicMin(&min(bitcast<(bitcast<>(oldValue) * (Unsupported reduction type: onnxruntime::webgpu::ScatterNDProgram::GenerateShaderCode(ShaderHelper &)::(lambda)::operator()@ÆG€ð €FŒ€ È'Œ€à'Œ€p'Œ€last_index_dimensionnum_updates_elements�Ù1€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€0ÒG€ ¡I€nonereductionminmax' is not supported on webgpu when opset <= 18.Reduction 'onnxruntime::webgpu::ScatterND::ScatterND..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\scatter_nd.hSlicevar carry = 0u; input_shape_steps_starts_output_index_input_index_uniforms.stepsuniforms.startsvar * + carry; carry = / if (uniforms.signs < 0) { - - 1u + starts and ends must have the same sizestarts_raw.size() == ends_raw.size()virtual onnxruntime::webgpu::Slice::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\slice.ccaxes and starts must have the same sizesteps and starts must have the same sizeends and starts must have the same size'axes' has an axis outside of the tensor dimension countÐH€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€@éG€ ¡I€Expected tensor of type int32 or int64tensor->IsDataType()onnxruntime::webgpu::getInt64InputÐþG€À €FŒ€ ̸’€xä•€0-Œ€À,Œ€signspXr€°\€0e€pXr€Pe€0O€`e€output_uniforms.input_size var indices = var index = let output_number = calculate_output_index(index); if (output_number != 0u) { index -= output_number - 1uuniforms.sizes_in_split_axisindex write_buffer_data(output_number, global_idx, indices); The split tensor must be a vector tensor.split_tensor->Shape().NumDimensions() == 1virtual onnxruntime::webgpu::Split::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\split.ccSplitfn calculate_output_index(index: u32) -> u32 { for (var i: u32 = 0u; i < u; i += 1u ) { if (index < return i; u; fn write_buffer_data(output_number: u32, global_idx: u32, indices: output_0_indices_t) { if (output_number == 0u) { } else { else if (output_number == u) { . Size of dimension being split is Invalid num_outputs value of NumOutputs= Axis=Input cannot be split evenly on selected axis. Input shape= Sum of sizes in 'split' (must equal size of selected axis) was Num entries in 'split' (must equal number of outputs) was Input shape=Cannot split using values in 'split' attribute. Axis=H€� €Ð2Œ€ à2Œ€�2Œ€input_sizesizes_in_split_axis0&H€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€@H€ ¡I€Invalid value in 'split' attribute. All values must be > 0std::all_of(split_sizes_.cbegin(), split_sizes_.cend(), [](int64_t value) { return value >= 0; })onnxruntime::SplitBase::SplitBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\split.hIf 'num_outputs' is specified, the 'split' input should not be provided.Squeeze`…<€`(H€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€virtual onnxruntime::webgpu::Squeeze::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\squeeze.hAn axes tensor must be a vector tensor.axes_tensor->Shape().NumDimensions() == 1. shape=input_shape[i] == 1onnxruntime::SqueezeBase::ComputeOutputShape..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\squeeze.hTilelet output_indices = var input_indices: input_indices_t; input_dim__valuelet uniforms.input_shape % input_indicesinput_raw_offsetlet input_raw_offset = 'repeat' input tensor must be 1 dimensional'repeat' input tensor must have the same length as the 'input' tensorTile repeat value must be non-negative, got: bytes. bytes, which exceeds the supported maximum of Tile output tensor would require more than Tile repeat value exceeds the WebGPU supported maximum of ðä€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€p3H€ ¡I€à8H€� €FŒ€ Ðñ•€`9Œ€])[)[Transposesrcvar tile : array, tile_size>; let stride = (uniforms.output_shape[1] - 1) / tile_size + 1; let workgroup_id_x = workgroup_idx % stride; let workgroup_id_y = workgroup_idx / stride; let input_col = workgroup_id_y * tile_size + local_id.x; let input_row = workgroup_id_x * tile_size + local_id.y; if (input_row < uniforms.a_shape[0] && input_col < uniforms.a_shape[1]) { tile[local_id.y][local_id.x] = a_indices_t(input_row, input_col) } workgroupBarrier(); let output_col = workgroup_id_x * tile_size + local_id.x; let output_row = workgroup_id_y * tile_size + local_id.y; if (output_row < uniforms.output_shape[0] && output_col < uniforms.output_shape[1]) { tile[local_id.x][local_id.y]output_indices_t(output_row, output_col) }fn perm(i: output_indices_t)->a_indices_t { var a: a_indices_t; a[] = i[]; return a; } let indices = ; let x_indices = perm(indices); x_indicesvirtual onnxruntime::webgpu::Transpose::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\transpose.ccÀYH€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€€AH€ ¡I€v >= 0 && static_cast(v) <= std::numeric_limits::max()onnxruntime::TransposeBase::TransposeBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\transpose.h is outside range.Attribute perm of Transpose has an invalid value. Value is repeated.OIHW2OHWIQH€À €¤K•€Ä“€AŒ€|7”€AŒ€(AŒ€ p@Œ€HCi_tilesH_W_tilesàUH€PŸC€FŒ€ tile_size`AŒ€  does not match input rank: perm size: [ does not align with rank of input data: perm: let row = i32((global_idx / uniforms.matrix_w) % uniforms.matrix_h); let col = i32(global_idx % uniforms.matrix_w); let input_value = let value = select(input_value_t(0), input_value, (row + uniforms.k) <= col); let value = select(input_value_t(0), input_value, (row + uniforms.k) >= col); Input tensor should have a rank of at least 2.virtual onnxruntime::webgpu::Trilu::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\trilu.ccTrilu output size exceeds WebGPU supported maximum.Trilu matrix height is out of supported range.Trilu matrix width is out of supported range.�Ù1€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€ \H€ ¡I€k should be a 1-D or 0-D tensor.onnxruntime::webgpu::GetTriluKk should be of type int32 or int64.k is out of range for WebGPU Trilu.ÀbH€� €FŒ€ FŒ€ FŒ€|¹’€�EŒ€output_sizematrix_hmatrix_wUnsqueeze`…<€ fH€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€Missing/Invalid 'axes' attribute valueinfo.GetAttrs("axes", axes_).IsOK()onnxruntime::UnsqueezeBase::UnsqueezeBase..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\unsqueeze.hInput tensor is not setAxes input is nullaxes_tensor != nullptrvirtual onnxruntime::webgpu::Unsqueeze::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\unsqueeze.hAn axes tensor must be a scalar or a vector tensor.axes_tensor->Shape().NumDimensions() == 0 || axes_tensor->Shape().NumDimensions() == 1Axes input has duplicate values.axes_corrected.size() == axes.size()onnxruntime::UnsqueezeBase::ComputeOutputShapeUnsqueeze axes is empty.axes_corrected.size() > 0IsAxisInRange(axis, tensor_rank)onnxruntime::HandleNegativeAxis..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\common.hRank of input and output tensor should be same.output_dims.size() == dims.size()onnxruntime::webgpu::Upsample::BaseCompute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\upsample.ccResize: input tensor cannot be scalar.Upsample: input tensor cannot be scalar.Resize: input tensor's dimension does not match the scales.Upsample: input tensor's dimension does not match the scales.Resize: size of roi array should be 2 * N where N is the rank of input tensor X.The antialias attribute of Resize operator is NOT implemented.Upsample operator is NOT implemented.Invalid roi input index.roi_input_idx_ > 0virtual onnxruntime::webgpu::Upsample::ComputeInternalOnly one of scales or sizes must be provided as input.sizes == nullptrEither scales or sizes MUST be provided as input.sizes != nullptr && sizes->Shape().Size() != 0) or 2 * number of axes () must be either 2 * rank (roi input length (onnxruntime::UpsampleBase::ComputeROIWithAxes..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\upsamplebase.hRank must be positive when axes is provided.onnxruntime::UpsampleBase::ValidateAndNormalizeAxes is not in valid range [- after negative-axis normalization (rank=axes attribute contains duplicate axis scales size should be greater than 0.onnxruntime::UpsampleBase::ParseScalesDataNumber of elements in scales should be equal to rank of the data when axes is not provided.Number of elements in scales should be equal to number of axes.Scale value must be finite.onnxruntime::UpsampleBase::ScalesValidationScale value should be greater than or equal to 1.Scale value should be greater than 0.Resize operatorUpsample operator'Linear' mode only supports: * 2-D inputs or * 3-D inputs ('Bilinear', 'Trilinear') or * 4-D inputs with the corresponding outermost 2 scale values being 1 or the corresponding outermost and innermost scale values being 1 or * 5-D inputs with the corresponding outermost 2 scale values being 1in the 'Cubic' mode only supports: * 2-D inputs ('Bicubic') or * 4-D inputs with the corresponding outermost 2 scale values being 1 or the corresponding outermost and innermost scale values being 1 with antialias attribute or the corresponding outermost and innermost scale values being 1 and other scales >= 1 without antialias attribute in the Resize: input tensor's rank does not match the output tensor's rank.onnxruntime::UpsampleBase::ParseSizesDataNumber of elements in sizes should be equal to number of axes. Output dim value: Input dim value: Dimension: Cannot scale 0 by any factor to generate a non-zero value. Input dim is zero but required output dim is non-zero. onnxruntime::UpsampleBase::ParseScalesDataAndAdjustOutputSizeWhere, Y Shape: , X Shape: Condition Shape: : condition operand cannot broadcast on dim : X operand cannot broadcast on dim : Y operand cannot broadcast on dim c_dataa_datab_datauniforms.vec_sizec_indicesa_indicesb_indiceslet output_idx = let offset_a = let offset_b = let offset_c = let cond = offset_c / 4[offset_c % 4]; let a_val = offset_alet b_val = offset_bselect(b_val, a_val, cond)var data = vec4(0); 23output_data[global_idx] = dot(vec4(0x1, 0x100, 0x10000, 0x1000000), vec4(data)); output_data[global_idx]virtual onnxruntime::webgpu::Where::ComputeInternal..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\tensor\where.ccðä€ ŸI€ÐX€Ài€ I€€j€k€ k€€€H€ ¡I€select(number of components should be the same for 2 variables to calculatebroadcasted_result.num_components_ == -1 || num_components_ == -1 || broadcasted_result.num_components_ == num_components_onnxruntime::webgpu::ShaderIndicesHelper::BroadcastedIndicesToOffset..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\shader_variable.h_bi2o_][component_aa_data[index_a][component_bb_data[index_b * 8)))] & (0xffu << u32(component_cbool(c_data[index_clet output_indicesglobal_idx * 4 + let offset_alet offset_blet offset_clet index_a = offset_a / 4; let index_b = offset_blet index_c = offset_clet component_a % 4; let component_blet component_c‹H€� €Ø\Œ€°\Œ€vec_sizeDivide by zeroSafeIntExceptionHandler::SafeIntOnDivZeroonnxruntime::webgpu::WebGpuContext::Initialize..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\webgpu_context.ccWebGPU context is already initialized with maxNumPendingDispatches=. Requested value will be ignored.Failed to wait for the operation:No cached or pending pipeline for deferred dispatch: external_captured_commands_ != nullptronnxruntime::webgpu::WebGpuContext::EncodeDeferredDispatchesAll inputs must be tensors on WebGPU buffers.std::all_of(inputs.begin(), inputs.end(), [](const ProgramInput& input) { const auto* tensor = input.tensor; return tensor != nullptr && tensor->Location().mem_type == OrtMemType::OrtMemTypeDefault && tensor->Location().device.Type() == OrtDevice::GPU && !strcmp(tensor->Location().name.c_str(), WEBGPU_BUFFER); })onnxruntime::webgpu::WebGpuContext::RunThe indirect dispatch tensor must be the last input. Ensure no call to program.AddInput() occurs after program.SetIndirectDispatchTensor().!inputs.empty() && inputs.back().tensor == program.IndirectDispatchTensor()All outputs must be tensors on WebGPU buffers.std::all_of(outputs.begin(), outputs.end(), [](const ProgramOutput& output) { const auto* tensor = output.tensor; return tensor != nullptr && tensor->Location().mem_type == OrtMemType::OrtMemTypeDefault && tensor->Location().device.Type() == OrtDevice::GPU && !strcmp(tensor->Location().name.c_str(), WEBGPU_BUFFER); }), Actual: ", Expected: Size of overridable constants mismatch in program ") data type mismatch in program "] (Overridable override_value[) no override_value specified in program "Size of uniform_value variables mismatch in program "Uniform variable[Only one of SetIndirectDispatchTensor and SetDispatchGroupSize should be called for programx == 0 && y == 0 && z == 0Starting program "" (, indices: , output: ) does not match current program (input: Invalid program artifact: variable size (€eŒ€ˆeŒ€ eŒ€use_dxcallow_unsafe_apisdecompose_uniform_buffersØeŒ€èeŒ€fŒ€skip_validationdisable_robustnessd3d_disable_ieee_strictness0fŒ€XfŒ€lazy_clear_resource_on_first_usetimestamp_quantization4 adapter.GetLimits(&adapter_limits) == wgpu::Status::Successonnxruntime::webgpu::WebGpuContext::GetRequiredLimitsonnxruntime::webgpu::WebGpuContext::CollectProfilingData, message: Failed to download data from buffer. wgpu::MapAsyncStatus value: map_async_result.status == wgpu::MapAsyncStatus::Successinputs[] = outputs[shapescache_keyProfiling is ongoing in an inference run.!is_profiling_onnxruntime::webgpu::WebGpuContext::EndProfilingPending kernels or queries are not empty.pending_kernels_.empty() && pending_queries_.empty()TimestampQuery is not supported in this device.onnxruntime::webgpu::WebGpuContext::PopErrorScope) does not match pending kernels size (Number of pending dispatches (num_pending_dispatches_ == pending_kernels_.size()onnxruntime::webgpu::WebGpuContext::Flush) exceeds device limit (Number of bind group entries (entry_index <= device_limits_.maxBindingsPerBindGrouponnxruntime::webgpu::WebGpuContext::CreateBindGroupFailed to create bind group for program bind_group != nullptrcommand.compute_pipeline.has_value()onnxruntime::webgpu::WebGpuContext::DispatchCommandcommand.bind_group != nullptronnxruntime::webgpu::WebGpuContext::CaptureBeginCaptureBegin with external storageonnxruntime::webgpu::WebGpuContext::ReplayReplay with external storage is missing pending_kernel_info.WebGpuContext::Replay: profiling is enabled but captured command at index command.pending_kernel_info.has_value()onnxruntime::webgpu::WebGpuContext::CaptureEndCaptureEndonnxruntime::webgpu::WebGpuContext::ReleaseGraphResourcesReleaseGraphResources: Releasing captured command resourcesFailed to create wgpu::Instance.default_instance_ != nullptronnxruntime::webgpu::WebGpuContextFactory::CreateContextWebGPU EP default context (contextId=0) must not have custom WebGPU instance or device.instance == nullptr && device == nullptrWebGPU EP custom context (contextId>0) must have custom WebGPU instance and device.instance != nullptr && device != nullptr is already created with different WebGPU instance or device.WebGPU EP context ID it->second.context->instance_.Get() == instance && it->second.context->device_.Get() == deviceWebGPU contexts have not been initialized or have been cleaned up.contexts_ != nullptronnxruntime::webgpu::WebGpuContextFactory::GetContext is not found.it != contexts_->end()onnxruntime::webgpu::WebGpuContextFactory::ReleaseContextWebGPU_Buf] rank mismatch. Expected: Invalid program artifact: variable[onnxruntime::webgpu::WebGpuContext::Run(ComputeContextBase &, const ProgramBase &)::(lambda)::operator()max_storage_buffer_binding_size must be 0 or at least 128MBmax_storage_buffer_binding_size_ == 0 || max_storage_buffer_binding_size_ >= 134217728onnxruntime::webgpu::WebGpuContext::WebGpuContext..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\webgpu_context.honnxruntime::webgpu::WebGpuContext::Initialize(const WebGpuContextConfig &)::(lambda)::operator()WebGPU EP context created device-free (compile-only session, no Dawn device).wgpu::WaitStatus::Success == instance_.WaitAny(instance_.RequestAdapter( &req_adapter_options, wgpu::CallbackMode::WaitAnyOnly, [](wgpu::RequestAdapterStatus status, wgpu::Adapter adapter, wgpu::StringView message, RequestAdapterResult* result) { result->status = status; if (status == wgpu::RequestAdapterStatus::Success) { result->adapter = std::move(adapter); } else { result->message = std::string{message}; } }, &adapter_result), UINT64_MAX)Failed to get a WebGPU adapter: adapter_result.status == wgpu::RequestAdapterStatus::SuccessFailed to get a WebGPU adapter.wgpu::WaitStatus::Success == instance_.WaitAny(adapter.RequestDevice( &device_desc, wgpu::CallbackMode::WaitAnyOnly, [](wgpu::RequestDeviceStatus status, wgpu::Device device, wgpu::StringView message, RequestDeviceResult* result) { result->status = status; if (status == wgpu::RequestDeviceStatus::Success) { result->device = std::move(device); } else { result->message = std::string{message}; } }, &device_result), UINT64_MAX)Failed to get a WebGPU device: device_result.status == wgpu::RequestDeviceStatus::SuccessFailed to get a WebGPU device.device_ != nullptrWebGPU EP Context is created for: Instance=, Device=Device().GetLimits(&device_limits_) == wgpu::Status::SuccessDevice().GetAdapterInfo(&adapter_info_) == wgpu::Status::Successonnxruntime::webgpu::WebGpuContext::Initialize(const WebGpuContextConfig &)::(lambda)::operator()()::(lambda)::operator()WebGPU device error(WebGPU device lost (Failed to pop WebGPU error scope. status=WebGPU validation failed. DawnProcTable must be provided.dawn_procs != nullptronnxruntime::webgpu::WebGpuContextFactory::CreateContext(const WebGpuContextConfig &)::(lambda)::operator()@N€ UI€ÐWI€ð¡A€À¥A€°¦A€ ©A€ªA€€¬A€p­A€à¯A€аA€@³A€0´A€ ¶A€�·A€ºA€ðºA€`½A€°ÁA€ ÄA€ÅA€ÐÈA€P¾A€ÀÀA€0ËA€�ÍA€ðÏA€PÒA€°ÔA€×A€pÙA€ÐÛA€�áA€ðãA€PæA€0ÞA€ àA€°èA€ëA€`îA€pïA€pðA€°óA€ÀôA€ÀõA€0ùA€0úA€ ýA€À B€€B€ðB€àB€ÐB€@B€0B€�B€�B€�B€pÝG€ðÞG€ àG€PáG€€âG€°ãG€àäG€À*G€`-G€p.G€€/G€�0G€ 1G€°2G€À3G€Ð4G€@0H€0/H€ð-H€°,H€p+H€`&H€€/E€ 1E€ 2E€ 3E€ 4E€À5E€P*E€p,E€p-E€p.E€Ð6E€ð8E€ð9E€ð:E€ð;E€=E€ >E€@@E€@AE€@BE€PCE€pEE€pFE€pGE€€HE€ JE€ KE€ LE€°ME€ÐOE€ÐPE€ÐQE€àRE€UE€VE€WE€XE€0ZE€0[E€0\E€P?H€àQH€àRH€àSH€àTH€ ‘F€ð¡F€ð¢F€€«F€ ÈB€ ÌB€ ÏB€`ÊB€ ÍB€ ÎB€PKC€€8C€PJC€@&C€pþC€€D€Ð,D€/D€P1D€ð D€ !D€ð-D€00D€`2D€@ÄC€pôC€pöC€pøC€púC€àèC€põC€p÷C€pùC€pûC€püC€pýC€p3D€p4D€°“@€p¢@€p£@€p¤@€�ï@€€$A€@]E€ tE€ uE€0vE€PxE€PyE€p+A€à=A€à>A€�H€H€Ð H€ "H€p$H€ÐëF€ïF€@ðF€`ñF€@úF€`G€pG€€G€0[G€`]G€ ^G€à_G€ aG€æG€à H€0 H€€ H€àÅF€àÊF€ÌF€ ÍF€@ÎF€ðYH€`°C€€=D€•?€àÀC€@ÃC€—C€0›C€0™C€P�C€0šC€PžC€Ð;@€CG€0EG€`FG€�GG€ÐHG€JG€PKG€Ð{?€~?€@?€p€?€ �?€ #B€à4B€à5B€à6B€à7B€�?B€�@B€�AB€ÅD€ ÉD€°ÊD€ðËD€0ÍD€Ðú?€@€`@€°9@€ÀiA€€˜A€°™A€àšA€`ÜG€PÛG€@ÚG€`ÖG€à½G€�ÂG€ÐÃG€ÅG€ÐîE€pðE€p¹E€p»E€ð(G€onnxruntime::webgpu::RegisterKernels..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\webgpu_execution_provider.ccFailed to register WebGPU contrib kernels: Support PIX capture requires extra build flags (--enable_pix_capture)onnxruntime::WebGpuExecutionProvider::WebGpuExecutionProvidervirtual onnxruntime::WebGpuExecutionProvider::GetCapabilitywebgpu kernel not found in registries for Op type: node name: Force CPU execution for node: Attentionpast_present_share_bufferMatMulBnb4ResizeGridSampleInstanceNormalizationvirtual onnxruntime::WebGpuExecutionProvider::~WebGpuExecutionProviderFailed to release captured graph Failed to parse the graph annotation id: onnxruntime::TryParseStringWithClassicLocale(*graph_annotation_str, graph_annotation_id)virtual onnxruntime::WebGpuExecutionProvider::OnRunStartvirtual onnxruntime::WebGpuExecutionProvider::OnRunEndIsGraphCaptured(graph_annotation_id)virtual onnxruntime::WebGpuExecutionProvider::ReplayGraph°â€pWI€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€virtual onnxruntime::IDataTransfer::CopyTensorAsync@¡€àЀ°vI€ÀvI€‡€`¡€¡€¡€virtual onnxruntime::webgpu::WebGpuKernel::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\webgpu_kernel.ccvirtual onnxruntime::webgpu::WebGpuKernel::PrePackep.webgpuexecutionprovider.preferredLayoutNHWCNCHWInvalid preferred layout: onnxruntime::(anonymous namespace)::ParseEpConfig..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\webgpu_provider_factory.ccep.webgpuexecutionprovider.enableGraphCaptureInvalid enable graph capture: ep.webgpuexecutionprovider.sessionBufferPoolGenerations. Must be a non-negative integer.Invalid sessionBufferPoolGenerations value: ep.webgpuexecutionprovider.enableInt64Invalid enableInt64 value: ep.webgpuexecutionprovider.multiRotaryCacheConcatOffsetInvalid multiRotaryCacheConcatOffset value: ep.webgpuexecutionprovider.kvCacheQuantizationBits4. Must be "0" or "4".Invalid kvCacheQuantizationBits value: ep.webgpuexecutionprovider.forceCpuNodeNamesep.webgpuexecutionprovider.enablePIXCaptureInvalid enable pix capture: WebGPU EP preferred layout: WebGPU EP graph capture enable: WebGPU EP force CPU node count: WebGPU EP pix capture enable: WebGPU EP enable int64: WebGPU EP multi rotary cache concat offset: WebGPU EP session buffer pool generations: ep.webgpuexecutionprovider.deviceIdstd::errc{} == std::from_chars(context_id_str.data(), context_id_str.data() + context_id_str.size(), config.context_id).econnxruntime::(anonymous namespace)::ParseWebGpuContextConfigep.webgpuexecutionprovider.webgpuInstancestd::errc{} == std::from_chars(webgpu_instance_str.data(), webgpu_instance_str.data() + webgpu_instance_str.size(), webgpu_instance).ecep.webgpuexecutionprovider.webgpuDevicestd::errc{} == std::from_chars(webgpu_device_str.data(), webgpu_device_str.data() + webgpu_device_str.size(), webgpu_device).ecep.webgpuexecutionprovider.dawnProcTablestd::errc{} == std::from_chars(dawn_proc_table_str.data(), dawn_proc_table_str.data() + dawn_proc_table_str.size(), dawn_proc_table).ecep.webgpuexecutionprovider.validationModedisabledwgpuOnlybasicfullInvalid validation mode: ep.webgpuexecutionprovider.preserveDeviceInvalid preserve device: ep.webgpuexecutionprovider.maxStorageBufferBindingSizeInvalid maxStorageBufferBindingSize value: std::errc{} == std::from_chars( max_storage_buffer_binding_size_str.data(), max_storage_buffer_binding_size_str.data() + max_storage_buffer_binding_size_str.size(), config.max_storage_buffer_binding_size) .ecep.webgpuexecutionprovider.maxNumPendingDispatchesInvalid maxNumPendingDispatches value: std::errc{} == std::from_chars( max_num_pending_dispatches_str.data(), max_num_pending_dispatches_str.data() + max_num_pending_dispatches_str.size(), config.max_num_pending_dispatches) .ecmaxNumPendingDispatches must be greater than 0config.max_num_pending_dispatches > 0maxNumPendingDispatches must be less than or equal to 4096config.max_num_pending_dispatches <= 4096WebGPU EP Device ID: WebGPU EP WGPUInstance: WebGPU EP WGPUDevice: WebGPU EP DawnProcTable: WebGPU EP ValidationMode: WebGPU EP PreserveDevice: WebGPU EP CompileOnly: WebGPU EP max storage buffer binding size: WebGPU EP max pending dispatches: ep.webgpuexecutionprovider.storageBufferCacheModeep.webgpuexecutionprovider.uniformBufferCacheModeep.webgpuexecutionprovider.queryResolveBufferCacheModeep.webgpuexecutionprovider.defaultBufferCacheModeep.webgpuexecutionprovider.powerPreferencehigh-performancelow-powerInvalid power preference: ep.webgpuexecutionprovider.dawnBackendTypeD3D12VulkanInvalid Dawn backend type: WebGPU EP storage buffer cache mode: WebGPU EP uniform buffer cache mode: WebGPU EP query resolve buffer cache mode: WebGPU EP default buffer cache mode: WebGPU EP power preference: WebGPU EP Dawn backend type: lazyReleasesimplebucketInvalid buffer cache mode: onnxruntime::(anonymous namespace)::ParseWebGpuContextConfig(const ConfigOptions &)::(lambda)::operator()Shared data transfer can only be created for the default device (0).ÐÎI€@ÊI€°1|€à€The input shape must not be empty.!shape_vector.empty()onnxruntime::webgpu::ReduceShapeByComponents..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\webgpu_utils.ccThe components must divide dimscomponents % shape_vector[reduce_index] == 0The last non-unit dimension of the input shape must be divisible by the number of components.shape_vector[reduce_index] % components == 0gen-7gen-8gen-9gen-11xe-2hpggen-12hpwhile (true) { let old_output_i32 = atomicLoad(& let old_output_ = bitcast<>(old_output_i32); let new_output_ = old_output_ let new_output_i32 = bitcast(new_output_ let output_compare_exchange = atomicCompareExchangeWeak(&, old_output_i32, new_output_i32); if (output_compare_exchange.old_value == old_output_i32) { break; fn silu(x: input_element_t) -> input_element_t { return x / (1.0 + exp(-x)); } uniforms.output_size let batch_size = uniforms.batch_size; let channels = uniforms.channels; let input_length = uniforms.input_length; let kernel_size = uniforms.kernel_size; let state_length = uniforms.state_length; let pos = global_idx % input_length; let bc_idx = global_idx / input_length; let batch_idx = bc_idx / channels; let channel_idx = bc_idx % channels; var acc: input_element_t = 0.0; let weight_base = channel_idx * kernel_size; for (var j: u32 = 0; j < kernel_size; j = j + 1) { let virtual_pos = pos + j; var val: input_element_t = 0.0; if (virtual_pos < state_length) { let state_idx = (batch_idx * channels + channel_idx) * state_length + virtual_pos; val = conv_state[state_idx]; } else { let input_pos = virtual_pos - state_length; let input_idx = (batch_idx * channels + channel_idx) * input_length + input_pos; val = input[input_idx]; if (virtual_pos >= state_length) { let w = weight[weight_base + j]; acc = acc + val * w; acc = acc + bias[channel_idx]; acc = silu(acc); let out_idx = (batch_idx * channels + channel_idx) * input_length + pos; output[out_idx] = acc; if (pos == 0u) { for (var s: u32 = 0; s < state_length; s = s + 1) { var state_val: input_element_t = 0.0; let vp = input_length + s; if (vp < state_length) { let si = (batch_idx * channels + channel_idx) * state_length + vp; state_val = conv_state[si]; } else { let ip = vp - state_length; let ii = (batch_idx * channels + channel_idx) * input_length + ip; state_val = input[ii]; if (vp >= state_length) { let ps_idx = (batch_idx * channels + channel_idx) * state_length + s; present_state[ps_idx] = state_val; const head_size : u32 = const num_heads : u32 = const TQ_CENTROIDS = array( -0.2377, -0.1809, -0.1419, -0.1104, -0.0829, -0.0578, -0.0342, -0.0113, 0.0113, 0.0342, 0.0578, 0.0829, 0.1104, 0.1419, 0.1809, 0.2377); const TQ_BOUNDARIES = array( -0.2093, -0.1614, -0.1261, -0.0966, -0.0704, -0.0460, -0.0227, 0.0000, 0.0227, 0.0460, 0.0704, 0.0966, 0.1261, 0.1614, 0.2093); fn snap_to_centroid_index(x: f32) -> u32 { return u32(x > TQ_BOUNDARIES[0]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[1]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[2]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[3]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[4]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[5]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[6]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[7]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[8]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[9]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[10]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[11]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[12]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[13]) + u32(x > TQ_BOUNDARIES[14]); fn tq_unpack_nibbles(packed: u32) -> q_value_t { return q_value_t( q_element_t(tq_lut[(packed) & 0xFu]), q_element_t(tq_lut[(packed >> 4u) & 0xFu]), q_element_t(tq_lut[(packed >> 8u) & 0xFu]), q_element_t(tq_lut[(packed >> 12u) & 0xFu])); const COMPRESSED_HEAD_U32 : u32 = fn tq_dequant_vec4(kv_cache: ptr, read>, base: u32, elem_base: u32, scale: f32) -> q_value_t { let word_idx = elem_base >> 3u; let packed = (*kv_cache)[base + 1u + word_idx]; let shift = (elem_base & 4u) << 2u; return tq_unpack_nibbles(packed >> shift) * q_element_t(scale); fn get_total_sequence_length(batch_idx: u32) -> u32 { return u32(seqlens_k[batch_idx]) + 1u; return uniforms.total_sequence_length; const min_value = q_element_t(-65504.0); const min_value = q_element_t(-3.4028234663852886e+38f); const max_k_step : u32 = const vec_factor : u32 = 4u; const head_size_vec : u32 = head_size / vec_factor; var k_tile : array, max_k_step>; var v_tile : array, max_k_step>; var tq_lut : array; var q_tile : array; fn loadq(batch_idx : u32, q_idx_global : u32, head_idx : u32, alpha : q_element_t) { let offset = batch_idx * num_heads * uniforms.new_sequence_length * head_size_vec + head_idx * uniforms.new_sequence_length * head_size_vec + q_idx_global * head_size_vec; let offset = batch_idx * uniforms.new_sequence_length * head_size_vec * num_heads + q_idx_global * head_size_vec * num_heads + head_idx * head_size_vec; for (var idx : u32 = 0; idx < head_size_vec; idx++) { q_tile[idx] = q[idx + offset] * alpha; var qk_scores : array; fn loadk(k_start : u32, batch_head_idx : u32, local_idx : u32, total_seq : u32) { let kv_head_idx = batch_head_idx / uniforms.n_reps; for (var slot : u32 = local_idx; slot < max_k_step; slot += workgroup_size_x) { let seq_idx = k_start + slot; if (seq_idx < total_seq) { let base = kv_head_idx * uniforms.present_sequence_length * COMPRESSED_HEAD_U32 + seq_idx * COMPRESSED_HEAD_U32; let scale = bitcast(present_key[base]); for (var v : u32 = 0u; v < head_size_vec; v++) { k_tile[slot][v] = tq_dequant_vec4(&present_key, base, v * 4u, scale); k_tile[slot][v] = q_value_t(0); let offset = batch_head_idx / uniforms.n_reps * uniforms.present_sequence_length * head_size_vec + k_start * head_size_vec; for (var idx : u32 = local_idx; idx < head_size_vec * max_k_step; idx += workgroup_size_x) { let slot = u32(idx / head_size_vec); k_tile[slot][idx % head_size_vec] = select(q_value_t(0), present_key[offset + idx], k_start + slot < total_seq); fn loadv(v_start : u32, batch_head_idx : u32, local_idx : u32, total_seq : u32) { let seq_idx = v_start + slot; let scale = bitcast(present_value[base]); v_tile[slot][v] = tq_dequant_vec4(&present_value, base, v * 4u, scale); v_tile[slot][v] = q_value_t(0); v_start * head_size_vec; v_tile[slot][idx % head_size_vec] = select(q_value_t(0), present_value[offset + idx], v_start + slot < total_seq); var o_tile : array; fn writeo(batch_idx : u32, o_idx_global : u32, head_idx : u32) { let offset = batch_idx * uniforms.new_sequence_length * num_heads * head_size_vec + o_idx_global * num_heads * head_size_vec + head_idx * head_size_vec; output[offset + idx] = o_tile[idx]; fn loadAttentionBias(batch_idx : u32, q_idx_global : u32, k_idx_global : u32, head_idx : u32, total_seq : u32) -> q_element_t { if (k_idx_global >= total_seq) { return q_element_t(0); let bias_batch_idx = select(batch_idx, 0u, batch_idx >= uniforms.attn_bias_dim0); let bias_head_idx = select(head_idx, 0u, head_idx >= uniforms.attn_bias_dim1); let stride_total_seq = uniforms.attn_bias_dim3; let offset_base = bias_batch_idx * uniforms.attn_bias_dim1 * uniforms.new_sequence_length * stride_total_seq + bias_head_idx * uniforms.new_sequence_length * stride_total_seq + q_idx_global * stride_total_seq; return q_element_t(attention_bias[min(offset_base + k_idx_global, offset_base + stride_total_seq - 1u)]); fn loadk(k_start : u32, batch_head_idx : u32, local_idx : u32, k_step : u32, total_seq : u32) { for (var slot : u32 = local_idx; slot < k_step; slot += workgroup_size_x) { for (var idx : u32 = local_idx; idx < head_size_vec * k_step; idx += workgroup_size_x) { let val = select(q_value_t(0), present_key[offset + idx], k_start + slot < total_seq); k_tile[slot][idx % head_size_vec] = val; fn loadv(v_start : u32, batch_head_idx : u32, local_idx : u32, v_step : u32, total_seq : u32) { for (var slot : u32 = local_idx; slot < v_step; slot += workgroup_size_x) { for (var idx : u32 = local_idx; idx < head_size_vec * v_step; idx += workgroup_size_x) { let val = select(q_value_t(0), present_value[offset + idx], v_start + slot < total_seq); v_tile[slot][idx % head_size_vec] = val; const half_head_size_vec = head_size_vec / 2u; var o_tile_r : array, workgroup_size_x>; var o_tile : array; fn writeo(batch_idx : u32, o_idx_global : u32, head_idx : u32, local_idx : u32) { for (var idx : u32 = 0; idx < half_head_size_vec; idx++) { output[offset + idx + half_head_size_vec] = o_tile_r[local_idx][idx]; fn loadAttentionBias(batch_idx : u32, q_idx_global : u32, k_idx_global : u32, head_idx : u32, total_seq : u32) -> vec4 { return vec4(0); let offset = offset_base + k_idx_global; let offset_max = offset_base + stride_total_seq - 1u; let c1 = q_element_t(attention_bias[min(offset, offset_max)]); let c2 = q_element_t(attention_bias[min(offset + 1, offset_max)]); let c3 = q_element_t(attention_bias[min(offset + 2, offset_max)]); let c4 = q_element_t(attention_bias[min(offset + 3, offset_max)]); return vec4(c1, c2, c3, c4); return vec4(0); fn fetchKTile(k_idx: u32, vec_idx: u32, k_val: q_value_t) -> q_value_t { return subgroupShuffle(k_val, k_idx); return k_tile[k_idx][vec_idx]; fn fetchVTile(k_idx: u32, vec_idx: u32, v_val: q_value_t) -> q_value_t { return subgroupShuffle(v_val, k_idx); return v_tile[k_idx][vec_idx]; let batch_head_idx = u32(workgroup_idx / uniforms.num_seq_tile); let head_idx = batch_head_idx % num_heads; let batch_idx = batch_head_idx / num_heads; if (batch_idx >= uniforms.batch_size) { return; if (local_idx < 16u) { tq_lut[local_idx] = TQ_CENTROIDS[local_idx]; let q_idx_global = (workgroup_idx % uniforms.num_seq_tile) * workgroup_size_x + local_idx; let valid_q = q_idx_global < uniforms.new_sequence_length; if (valid_q) { loadq(batch_idx, q_idx_global, head_idx, q_element_t(uniforms.alpha)); let sink_value = q_element_t(head_sink[head_idx]); var previous_max : q_element_t = sink_value; var previous_denom : q_element_t = 1; var previous_max : q_element_t = min_value; var previous_denom : q_element_t = 0; let total_sequence_length = get_total_sequence_length(batch_idx); let q_len_b = u32(seqlens_q[batch_idx]); let past_sequence_length = total_sequence_length - q_len_b; let past_sequence_length = select(total_sequence_length - uniforms.new_sequence_length, 0u, total_sequence_length <= uniforms.new_sequence_length); let max_causal_len_for_workgroup = past_sequence_length + (workgroup_idx % uniforms.num_seq_tile + 1) * workgroup_size_x; let loop_bound = min(total_sequence_length, max_causal_len_for_workgroup); let seq_causal_length = past_sequence_length + q_idx_global + 1; let loop_bound = total_sequence_length; let seq_causal_length = total_sequence_length; for (var k_start = 0u; k_start < loop_bound; k_start += max_k_step) { loadk(k_start, batch_head_idx, local_idx, total_sequence_length); loadv(k_start, batch_head_idx, local_idx, total_sequence_length); for (var k = 0u; k < max_k_step; k++) { var score = q_element_t(0); for (var i = 0u; i < head_size_vec; i++) { score += dot(q_tile[i], k_tile[k][i]); score += loadAttentionBias(batch_idx, q_idx_global, k_start + k, head_idx, total_sequence_length); qk_scores[k] = select(min_value, score, k_start + k < seq_causal_length); var local_max = min_value; local_max = max(local_max, qk_scores[k]); let new_max = max(previous_max, local_max); var sum = q_element_t(0); let exp_val = q_element_t(exp(f32(qk_scores[k]) - f32(new_max))); qk_scores[k] = exp_val; sum += exp_val; let dleft = previous_denom * q_element_t(exp(f32(previous_max) - f32(new_max))); var d = dleft + sum; d = select(d, q_element_t(0.0000001), d == 0); qk_scores[k] = qk_scores[k] / d; previous_max = new_max; previous_denom = d; let o_ratio = dleft / d; for (var i : u32 = 0; i < head_size_vec; i++) { var acc = q_value_t(0); for (var k = 0u; k < max_k_step; k++) { acc += v_tile[k][i] * qk_scores[k]; o_tile[i] = o_tile[i] * o_ratio + acc; writeo(batch_idx, q_idx_global, head_idx); let capped_sg_id = min(sg_id, max_k_step - 1u); let capped_sg_size = min(sg_size, max_k_step); for (var k_start = 0u; k_start < loop_bound; k_start += capped_sg_size) { loadk(k_start, batch_head_idx, local_idx, capped_sg_size, total_sequence_length); loadv(k_start, batch_head_idx, local_idx, capped_sg_size, total_sequence_length); var qk_1 : vec4; var qk_2 : vec4; var qk_3 : vec4; var qk_4 : vec4; if (sg_size > 8) { for (var i : u32 = 0u; i < head_size_vec; i++) { var k_local = q_value_t(0); if (sg_id < max_k_step) { k_local = k_tile[sg_id][i]; } var k_local = k_tile[capped_sg_id][i]; var q_own = q_tile[i]; qk_1[0] += dot(q_own, fetchKTile(0, i, k_local)); qk_1[1] += dot(q_own, fetchKTile(1, i, k_local)); qk_1[2] += dot(q_own, fetchKTile(2, i, k_local)); qk_1[3] += dot(q_own, fetchKTile(3, i, k_local)); qk_2[0] += dot(q_own, fetchKTile(4, i, k_local)); qk_2[1] += dot(q_own, fetchKTile(5, i, k_local)); qk_2[2] += dot(q_own, fetchKTile(6, i, k_local)); qk_2[3] += dot(q_own, fetchKTile(7, i, k_local)); qk_3[0] += dot(q_own, fetchKTile(8, i, k_local)); qk_3[1] += dot(q_own, fetchKTile(9, i, k_local)); qk_3[2] += dot(q_own, fetchKTile(10, i, k_local)); qk_3[3] += dot(q_own, fetchKTile(11, i, k_local)); qk_4[0] += dot(q_own, fetchKTile(12, i, k_local)); qk_4[1] += dot(q_own, fetchKTile(13, i, k_local)); qk_4[2] += dot(q_own, fetchKTile(14, i, k_local)); qk_4[3] += dot(q_own, fetchKTile(15, i, k_local)); qk_1 = qk_1 + loadAttentionBias(batch_idx, q_idx_global, k_start, head_idx, total_sequence_length); qk_2 = qk_2 + loadAttentionBias(batch_idx, q_idx_global, k_start + 4, head_idx, total_sequence_length); qk_3 = qk_3 + loadAttentionBias(batch_idx, q_idx_global, k_start + 8, head_idx, total_sequence_length); qk_4 = qk_4 + loadAttentionBias(batch_idx, q_idx_global, k_start + 12, head_idx, total_sequence_length); qk_1[0] = select(min_value, qk_1[0], k_start + 0 < seq_causal_length); qk_1[1] = select(min_value, qk_1[1], k_start + 1 < seq_causal_length); qk_1[2] = select(min_value, qk_1[2], k_start + 2 < seq_causal_length); qk_1[3] = select(min_value, qk_1[3], k_start + 3 < seq_causal_length); qk_2[0] = select(min_value, qk_2[0], k_start + 4 < seq_causal_length); qk_2[1] = select(min_value, qk_2[1], k_start + 5 < seq_causal_length); qk_2[2] = select(min_value, qk_2[2], k_start + 6 < seq_causal_length); qk_2[3] = select(min_value, qk_2[3], k_start + 7 < seq_causal_length); qk_3[0] = select(min_value, qk_3[0], k_start + 8 < seq_causal_length); qk_3[1] = select(min_value, qk_3[1], k_start + 9 < seq_causal_length); qk_3[2] = select(min_value, qk_3[2], k_start + 10 < seq_causal_length); qk_3[3] = select(min_value, qk_3[3], k_start + 11 < seq_causal_length); qk_4[0] = select(min_value, qk_4[0], k_start + 12 < seq_causal_length); qk_4[1] = select(min_value, qk_4[1], k_start + 13 < seq_causal_length); qk_4[2] = select(min_value, qk_4[2], k_start + 14 < seq_causal_length); qk_4[3] = select(min_value, qk_4[3], k_start + 15 < seq_causal_length); var local_max_temp = max(qk_1, qk_2); local_max_temp = max(local_max_temp, qk_3); local_max_temp = max(local_max_temp, qk_4); let local_max = max(max(local_max_temp.x, local_max_temp.y), max(local_max_temp.z, local_max_temp.w)); qk_1 = q_value_t(exp(vec4(qk_1) - f32(new_max))); qk_2 = q_value_t(exp(vec4(qk_2) - f32(new_max))); qk_3 = q_value_t(exp(vec4(qk_3) - f32(new_max))); qk_4 = q_value_t(exp(vec4(qk_4) - f32(new_max))); let sum_vec = qk_1 + qk_2 + qk_3 + qk_4; let sum = sum_vec.x + sum_vec.y + sum_vec.z + sum_vec.w; qk_1 = qk_1 / d; qk_2 = qk_2 / d; qk_3 = qk_3 / d; qk_4 = qk_4 / d; for (var i : u32 = 0; i < half_head_size_vec; i++) { var val = q_value_t(0); val = v_tile[sg_id][i]; var sum = subgroupShuffle(val, 0) * qk_1[0]; sum += subgroupShuffle(val, 1) * qk_1[1]; sum += subgroupShuffle(val, 2) * qk_1[2]; sum += subgroupShuffle(val, 3) * qk_1[3]; sum += subgroupShuffle(val, 4) * qk_2[0]; sum += subgroupShuffle(val, 5) * qk_2[1]; sum += subgroupShuffle(val, 6) * qk_2[2]; sum += subgroupShuffle(val, 7) * qk_2[3]; sum += subgroupShuffle(val, 8) * qk_3[0]; sum += subgroupShuffle(val, 9) * qk_3[1]; sum += subgroupShuffle(val, 10) * qk_3[2]; sum += subgroupShuffle(val, 11) * qk_3[3]; sum += subgroupShuffle(val, 12) * qk_4[0]; sum += subgroupShuffle(val, 13) * qk_4[1]; sum += subgroupShuffle(val, 14) * qk_4[2]; sum += subgroupShuffle(val, 15) * qk_4[3]; o_tile[i] = o_tile[i] * o_ratio + sum; val = v_tile[sg_id][half_head_size_vec + i]; sum = subgroupShuffle(val, 0) * qk_1[0]; o_tile_r[local_idx][i] = o_tile_r[local_idx][i] * o_ratio + sum; var val = v_tile[capped_sg_id][i]; val = v_tile[capped_sg_id][half_head_size_vec + i]; writeo(batch_idx, q_idx_global, head_idx, local_idx); for (var i : u32 = 0; i < head_size_vec; i++) { var sum = fetchVTile(0, i, val) * qk_1[0]; sum += fetchVTile(1, i, val) * qk_1[1]; sum += fetchVTile(2, i, val) * qk_1[2]; sum += fetchVTile(3, i, val) * qk_1[3]; sum += fetchVTile(4, i, val) * qk_2[0]; sum += fetchVTile(5, i, val) * qk_2[1]; sum += fetchVTile(6, i, val) * qk_2[2]; sum += fetchVTile(7, i, val) * qk_2[3]; sum += fetchVTile(8, i, val) * qk_3[0]; sum += fetchVTile(9, i, val) * qk_3[1]; sum += fetchVTile(10, i, val) * qk_3[2]; sum += fetchVTile(11, i, val) * qk_3[3]; sum += fetchVTile(12, i, val) * qk_4[0]; sum += fetchVTile(13, i, val) * qk_4[1]; sum += fetchVTile(14, i, val) * qk_4[2]; sum += fetchVTile(15, i, val) * qk_4[3]; const COMPRESSED_HEAD_U32_WITHOUT_SCALE : u32 = COMPRESSED_HEAD_U32 - 1u; var all_q: array, var tq_k_scales: array tq_v_scales: array tq_lut: array; var tile_q: array inner_qk_values: array tile_qk: array tile_output: array qkv_values: array tile_max: array tile_sum: array q_element_t let bias_batch_idx = select(batch_idx, 0u, batch_idx >= uniforms.attn_bias_dim0); let bias_head_idx = select(head_idx, 0u, head_idx >= uniforms.attn_bias_dim1); let stride_total_seq = uniforms.attn_bias_dim3; let offset = bias_batch_idx * uniforms.attn_bias_dim1 * uniforms.new_sequence_length * stride_total_seq + bias_head_idx * uniforms.new_sequence_length * stride_total_seq + q_idx * stride_total_seq + k_idx; return attention_bias[offset]; let local_row = u32(local_idx / let local_col = local_idx % let global_total_sequence_length = u32(total_sequence_length_input[0]); let global_total_sequence_length = uniforms.total_sequence_length; let num_total_seq_length_tile = (global_total_sequence_length + - 1) / let num_q_tiles = (uniforms.new_sequence_length + let total_seq_offset = (workgroup_idx % num_total_seq_length_tile) * let q_tile_idx = (workgroup_idx / num_total_seq_length_tile) % num_q_tiles; let q_base = q_tile_idx * let batch_head_idx = u32(workgroup_idx / (num_total_seq_length_tile * num_q_tiles)); let head_idx = batch_head_idx % uniforms.num_heads; let batch_idx = batch_head_idx / uniforms.num_heads; let total_sequence_length = u32(seqlens_k[batch_idx]) + 1u; let total_sequence_length = global_total_sequence_length; let kv_head_offset = (batch_head_idx / uniforms.n_reps) * uniforms.present_sequence_length * COMPRESSED_HEAD_U32; if (local_idx < && total_seq_offset + local_idx < total_sequence_length) { let scale_base = kv_head_offset + (total_seq_offset + local_idx) * COMPRESSED_HEAD_U32; tq_k_scales[local_idx] = bitcast(present_key[scale_base]); tq_v_scales[local_idx] = bitcast(present_value[scale_base]); for (var m = 0u; m < && q_base + m < uniforms.new_sequence_length; m++) { let q_idx = q_base + m; let q_offset = batch_idx * uniforms.num_heads * uniforms.new_sequence_length * uniforms.head_size_vec + head_idx * uniforms.new_sequence_length * uniforms.head_size_vec + q_idx * uniforms.head_size_vec; let q_offset = batch_idx * uniforms.new_sequence_length * uniforms.num_heads * uniforms.head_size_vec + q_idx * uniforms.num_heads * uniforms.head_size_vec + head_idx * uniforms.head_size_vec; for (var i = local_idx; i < ; i += workgroup_size_x) { all_q[m][i] = °¼�€ * q_element_t(uniforms.alpha); for (var kw: u32 = 0u; kw < COMPRESSED_HEAD_U32_WITHOUT_SCALE; kw += let word_idx = kw + local_col; if (word_idx < COMPRESSED_HEAD_U32_WITHOUT_SCALE) { for (var row_offset = 0u; row_offset < ; row_offset += let seq_idx = total_seq_offset + row_offset + local_row; if (seq_idx < total_sequence_length) { let base = kv_head_offset + seq_idx * COMPRESSED_HEAD_U32; let packed = present_key[base + 1u + word_idx]; let k_lo = tq_unpack_nibbles(packed); let k_hi = tq_unpack_nibbles(packed >> 16u); for (var m = 0u; m < let mq_lo = all_q[m][word_idx * 2u]; let mq_hi = all_q[m][word_idx * 2u + 1u]; inner_qk_values[m][row_offset + local_row][local_col] += dot(k_lo, mq_lo) + dot(k_hi, mq_hi); } let present_key_offset = batch_head_idx / uniforms.n_reps * uniforms.present_sequence_length * uniforms.head_size_vec; let present_value_offset = u32(batch_head_idx / uniforms.n_reps) * * uniforms.present_sequence_length; if (total_seq_offset >= total_sequence_length) { if (local_idx == 0u) { for (var m = 0u; m < let q_idx_local = q_base + m; let meta_offset = (batch_head_idx * uniforms.new_sequence_length + q_idx_local) * uniforms.num_present_sequence_length_tile + workgroup_idx % num_total_seq_length_tile; À¼�€ø¼�€ for (var k: u32 = 0u; k < uniforms.head_size_vec; k += for (var m = 0u; m < if (local_idx < && k + local_idx < uniforms.head_size_vec) { let q_idx = q_base + m; let q_offset = batch_idx * uniforms.num_heads * uniforms.new_sequence_length * uniforms.head_size_vec + head_idx * uniforms.new_sequence_length * uniforms.head_size_vec + q_idx * uniforms.head_size_vec; let q_offset = batch_idx * uniforms.new_sequence_length * uniforms.num_heads * uniforms.head_size_vec + q_idx * uniforms.num_heads * uniforms.head_size_vec + head_idx * uniforms.head_size_vec; tile_q[m][local_idx] = ½�€ if (k + local_col < uniforms.head_size_vec) { if (total_seq_offset + row_offset + local_row < total_sequence_length) { let k_data = 0½�€ let q_data = tile_q[m][local_col] * q_element_t(uniforms.alpha); inner_qk_values[m][row_offset + local_row][local_col] += dot(k_data, q_data); if (local_idx < var sum = q_element_t(0); for (var i = 0u; i < ; i++) { sum += inner_qk_values[m][local_idx][i]; sum *= q_element_t(tq_k_scales[local_idx]); sum = sum + loadAttentionBias(batch_idx, head_idx, q_idx, total_seq_offset + local_idx); if (total_seq_offset + local_idx > past_sequence_length + q_idx) { sum = q_element_t(-65504.0f); tile_qk[m][local_idx] = sum; var l_max = f32(-3.4028234663852886e+38f); var l_sum = f32(0); && (total_seq_offset + i) < total_sequence_length; i++) { l_max = max(l_max, f32(tile_qk[m][i])); l_sum += exp(f32(tile_qk[m][i]) - l_max); tile_max[m] = l_max; tile_sum[m] = l_sum; let meta_offset = (batch_head_idx * uniforms.new_sequence_length + q_idx) * uniforms.num_present_sequence_length_tile + workgroup_idx % num_total_seq_length_tile;  ½�€ tile_qk[m][local_idx] = q_element_t(exp(f32(tile_qk[m][local_idx]) - tile_max[m]) / tile_sum[m]); for (var k: u32 = 0u; k < ; k += qkv_values[m][local_row][local_col] = q_value_t(0); if (k + local_col < let elem_base = (k + local_col) * 4u; let tq_word_idx = elem_base >> 3u; let scale = tq_v_scales[row_offset + local_row]; let packed = present_value[base + 1u + tq_word_idx]; let tq_shift = (elem_base & 4u) << 2u; let v_val = tq_unpack_nibbles(packed >> tq_shift) * q_element_t(scale); qkv_values[m][local_row][local_col] += v_val * tile_qk[m][row_offset + local_row]; && k + local_idx < for (var i = 0u; i < tile_output[m][k + local_idx] += qkv_values[m][i][local_idx]; let v_data = + k + local_colpresent_value_offset + (total_seq_offset + row_offset + local_row) * qkv_values[m][local_row][local_col] += v_data * tile_qk[m][row_offset + local_row]; let tile_idx = workgroup_idx % num_total_seq_length_tile; let out_base = (batch_head_idx * uniforms.new_sequence_length + q_idx) * uniforms.num_present_sequence_length_tile * À½�€ + iout_base + tile_idx * var tile_input: array= uniforms.batch_heads) { let batch_idx_for_seqlen = batch_head_idx / uniforms.num_heads; let total_sequence_length = u32(seqlens_k[batch_idx_for_seqlen]) + 1u; let num_total_seq_length_tile = (total_sequence_length + let num_total_seq_length_tile = uniforms.num_total_seq_length_tile; let in_offset = (batch_head_idx * uniforms.new_sequence_length + q_idx) * uniforms.num_present_sequence_length_tile * uniforms.head_size_vec; let meta_base = (batch_head_idx * uniforms.new_sequence_length + q_idx) * uniforms.num_present_sequence_length_tile; var g_max = f32(-3.4028234663852886e+38f); let head_idx_for_sink = batch_head_idx % uniforms.num_heads; let sink_value = f32(head_sink[head_idx_for_sink]); g_max = max(g_max, sink_value); for (var i = 0u; i < num_total_seq_length_tile; i++) { g_max = max(g_max, ؽ�€.x); var g_sum = f32(0); let m_value = g_sum += m_value.y * exp(m_value.x - g_max); g_sum += exp(sink_value - g_max); var value = output_value_t(0); if (head_size_offset + local_col < uniforms.head_size_vec) { for (var r = 0u; r < num_total_seq_length_tile; r += if (r + local_row < num_total_seq_length_tile) { let tile_meta = è½�€ let rescale_f32 = tile_meta.y * exp(tile_meta.x - g_max) / g_sum; value += ¾�€ * output_value_t(output_element_t(rescale_f32)); tile_input[local_row][local_col] = value; && head_size_offset + local_idx < uniforms.head_size_vec) { value = output_value_t(0); value += tile_input[i][local_idx]; let head_idx = batch_head_idx % uniforms.num_heads; let batch_idx = batch_head_idx / uniforms.num_heads; let output_id = batch_idx * uniforms.new_sequence_length * uniforms.num_heads * uniforms.head_size_vec + q_idx * uniforms.num_heads * uniforms.head_size_vec + head_idx * uniforms.head_size_vec + head_size_offset + local_idx; \¶’€h¾�€const HADAMARD_SIZE : u32 = 1u << const HADAMARD_SIZE_VEC : u32 = HADAMARD_SIZE / var hadamard_buffer : array; fn wht_butterfly(lid: u32, wg_size: u32) { let hadamard_size = (1u << let pair_count = (hadamard_size) / 2u; var pair_distance = 1u; for (var step = 0u; step < ; step++) { for (var idx = lid; idx < pair_count; idx += wg_size) { let group = idx / pair_distance; let group_size = (pair_distance * 2u); let group_idx = idx % pair_distance; let i = group * group_size + group_idx; let j = i + pair_distance; let a = hadamard_buffer[i]; let b = hadamard_buffer[j]; hadamard_buffer[i] = a + b; hadamard_buffer[j] = a - b; pair_distance = pair_distance << 1u; let slice_idx = workgroup_idx; if (slice_idx >= uniforms.num_slices) { let base_offset = slice_idx * HADAMARD_SIZE_VEC; for (var i = local_idx; i < HADAMARD_SIZE_VEC; i += workgroup_size_x) { let val = x¾�€ hadamard_buffer[i * 4u + 0u] = val[0]; hadamard_buffer[i * 4u + 1u] = val[1]; hadamard_buffer[i * 4u + 2u] = val[2]; hadamard_buffer[i * 4u + 3u] = val[3]; hadamard_buffer[i * 2u + 0u] = val[0]; hadamard_buffer[i * 2u + 1u] = val[1]; hadamard_buffer[i] = val; wht_butterfly(local_idx, workgroup_size_x); let norm = input_element_t(1) / input_element_t(sqrt(f32(HADAMARD_SIZE))); let v0 = hadamard_buffer[i * 4u + 0u] * norm; let v1 = hadamard_buffer[i * 4u + 1u] * norm; let v2 = hadamard_buffer[i * 4u + 2u] * norm; let v3 = hadamard_buffer[i * 4u + 3u] * norm; ˆ¾�€ let v0 = hadamard_buffer[i * 2u + 0u] * norm; let v1 = hadamard_buffer[i * 2u + 1u] * norm; ¨¾�€À¾�€fn populate_indirect_dispatch_buffer(x: u32, y: u32, z: u32) { let limit = 65535u; if (x <= limit && y <= limit && z <= limit) { indirect_buffer[0] = x; indirect_buffer[1] = y; indirect_buffer[2] = z; let size = f32(x) * f32(y) * f32(z); let dispatch_avg_2d = u32(ceil(sqrt(size))); if (dispatch_avg_2d <= limit) { indirect_buffer[0] = dispatch_avg_2d; indirect_buffer[1] = dispatch_avg_2d; indirect_buffer[2] = 1u; let dispatch_avg_3d = u32(ceil(pow(size, 1.0 / 3.0))); indirect_buffer[0] = dispatch_avg_3d; indirect_buffer[1] = dispatch_avg_3d; indirect_buffer[2] = dispatch_avg_3d; alias vtype = vec4; alias otype = output_value_t; alias vtype = f32; alias otype = output_element_t; const TILE_V: u32 = const MAX_SG: u32 = (workgroup_size_x + - 1u) / var sg_retrieved: array; var sg_preout: array; var sg_kq: array; var broadcast_buf: array; var red_retrieved: array; var red_preout: array; var red_kq: array; var sg_buf: array; var reduction_buf: array; let bh = workgroup_idx / uniforms.num_dv_tiles; let dv_tile_idx = workgroup_idx % uniforms.num_dv_tiles; let batch_idx = bh / uniforms.num_heads; let head_idx = bh % uniforms.num_heads; let dk_idx = local_idx; let dv_start = dv_tile_idx * TILE_V; let sg_idx = local_idx / sg_size; let num_sgs = (workgroup_size_x + sg_size - 1u) / sg_size; let packed_dk_q = uniforms.q_num_heads * uniforms.head_dim_k; let packed_dk_k = uniforms.n_k_heads * uniforms.head_dim_k; let packed_dk_kv = uniforms.num_heads * uniforms.head_dim_k; let packed_dv = uniforms.num_heads * uniforms.head_dim_v; let packed_dv_out = max(uniforms.q_num_heads, uniforms.num_heads) * uniforms.head_dim_v; var state: array; if (dk_idx < uniforms.head_dim_k) { let state_base = ((batch_idx * uniforms.num_heads + head_idx) * uniforms.head_dim_k + dk_idx) * uniforms.head_dim_v + dv_start; for (var j = 0u; j < TILE_V; j++) { if (dv_start + j < uniforms.head_dim_v) { state[j] = vtype(present_state[state_base + j]); state[j] = vtype(initial_state[state_base + j]); for (var t = 0u; t < uniforms.seq_length; t++) { let bt_offset = batch_idx * uniforms.seq_length + t; var k_val: f32 = 0.0; if (dk_idx < uniforms.head_dim_k) { let k_head_idx = head_idx / uniforms.kv_per_k_head; let k_idx = bt_offset * packed_dk_k + k_head_idx * uniforms.head_dim_k + dk_idx; k_val = f32(key[k_idx]); let exp_g = exp(f32(decay[bt_offset * uniforms.num_heads + head_idx])); var exp_g: f32 = 1.0; exp_g = exp(f32(decay[bt_offset * packed_dk_kv + head_idx * uniforms.head_dim_k + dk_idx])); state[j] *= exp_g; var q_head_0: u32; var out_head_0: u32; if (uniforms.heads_per_group > 0u) { q_head_0 = head_idx * uniforms.heads_per_group; out_head_0 = q_head_0; q_head_0 = head_idx * uniforms.q_num_heads / uniforms.num_heads; out_head_0 = head_idx; var q0_val: f32 = 0.0; q0_val = f32(query[bt_offset * packed_dk_q + q_head_0 * uniforms.head_dim_k + dk_idx]); let ret_j = subgroupAdd(state[j] * k_val); let pre_j = subgroupAdd(state[j] * q0_val); if (sg_id == 0u) { sg_retrieved[sg_idx * TILE_V + j] = ret_j; sg_preout[sg_idx * TILE_V + j] = pre_j; let kq_sg = subgroupAdd(k_val * q0_val); if (sg_id == 0u) { sg_kq[sg_idx] = kq_sg; let v_base = bt_offset * packed_dv + head_idx * uniforms.head_dim_v + dv_start; let beta_base = bt_offset * uniforms.num_heads + head_idx; if (dk_idx < TILE_V) { let j = dk_idx; var retrieved_sum = vtype(0.0); var preout_sum = vtype(0.0); var kq_dot: f32 = 0.0; for (var sg = 0u; sg < num_sgs; sg++) { retrieved_sum += sg_retrieved[sg * TILE_V + j]; preout_sum += sg_preout[sg * TILE_V + j]; kq_dot += sg_kq[sg]; let beta_val = f32(beta[beta_base]); let v_val = vtype(value[v_base + j]); let delta_j = beta_val * (v_val - retrieved_sum); broadcast_buf[j] = delta_j; output[bt_offset * packed_dv_out + out_head_0 * uniforms.head_dim_v + dv_start + j] = otype((preout_sum + delta_j * kq_dot) * uniforms.scale); broadcast_buf[j] = vtype(0.0); red_retrieved[j * workgroup_size_x + dk_idx] = state[j] * k_val; red_preout[j * workgroup_size_x + dk_idx] = state[j] * q0_val; red_kq[dk_idx] = k_val * q0_val; for (var stride = workgroup_size_x >> 1u; stride > 0u; stride = stride >> 1u) { if (dk_idx < stride) { for (var j = 0u; j < TILE_V; j++) { red_retrieved[j * workgroup_size_x + dk_idx] += red_retrieved[j * workgroup_size_x + dk_idx + stride]; red_preout[j * workgroup_size_x + dk_idx] += red_preout[j * workgroup_size_x + dk_idx + stride]; red_kq[dk_idx] += red_kq[dk_idx + stride]; workgroupBarrier(); if (dk_idx == 0u) { let kq_dot = red_kq[0]; for (var j = 0u; j < TILE_V; j++) { if (dv_start + j < uniforms.head_dim_v) { let retrieved = red_retrieved[j * workgroup_size_x]; let pre_out = red_preout[j * workgroup_size_x]; let v_val = vtype(value[v_base + j]); let delta_j = beta_val * (v_val - retrieved); broadcast_buf[j] = delta_j; output[bt_offset * packed_dv_out + out_head_0 * uniforms.head_dim_v + dv_start + j] = otype((pre_out + delta_j * kq_dot) * uniforms.scale); } else { broadcast_buf[j] = vtype(0.0); state[j] += k_val * broadcast_buf[j]; for (var qg = 1u; qg < uniforms.heads_per_group; qg++) { let q_head_g = head_idx * uniforms.heads_per_group + qg; var qg_val: f32 = 0.0; if (dk_idx < uniforms.head_dim_k) { qg_val = f32(query[bt_offset * packed_dk_q + q_head_g * uniforms.head_dim_k + dk_idx]); let pre_j = subgroupAdd(state[j] * qg_val); if (sg_id == 0u) { sg_preout[sg_idx * TILE_V + j] = pre_j; if (dk_idx < TILE_V) { let j = dk_idx; var preout_sum = vtype(0.0); for (var sg = 0u; sg < num_sgs; sg++) { preout_sum += sg_preout[sg * TILE_V + j]; output[bt_offset * packed_dv_out + q_head_g * uniforms.head_dim_v + dv_start + j] = otype(preout_sum * uniforms.scale); red_preout[j * workgroup_size_x + dk_idx] = state[j] * qg_val; for (var stride = workgroup_size_x >> 1u; stride > 0u; stride = stride >> 1u) { if (dk_idx < stride) { for (var j = 0u; j < TILE_V; j++) { red_preout[j * workgroup_size_x + dk_idx] += red_preout[j * workgroup_size_x + dk_idx + stride]; workgroupBarrier(); if (dk_idx == 0u) { if (dv_start + j < uniforms.head_dim_v) { output[bt_offset * packed_dv_out + q_head_g * uniforms.head_dim_v + dv_start + j] = otype(red_preout[j * workgroup_size_x] * uniforms.scale); state[j] += k_val * vtype(value[v_base + j]); for (var qg = 0u; qg < uniforms.heads_per_group; qg++) { let q_head_idx = head_idx * uniforms.heads_per_group + qg; var q_val_g: f32 = 0.0; if (dk_idx < uniforms.head_dim_k) { q_val_g = f32(query[bt_offset * packed_dk_q + q_head_idx * uniforms.head_dim_k + dk_idx]); let pre_j = subgroupAdd(state[j] * q_val_g); if (sg_id == 0u) { sg_buf[sg_idx * TILE_V + j] = pre_j; if (dk_idx < TILE_V) { let j = dk_idx; var preout_sum = vtype(0.0); for (var sg = 0u; sg < num_sgs; sg++) { preout_sum += sg_buf[sg * TILE_V + j]; let out_base = bt_offset * packed_dv_out + q_head_idx * uniforms.head_dim_v + dv_start; output[out_base + j] = otype(preout_sum * uniforms.scale); reduction_buf[j * workgroup_size_x + dk_idx] = state[j] * q_val_g; for (var stride = workgroup_size_x >> 1u; stride > 0u; stride = stride >> 1u) { if (dk_idx < stride) { for (var j = 0u; j < TILE_V; j++) { reduction_buf[j * workgroup_size_x + dk_idx] += reduction_buf[j * workgroup_size_x + dk_idx + stride]; } workgroupBarrier(); if (dk_idx == 0u) { if (dv_start + j < uniforms.head_dim_v) { output[out_base + j] = otype(reduction_buf[j * workgroup_size_x] * uniforms.scale); let q_head_inv = head_idx * uniforms.q_num_heads / uniforms.num_heads; var q_val_inv: f32 = 0.0; q_val_inv = f32(query[bt_offset * packed_dk_q + q_head_inv * uniforms.head_dim_k + dk_idx]); let pre_j = subgroupAdd(state[j] * q_val_inv); sg_buf[sg_idx * TILE_V + j] = pre_j; preout_sum += sg_buf[sg * TILE_V + j]; let out_base = bt_offset * packed_dv_out + head_idx * uniforms.head_dim_v + dv_start; output[out_base + j] = otype(preout_sum * uniforms.scale); reduction_buf[j * workgroup_size_x + dk_idx] = state[j] * q_val_inv; reduction_buf[j * workgroup_size_x + dk_idx] += reduction_buf[j * workgroup_size_x + dk_idx + stride]; output[out_base + j] = otype(reduction_buf[j * workgroup_size_x] * uniforms.scale); present_state[state_base + j] = otype(state[j]); if (global_idx >= uniforms.output_size) { let channel = global_idx % uniforms.head_size; let sequence = (global_idx / uniforms.head_size) % uniforms.sequence_length; let batch = global_idx / (uniforms.head_size * uniforms.sequence_length * uniforms.num_heads); let sequence = (global_idx / (uniforms.head_size * uniforms.num_heads)) % uniforms.sequence_length; let batch = global_idx / (uniforms.head_size * uniforms.num_heads * uniforms.sequence_length); if (channel >= uniforms.rotary_embedding_dim) { p·�€ let half_rotary_embedding_dim = uniforms.rotary_embedding_dim / 2u; let cache_idx = channel / 2u; let pair_idx = select(channel - 1u, channel + 1u, channel % 2u == 0u); let sign = select(input_element_t(1.0), input_element_t(-1.0), channel % 2u == 0u); let cache_idx = channel % half_rotary_embedding_dim; let pair_idx = (channel + half_rotary_embedding_dim) % uniforms.rotary_embedding_dim; let sign = select(input_element_t(1.0), input_element_t(-1.0), channel < half_rotary_embedding_dim); var stream = 0u; if (cache_idx >= uniforms.mrope_section[0] && cache_idx < uniforms.mrope_section[0] + uniforms.mrope_section[1]) { stream = 1u; } else if (cache_idx >= uniforms.mrope_section[0] + uniforms.mrope_section[1]) { stream = 2u; if (cache_idx % 3u == 1u && cache_idx / 3u < uniforms.mrope_section[1]) { } else if (cache_idx % 3u == 2u && cache_idx / 3u < uniforms.mrope_section[2]) { let position_ids_idx = (stream * uniforms.batch_size + batch) * uniforms.sequence_length + sequence; let position_id_bits = ð¾�€ if (position_id_bits.y != 0u || position_id_bits.x >= uniforms.max_sequence_length) { let cache_offset = position_id_bits.x * half_rotary_embedding_dim + cache_idx; let scale = input_element_t(uniforms.scale); let cos_value = ¿�€ * scale; let sin_value = let head_offset = global_idx - channel; let value = * cos_value + sign * ¿�€ * sin_value; uniforms.dispatch_size let d = global_idx % uniforms.head_size; let s = (global_idx / uniforms.head_size) % uniforms.max_kv_len; let h = (global_idx / (uniforms.head_size * uniforms.max_kv_len)) % uniforms.kv_num_heads; let b = global_idx / (uniforms.head_size * uniforms.max_kv_len * uniforms.kv_num_heads); let past_len = u32(HÆ’€ let cum_lo = u32( let cum_hi = u32(0¿�€ let total_kv_len_b = past_len + (cum_hi - cum_lo); if (s >= total_kv_len_b) { k_padded_value_t(0)vec4(b, h, s, d)v_padded_value_t(0) let block_off = s / uniforms.block_size; let slot_in_bk = s % uniforms.block_size; let block_id = u32(vec2(b, block_off) let k_val = vec4(block_id, slot_in_bk, h, d) let v_val = k_valv_val if (global_idx < uniforms.batch_size) { `¿�€ let col = global_idx % uniforms.hidden_size; let token_idx = global_idx / uniforms.hidden_size; let d = col % uniforms.head_size; let h = col / uniforms.head_size; var b: u32 = 0u; for (var i: u32 = 0u; i < uniforms.batch_size; i = i + 1u) { let hi = u32(ˆ¿�€ if (token_idx < hi) { b = i; break; let s = token_idx - cum_lo; let v = vec4(b, s, h, d)vec2(token_idx, col) let h = global_idx % uniforms.head_size; let n = (global_idx / uniforms.head_size) % uniforms.n_heads; let t = global_idx / (uniforms.n_heads * uniforms.head_size); if (t < hi) { let s = t - cum_lo; let past = u32( let position_id = past + s; let head_off = n * uniforms.head_size; let dst_col = head_off + h; if (h >= uniforms.rotary_dim) { let x = vec2(t, dst_col) let half_rot = uniforms.rotary_dim / 2u; var cache_idx: u32 = 0u; var j: u32 = 0u; var sign_pos: bool = false; if (uniforms.interleaved != 0u) { cache_idx = (h / 2u) % half_rot; let even = (h % 2u == 0u); j = select(h - 1u, h + 1u, even); sign_pos = !even; } else { cache_idx = h % half_rot; j = (h + half_rot) % uniforms.rotary_dim; sign_pos = (h >= half_rot); let cos_v = vec2(position_id, cache_idx) let sin_v = let x_h = vec2(t, head_off + h) let x_j = vec2(t, head_off + j) let sin_term = select(-x_j * sin_v, x_j * sin_v, sign_pos); x_h * cos_v + sin_term let dim_idx = global_idx % uniforms.head_size; let kv_head_idx = (global_idx / uniforms.head_size) % uniforms.kv_num_heads; let token_idx = global_idx / (uniforms.kv_num_heads * uniforms.head_size); var seq_idx: u32 = 0u; seq_idx = i; �¿�€ let local_tok = token_idx - cum_lo; let abs_slot = past_len + local_tok; let block_off = abs_slot / uniforms.block_size; let slot_in_bk = abs_slot % uniforms.block_size; vec2(seq_idx, block_off) let src_col = kv_head_idx * uniforms.head_size + dim_idx; vec2(token_idx, src_col)vec4(block_id, slot_in_bk, kv_head_idx, dim_idx) let t = global_idx / uniforms.packed_hidden_size; let c = global_idx % uniforms.packed_hidden_size; let x = vec2(t, c) if (c < uniforms.q_hidden_size) { } else if (c < uniforms.q_hidden_size + uniforms.kv_hidden_size) { vec2(t, c - uniforms.q_hidden_size)vec2(t, c - uniforms.q_hidden_size - uniforms.kv_hidden_size) let h = (global_idx / uniforms.head_size) % uniforms.num_heads; let s = (global_idx / (uniforms.head_size * uniforms.num_heads)) % uniforms.max_seqlen_q; let b = global_idx / (uniforms.head_size * uniforms.num_heads * uniforms.max_seqlen_q); let seq_len_b = cum_hi - cum_lo; if (s >= seq_len_b) { output_value_t(0) let token_idx = cum_lo + s; let src_col = h * uniforms.head_size + d; let work_per_head = uniforms.head_size - uniforms.half_rotary_dim; let total_work = uniforms.num_heads * work_per_head; let batch_idx = global_idx / (uniforms.sequence_length * total_work); let remainder1 = global_idx % (uniforms.sequence_length * total_work); let seq_idx = remainder1 / total_work; let remainder2 = remainder1 % total_work; let head_idx = remainder2 / work_per_head; let in_head_idx = remainder2 % work_per_head; let token_size = uniforms.hidden_size + 2u * uniforms.kv_hidden_size; let base_offset = batch_idx * uniforms.sequence_length * token_size + seq_idx * token_size; if (in_head_idx < uniforms.half_rotary_dim) { let seqlen_i = ˜¿�€ let seqlen = u32(seqlen_i); let per_batch_total_seq_length = seqlen + 1u; let past_seqlen = per_batch_total_seq_length - min(per_batch_total_seq_length, uniforms.sequence_length); let position_id = past_seqlen + seq_idx; let global_total_seq_length = u32(total_sequence_length_input[0]); let global_total_seq_length = uniforms.total_sequence_length; let base_position = select(0u, , global_total_seq_length > let base_position = 0u; let cos_v = vec2(base_position + position_id, in_head_idx) let sin_v = let idx_i = in_head_idx + in_head_idx; let idx_j = idx_i + 1u; let idx_i = in_head_idx; let idx_j = idx_i + uniforms.half_rotary_dim; let q_base = base_offset + head_idx * uniforms.head_size; let q_i_offset = q_base + idx_i; let q_j_offset = q_base + idx_j; let q_i = ¨¿�€ let q_j = ¸¿�€ let q_re = q_i * cos_v - q_j * sin_v; let q_im = q_i * sin_v + q_j * cos_v; q_revec3(batch_idx, seq_idx, head_idx * uniforms.head_size + idx_i)q_imvec3(batch_idx, seq_idx, head_idx * uniforms.head_size + idx_j) if (head_idx < uniforms.kv_num_heads) { let k_base = base_offset + uniforms.hidden_size + head_idx * uniforms.head_size; let k_i_offset = k_base + idx_i; let k_j_offset = k_base + idx_j; let k_i = È¿�€ let k_j = Ø¿�€ let k_re = k_i * cos_v - k_j * sin_v; let k_im = k_i * sin_v + k_j * cos_v; k_rek_im let v_base = base_offset + uniforms.hidden_size + uniforms.kv_hidden_size + head_idx * uniforms.head_size; let v_i = è¿�€ let v_j = ø¿�€v_iv_j let actual_idx = uniforms.half_rotary_dim + in_head_idx; let q_offset = base_offset + head_idx * uniforms.head_size + actual_idx; let q_data = À�€q_datavec3(batch_idx, seq_idx, head_idx * uniforms.head_size + actual_idx) let k_offset = base_offset + uniforms.hidden_size + head_idx * uniforms.head_size + actual_idx; let k_data = À�€k_data let v_offset = base_offset + uniforms.hidden_size + uniforms.kv_hidden_size + head_idx * uniforms.head_size + actual_idx; let v_data = (À�€v_data let seqlen_i = let seqlen = u32(seqlen_i); let per_batch_total_seq_length = seqlen + 1u; let past_seqlen = per_batch_total_seq_length - min(per_batch_total_seq_length, uniforms.sequence_length); let position_id = past_seqlen + seq_idx; let global_total_seq_length = u32(total_sequence_length_input[0]); let global_total_seq_length = uniforms.total_sequence_length; let base_position = select(0u, let base_position = 0u; if (global_idx == 0u) { let num_total_seq_length_tile = (global_total_seq_length + uniforms.tile_size - 1u) / uniforms.tile_size; populate_indirect_dispatch_buffer(num_total_seq_length_tile, uniforms.num_heads * uniforms.num_q_tiles, uniforms.batch_size); vec4(batch_idx, head_idx, position_id, idx_i)vec4(batch_idx, head_idx, position_id, idx_j)vec4(batch_idx, head_idx, position_id, actual_idx)const HEAD_SIZE : u32 = 1u << const HALF_ROTARY_DIM : u32 = var hadamard_buffer : array; var scale_reduction_buffer : array; var index_buffer : array; let num_kv_slices = uniforms.num_kv_slices; let is_q = workgroup_idx >= 2u * num_kv_slices; let is_value = !is_q && workgroup_idx >= num_kv_slices; var batch: u32; if (is_q) { let q_slice = workgroup_idx - 2u * num_kv_slices; if (q_slice >= uniforms.num_q_slices) { return; } batch = q_slice / (uniforms.kv_sequence_length * uniforms.num_heads); let kv_slice = select(workgroup_idx, workgroup_idx - num_kv_slices, is_value); if (kv_slice >= num_kv_slices) { return; } batch = kv_slice / (uniforms.kv_num_heads * uniforms.kv_sequence_length); let per_batch_total_seq_length = u32(seqlen_k[batch]) + 1u; let per_batch_total_seq_length = uniforms.total_sequence_length; let past_seq_length = per_batch_total_seq_length - min(per_batch_total_seq_length, uniforms.kv_sequence_length); if (workgroup_idx == 0u && local_idx == 0u) { let num_total_seq_length_tile = (global_total_seq_length + uniforms.tile_size - 1u) / uniforms.tile_size; let head = (q_slice / uniforms.kv_sequence_length) % uniforms.num_heads; let seq = q_slice % uniforms.kv_sequence_length; let token_size = uniforms.hidden_size + 2u * uniforms.kv_hidden_size; let token_offset = (batch * uniforms.kv_sequence_length + seq) * token_size; let q_src_base = token_offset + head * HEAD_SIZE; let q_dst_base = (batch * uniforms.kv_sequence_length + seq) * uniforms.hidden_size + head * HEAD_SIZE; let seq_position_id = past_seq_length + seq; for (var i = local_idx; i < HALF_ROTARY_DIM; i += workgroup_size_x) { let cos_v = vec2(base_position + seq_position_id, i) let sin_v = let q_i = 8À�€ let q_j = HÀ�€ let q_re = q_i * cos_v - q_j * sin_v; let q_im = q_i * sin_v + q_j * cos_v; Ìh�€pÀ�€(i�€€À�€ for (var i = local_idx; i < HEAD_SIZE - 2u * HALF_ROTARY_DIM; i += workgroup_size_x) { let actual_idx = 2u * HALF_ROTARY_DIM + i; ¨À�€ÀÀ�€ let kv_slice = select(workgroup_idx, workgroup_idx - num_kv_slices, is_value); if (kv_slice >= num_kv_slices) { return; } let head = (kv_slice / uniforms.kv_sequence_length) % uniforms.kv_num_heads; let seq = kv_slice % uniforms.kv_sequence_length; if (seq >= per_batch_total_seq_length) { let dest_seq = past_seq_length + seq; let dest_seq = seq; let present_base = ((batch * uniforms.kv_num_heads + head) * uniforms.present_seq_length + dest_seq) * COMPRESSED_HEAD_U32; let token_offset = (batch * uniforms.kv_sequence_length + seq) * token_size; let k_src_base = token_offset + uniforms.hidden_size + head * HEAD_SIZE; let v_src_base = token_offset + uniforms.hidden_size + uniforms.kv_hidden_size + head * HEAD_SIZE; let src_base = select(k_src_base, v_src_base, is_value); let seq_position_id = past_seq_length + seq; if (!is_value) { let cos_v = f32( let sin_v = f32( let k_i = f32(ØÀ�€ let k_j = f32(èÀ�€ hadamard_buffer[i] = k_i * cos_v - k_j * sin_v; hadamard_buffer[i + HALF_ROTARY_DIM] = k_i * sin_v + k_j * cos_v; hadamard_buffer[actual_idx] = f32(Á�€ for (var i = local_idx; i < HEAD_SIZE; i += workgroup_size_x) { hadamard_buffer[i] = f32( let wht_norm = 1.0f / sqrt(f32(HEAD_SIZE)); for (var i = local_idx; i < HEAD_SIZE; i += workgroup_size_x) { hadamard_buffer[i] *= wht_norm; var partial_sq_sum = 0.0f; partial_sq_sum += hadamard_buffer[i] * hadamard_buffer[i]; scale_reduction_buffer[local_idx] = partial_sq_sum; for (var stride = workgroup_size_x >> 1u; stride > 0u; stride >>= 1u) { if (local_idx < stride) { scale_reduction_buffer[local_idx] += scale_reduction_buffer[local_idx + stride]; let l2_norm = sqrt(scale_reduction_buffer[0]); let inv_l2 = select(0.0f, 1.0f / l2_norm, l2_norm > 0.0f); let unit_val = hadamard_buffer[i] * inv_l2; index_buffer[i] = snap_to_centroid_index(unit_val); if (local_idx == 0u) { if (!is_value) { Á�€8Á�€ let num_packed_words = HEAD_SIZE >> 3u; for (var w = local_idx; w < num_packed_words; w += workgroup_size_x) { let base_elem = w << 3u; var packed = 0u; packed |= (index_buffer[base_elem + 0u] & 0xFu); packed |= (index_buffer[base_elem + 1u] & 0xFu) << 4u; packed |= (index_buffer[base_elem + 2u] & 0xFu) << 8u; packed |= (index_buffer[base_elem + 3u] & 0xFu) << 12u; packed |= (index_buffer[base_elem + 4u] & 0xFu) << 16u; packed |= (index_buffer[base_elem + 5u] & 0xFu) << 20u; packed |= (index_buffer[base_elem + 6u] & 0xFu) << 24u; packed |= (index_buffer[base_elem + 7u] & 0xFu) << 28u; HÁ�€PÁ�€const HEAD_SIZE_VEC : u32 = HEAD_SIZE / let is_value = workgroup_idx >= uniforms.num_slices_per_kv; let kv_slice = select(workgroup_idx, workgroup_idx - uniforms.num_slices_per_kv, is_value); if (kv_slice >= uniforms.num_slices_per_kv) { return; } let copy_seq_length = uniforms.copy_sequence_length; let batch = kv_slice / (uniforms.kv_num_heads * copy_seq_length); let head = (kv_slice / copy_seq_length) % uniforms.kv_num_heads; let seq = kv_slice % copy_seq_length; if (seq < past_seq_length) { let past_base = ((batch * uniforms.kv_num_heads + head) * uniforms.past_input_seq_length + seq) * COMPRESSED_HEAD_U32; for (var i = local_idx; i < COMPRESSED_HEAD_U32; i += workgroup_size_x) { if (!is_value) { hÁ�€xÁ�€ let new_seq = seq - past_seq_length; let new_seq = seq; let src_base = key_indices_t(batch, head, new_seq, 0u)key_indices_t(batch, new_seq, head, 0u) for (var i = local_idx; i < HEAD_SIZE_VEC; i += workgroup_size_x) { var val : key_value_t; val = hadamard_buffer[i * 4u + 0u] = f32(val[0]); hadamard_buffer[i * 4u + 1u] = f32(val[1]); hadamard_buffer[i * 4u + 2u] = f32(val[2]); hadamard_buffer[i * 4u + 3u] = f32(val[3]); hadamard_buffer[i * 2u + 0u] = f32(val[0]); hadamard_buffer[i * 2u + 1u] = f32(val[1]); hadamard_buffer[i] = f32(val); const kSgMatM: u32 = u32(const kSgMatN: u32 = u32(const kSgMatK: u32 = u32(const kSgMatCountM: u32 = u32(const kSgMatCountN: u32 = u32(const kTileM: u32 = kSgMatM * kSgMatCountM; const kTileN: u32 = kSgMatN * kSgMatCountN; const kSplitK: u32 = u32(const kSubgroupSize: u32 = 32; var scratch: array; let num_n_tile = (uniforms.N + kTileN - 1u) / kTileN; let n_tile = workgroup_idx % num_n_tile; let global_base_n = n_tile * kTileN; let m_tile = workgroup_idx / num_n_tile; let m_base = m_tile * kTileM; let k_blocks = uniforms.K / kSgMatK; let sg_index = local_idx / kSubgroupSize; let sg_lane = local_idx % kSubgroupSize; let sg_scratch_base = sg_index * kTileM * kTileN; var sg_mat_c0_0: subgroup_matrix_result = subgroupMatrixLoad>( &input_b, (global_base_n + 0 * kSgMatN) * uniforms.K + kb_k, true, uniforms.K); var sg_mat_b1: subgroup_matrix_right= uniforms.hidden_size) { return; var acc = output_element_t(0); for (var i = 0u; i < uniforms.k; i++) { let expert_idx = indirect_experts[i]; let router_value = router_values[expert_idx]; acc += router_value * fc2_outputs[i * uniforms.hidden_size + out_idx]; output[out_idx] = acc; const K: u32 = const MAX_FLOAT: f16 = 65504.0; const MAX_FLOAT: f32 = 3.4028234663852886e+38; var shared_vals: array; var shared_idxs: array; let row = workgroup_idx; if (row >= uniforms.rows) { let cols = uniforms.cols; let output_base = row * cols; var max_val: router_logits_element_t = -MAX_FLOAT; var max_idx: u32 = 0u; if (global_idx < cols) { atomicStore(&tokencount_for_expert[global_idx], 0u); if (local_idx < cols) { max_val = router_logits[(row + uniforms.token_offset) * cols + local_idx]; max_idx = local_idx; shared_vals[local_idx] = max_val; shared_idxs[local_idx] = max_idx; topk_values[output_base + local_idx] = topk_values_value_t(0); for (var i = 0u; i < workgroup_size_x - 1u; i++) { for (var j = 0u; j < workgroup_size_x - 1u - i; j++) { if (local_idx == j && local_idx < cols && (local_idx + 1u) < cols) { if (shared_vals[local_idx] < shared_vals[local_idx + 1u]) { let temp_val = shared_vals[local_idx]; let temp_idx = shared_idxs[local_idx]; shared_vals[local_idx] = shared_vals[local_idx + 1u]; shared_idxs[local_idx] = shared_idxs[local_idx + 1u]; shared_vals[local_idx + 1u] = temp_val; shared_idxs[local_idx + 1u] = temp_idx; } workgroupBarrier(); if (local_idx < K) { let expert_idx = shared_idxs[local_idx]; let expert_base = expert_idx * uniforms.rows; let target_idx = atomicAdd(&tokencount_for_expert[expert_idx], 1u); hiddenstate_for_expert[expert_base + target_idx] = row + uniforms.token_offset; let max_val = f32(shared_vals[0]); var sum : f32 = 0.0; for (var i = 0u; i < K; i++) { sum += exp(f32(shared_vals[i]) - max_val); let expert_idx = shared_idxs[i]; topk_values[output_base + expert_idx] = topk_values_value_t(exp(f32(shared_vals[i]) - max_val) / sum); max_val = router_logits[row * cols + local_idx]; indirect_experts[i] = expert_idx; let expert_base = uniforms.expert_idx * uniforms.num_tokens; let token_idx = hiddenstate_for_expert[expert_base + workgroup_idx]; tokens[workgroup_idx] = token_idx; let step = (uniforms.hidden_size + workgroup_size_x - 1) / workgroup_size_x; let src_offset = token_idx * uniforms.hidden_size + wg_offset; let dst_offset = workgroup_idx * uniforms.hidden_size + wg_offset; let src = hidden_state[src_offset + i]; new_hidden_state[dst_offset + i] = src; let total = uniforms.rows * uniforms.cols; total let row = global_idx / uniforms.cols; let col = global_idx % uniforms.cols; let base = row * uniforms.cols; let gate_up = vec2(input[base + col]); let gate_val = min(gate_up.x, uniforms.swiglu_limit); let up_val = clamp(gate_up.y, -uniforms.swiglu_limit, uniforms.swiglu_limit); let glu = gate_val * 1.0f / (1.0f + exp(-uniforms.alpha * gate_val)); output[global_idx] = output_element_t(glu * (up_val + uniforms.beta)); if (global_idx >= uniforms.size) { }; tensor[global_idx] = vec4(0.0); fn load_src(batch : u32, m : u32, k_packed_idx : u32) -> src_value_t { if (batch >= uniforms.batch || m >= uniforms.im2col_m || k_packed_idx * >= uniforms.im2col_k) { return src_value_t(); let channel_i_vec = uniforms.channel_i / let h_idx = m / uniforms.output_w; let w_idx = m % uniforms.output_w; let c_i_vec_idx = k_packed_idx % channel_i_vec; let k_h_w_idx = k_packed_idx / channel_i_vec; let k_h = k_h_w_idx / uniforms.kernel_w; let k_w = k_h_w_idx % uniforms.kernel_w; let src_h_coord_padded = h_idx * uniforms.strides.x + k_h * uniforms.dilations.x; let src_w_coord_padded = w_idx * uniforms.strides.y + k_w * uniforms.dilations.y; let src_h_coord : i32 = i32(src_h_coord_padded) - i32(uniforms.pads.x); let src_w_coord : i32 = i32(src_w_coord_padded) - i32(uniforms.pads.y); if (src_h_coord < 0 || src_h_coord >= i32(uniforms.src_h) || src_w_coord < 0 || src_w_coord >= i32(uniforms.src_w)) { let src_idx = batch * uniforms.src_h * uniforms.src_w * channel_i_vec + u32(src_h_coord) * uniforms.src_w * channel_i_vec + u32(src_w_coord) * channel_i_vec + c_i_vec_idx; return ÀÁ�€fn load_weight(n : u32, k_packed_idx : u32) -> weight_value_t { if (n < uniforms.im2col_n && k_packed_idx < uniforms.im2col_k / let weight_idx = n * uniforms.im2col_k / + k_packed_idx; return ÈÁ�€ return weight_value_t(); fn load_bias(n : u32) -> output_element_t { if (n < uniforms.im2col_n) { return output_element_t(bias[n]); return output_element_t(); fn write_output(batch : u32, m : u32, n : u32, value : output_element_t) { if (batch < uniforms.batch && m < uniforms.im2col_m && n < uniforms.im2col_n) { let output_idx = batch * uniforms.im2col_m * uniforms.im2col_n + m * uniforms.im2col_n + n; ØÁ�€const TILE_M_SIZE : u32 = const TILE_N_SIZE : u32 = const TILE_K_VEC_SIZE : u32 = 16 / const ADVANCE_DIM = 64 / TILE_K_VEC_SIZE; var src_tile : array, TILE_K_VEC_SIZE>; var weight_tile : array, TILE_K_VEC_SIZE>; let batch = workgroup_idx / (uniforms.M_tiles * uniforms.N_tiles); let m_global_base = ((workgroup_idx / uniforms.N_tiles) % uniforms.M_tiles) * TILE_M_SIZE; let n_global_base = (workgroup_idx % uniforms.N_tiles) * TILE_N_SIZE; var results : array; for (var k_idx = 0u; k_idx < uniforms.K_tiles; k_idx++) { for (var src_m = 0u; src_m < TILE_M_SIZE; src_m += ADVANCE_DIM) { let load_src_m = src_m + local_idx / TILE_K_VEC_SIZE; let load_src_k = local_idx % TILE_K_VEC_SIZE; src_tile[load_src_k][load_src_m] = load_src(batch, m_global_base + load_src_m, k_idx * TILE_K_VEC_SIZE + load_src_k); for (var weight_n = 0u; weight_n < TILE_N_SIZE; weight_n += ADVANCE_DIM) { let load_weight_n = weight_n + local_idx / TILE_K_VEC_SIZE; let load_weight_k = local_idx % TILE_K_VEC_SIZE; weight_tile[load_weight_k][load_weight_n] = load_weight(n_global_base + load_weight_n, k_idx * TILE_K_VEC_SIZE + load_weight_k); for (var inner_k_idx = 0u; inner_k_idx < TILE_K_VEC_SIZE; inner_k_idx++) { let weight_data = weight_tile[inner_k_idx][local_idx]; let src_data = src_tile[inner_k_idx][sg_id]; for (var m_idx = 0u; m_idx < TILE_M_SIZE; m_idx++) { results[m_idx] += output_element_t(dot(weight_data, subgroupShuffle(src_data, m_idx))); results[m_idx] += output_element_t(weight_data * src_tile[inner_k_idx][m_idx]); results[m_idx] += output_element_t(dot(weight_data, src_tile[inner_k_idx][m_idx])); let m_base = m_global_base; let n_base = n_global_base + local_idx; let bias = load_bias(n_base); for (var m_idx = 0u; m_idx < TILE_M_SIZE; m_idx++) { var output_data = results[m_idx] + bias; write_output(batch, m_base + m_idx, n_base, output_data); alias output_type = i32; alias output_type = output_element_t; const default_zero_point = 8; const bit_mask = 0xFu; const default_zero_point = 128; const bit_mask = 0xFFu; const default_zero_point = 2; const bit_mask = 0x3u; const elements_in_uint32:u32 = 32u / fn mm_read_zero(row : u32, col : u32, r_dim: u32, c_dim: u32) -> output_type if (row < r_dim && col < c_dim) { let offset = row * c_dim + col; let array_index = offset / elements_in_uint32; let component_index = offset % elements_in_uint32; let packed_value = zero_points[array_index]; let shift_amount = component_index * let masked_value = (packed_value >> shift_amount) & bit_mask; return output_type(masked_value); return output_type(0); fn mm_read_zero(row : u32, col : u32, r_dim: u32, c_dim: u32) -> output_type { return output_type(default_zero_point); alias mul_precision = output_element_t; fn DequantizedFrom4BitsTo8Bits(in: vec2, zero: i32) -> vec4 var out = vec4(0); var value_lower = vec4(unpack4xU8(in[0] & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero); var value_upper = vec4(unpack4xU8((in[0] >> 4) & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero); out[0] = pack4xI8(vec4(value_lower[0], value_upper[0], value_lower[1], value_upper[1])); out[1] = pack4xI8(vec4(value_lower[2], value_upper[2], value_lower[3], value_upper[3])); value_lower = vec4(unpack4xU8(in[1] & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero); value_upper = vec4(unpack4xU8((in[1] >> 4) & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero); out[2] = pack4xI8(vec4(value_lower[0], value_upper[0], value_lower[1], value_upper[1])); out[3] = pack4xI8(vec4(value_lower[2], value_upper[2], value_lower[3], value_upper[3])); return out; alias mul_precision = f32; fn AlignWithZeroPoint(in: vec4) -> vec4 out[0] = pack4xI8(vec4(unpack4xU8(in[0])) - vec4(128)); out[1] = pack4xI8(vec4(unpack4xU8(in[1])) - vec4(128)); out[2] = pack4xI8(vec4(unpack4xU8(in[2])) - vec4(128)); out[3] = pack4xI8(vec4(unpack4xU8(in[3])) - vec4(128)); const lut_size = 1024; var shm_dequantization_table : array; const q2_dequantization_table = array( 0x00000000, 0x00000001, 0x00000002, 0x00000003, 0x00000100, 0x00000101, 0x00000102, 0x00000103, 0x00000200, 0x00000201, 0x00000202, 0x00000203, 0x00000300, 0x00000301, 0x00000302, 0x00000303, 0x00010000, 0x00010001, 0x00010002, 0x00010003, 0x00010100, 0x00010101, 0x00010102, 0x00010103, 0x00010200, 0x00010201, 0x00010202, 0x00010203, 0x00010300, 0x00010301, 0x00010302, 0x00010303, 0x00020000, 0x00020001, 0x00020002, 0x00020003, 0x00020100, 0x00020101, 0x00020102, 0x00020103, 0x00020200, 0x00020201, 0x00020202, 0x00020203, 0x00020300, 0x00020301, 0x00020302, 0x00020303, 0x00030000, 0x00030001, 0x00030002, 0x00030003, 0x00030100, 0x00030101, 0x00030102, 0x00030103, 0x00030200, 0x00030201, 0x00030202, 0x00030203, 0x00030300, 0x00030301, 0x00030302, 0x00030303, 0x01000000, 0x01000001, 0x01000002, 0x01000003, 0x01000100, 0x01000101, 0x01000102, 0x01000103, 0x01000200, 0x01000201, 0x01000202, 0x01000203, 0x01000300, 0x01000301, 0x01000302, 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0xFF00FEFE, 0xFF00FEFF, 0xFF00FE00, 0xFF00FE01, 0xFF00FFFE, 0xFF00FFFF, 0xFF00FF00, 0xFF00FF01, 0xFF0000FE, 0xFF0000FF, 0xFF000000, 0xFF000001, 0xFF0001FE, 0xFF0001FF, 0xFF000100, 0xFF000101, 0xFF01FEFE, 0xFF01FEFF, 0xFF01FE00, 0xFF01FE01, 0xFF01FFFE, 0xFF01FFFF, 0xFF01FF00, 0xFF01FF01, 0xFF0100FE, 0xFF0100FF, 0xFF010000, 0xFF010001, 0xFF0101FE, 0xFF0101FF, 0xFF010100, 0xFF010101, 0x00FEFEFE, 0x00FEFEFF, 0x00FEFE00, 0x00FEFE01, 0x00FEFFFE, 0x00FEFFFF, 0x00FEFF00, 0x00FEFF01, 0x00FE00FE, 0x00FE00FF, 0x00FE0000, 0x00FE0001, 0x00FE01FE, 0x00FE01FF, 0x00FE0100, 0x00FE0101, 0x00FFFEFE, 0x00FFFEFF, 0x00FFFE00, 0x00FFFE01, 0x00FFFFFE, 0x00FFFFFF, 0x00FFFF00, 0x00FFFF01, 0x00FF00FE, 0x00FF00FF, 0x00FF0000, 0x00FF0001, 0x00FF01FE, 0x00FF01FF, 0x00FF0100, 0x00FF0101, 0x0000FEFE, 0x0000FEFF, 0x0000FE00, 0x0000FE01, 0x0000FFFE, 0x0000FFFF, 0x0000FF00, 0x0000FF01, 0x000000FE, 0x000000FF, 0x00000000, 0x00000001, 0x000001FE, 0x000001FF, 0x00000100, 0x00000101, 0x0001FEFE, 0x0001FEFF, 0x0001FE00, 0x0001FE01, 0x0001FFFE, 0x0001FFFF, 0x0001FF00, 0x0001FF01, 0x000100FE, 0x000100FF, 0x00010000, 0x00010001, 0x000101FE, 0x000101FF, 0x00010100, 0x00010101, 0x01FEFEFE, 0x01FEFEFF, 0x01FEFE00, 0x01FEFE01, 0x01FEFFFE, 0x01FEFFFF, 0x01FEFF00, 0x01FEFF01, 0x01FE00FE, 0x01FE00FF, 0x01FE0000, 0x01FE0001, 0x01FE01FE, 0x01FE01FF, 0x01FE0100, 0x01FE0101, 0x01FFFEFE, 0x01FFFEFF, 0x01FFFE00, 0x01FFFE01, 0x01FFFFFE, 0x01FFFFFF, 0x01FFFF00, 0x01FFFF01, 0x01FF00FE, 0x01FF00FF, 0x01FF0000, 0x01FF0001, 0x01FF01FE, 0x01FF01FF, 0x01FF0100, 0x01FF0101, 0x0100FEFE, 0x0100FEFF, 0x0100FE00, 0x0100FE01, 0x0100FFFE, 0x0100FFFF, 0x0100FF00, 0x0100FF01, 0x010000FE, 0x010000FF, 0x01000000, 0x01000001, 0x010001FE, 0x010001FF, 0x01000100, 0x01000101, 0x0101FEFE, 0x0101FEFF, 0x0101FE00, 0x0101FE01, 0x0101FFFE, 0x0101FFFF, 0x0101FF00, 0x0101FF01, 0x010100FE, 0x010100FF, 0x01010000, 0x01010001, 0x010101FE, 0x010101FF, 0x01010100, 0x01010101); fn DequantizedFrom2BitsTo8Bits(in: u32) -> vec4 return vec4(shm_dequantization_table[unpacked[0]], shm_dequantization_table[unpacked[1]], shm_dequantization_table[unpacked[2]], shm_dequantization_table[unpacked[3]]); fn SDP8AI(a1:vec4, b1:vec4, a2:vec4, b2:vec4, scale:output_element_t, zero: i32) -> output_element_t let bias_zero = zero - 128; var local_sum = dot4I8Packed(a1[0], b1[0]); var dequantized_a_sum = vec4(unpack4xI8(a1[0])); local_sum += dot4I8Packed(a1[1], b1[1]); dequantized_a_sum += vec4(unpack4xI8(a1[1])); local_sum += dot4I8Packed(a1[2], b1[2]); dequantized_a_sum += vec4(unpack4xI8(a1[2])); local_sum += dot4I8Packed(a1[3], b1[3]); dequantized_a_sum += vec4(unpack4xI8(a1[3])); local_sum += dot4I8Packed(a2[0], b2[0]); dequantized_a_sum += vec4(unpack4xI8(a2[0])); local_sum += dot4I8Packed(a2[1], b2[1]); dequantized_a_sum += vec4(unpack4xI8(a2[1])); local_sum += dot4I8Packed(a2[2], b2[2]); dequantized_a_sum += vec4(unpack4xI8(a2[2])); local_sum += dot4I8Packed(a2[3], b2[3]); dequantized_a_sum += vec4(unpack4xI8(a2[3])); local_sum -= dot(dequantized_a_sum, vec4(bias_zero)); return output_element_t(mul_precision(local_sum) * mul_precision(scale)); fn SDP8AI(a1:vec4, b1:vec4, a2:vec4, b2:vec4, scale:output_element_t) -> output_element_t const tile_size = 64; const subtile_size = 16; const tile_size_k = 32; const vec_factor = 4; const u32_factor = 4; const tile_size_k_vec = 2; var tile_A : array, tile_size>, tile_size_k_vec>; var scale_A : array; var tile_B : array, tile_size>, tile_size_k_vec>; var scale_B : array; var zeroes : array; fn loadSHMA(batch:u32, a_global_base:u32, kidx_v:u32, row: u32, col: u32) let a_global = a_global_base + row; if (a_global >= uniforms.M) tile_A[col][row] = èÁ�€ if (col == 0) scale_A[row] = 0Â�€ fn loadSHMB(b_global_base:u32, kidx_v:u32, row: u32, col: u32) let b_global = b_global_base + row; if (b_global >= uniforms.N) { return; let actual_weight_idx = weight_index_indirect[uniforms.weight_idx]; let actual_weight_idx = uniforms.weight_idx; let b_weight_offset = actual_weight_idx * uniforms.N * uniforms.K16; let b_value = €Â�€ const actual_weight_idx : u32 = 0; ÀÂ�€ let block_idx = kidx_v/(/16); let zero = mm_read_zero(b_global, block_idx, uniforms.N, uniforms.zero_blocks_per_col); tile_B[col][row] = DequantizedFrom4BitsTo8Bits(b_value, zero); if (col == 0) let b_scale_offset = actual_weight_idx * uniforms.N * (uniforms.K/ scale_B[row] = ) + block_idxb_scale_offset + b_global*(uniforms.K/ const b_weight_offset : u32 = 0; èÂ�€ tile_B[col][row] = AlignWithZeroPoint(b_value); let block_idx = kidx_v/( zeroes[row] = mm_read_zero(b_global, block_idx, uniforms.N, uniforms.zero_blocks_per_col); tile_B[col][row] = DequantizedFrom2BitsTo8Bits(b_value, zero); tile_B[col][row] = DequantizedFrom2BitsTo8Bits(b_value); let b_scale_offset = actual_weight_idx * uniforms.N * (uniforms.K/ scale_B[row] = LoadDequantizationTable(local_idx); LoadDequantizationTable(local_idx + 256); LoadDequantizationTable(local_idx + 512); LoadDequantizationTable(local_idx + 768); let batch = workgroup_idx / (uniforms.num_M_tile * uniforms.num_N_tile); if (batch >= uniforms.batch_count) { let a_global_base = u32((workgroup_idx / uniforms.num_N_tile) % uniforms.num_M_tile) * tile_size; let b_global_base = (workgroup_idx % uniforms.num_N_tile) * tile_size; let load_AorB = u32(local_idx/128); let load_row = u32((local_idx%128)/2); let load_col = u32(local_idx%2); var subtile_id = u32(local_idx / subtile_size); var subtile_idx = u32(subtile_id / 4); var subtile_idy = u32(subtile_id % 4); var base_A = subtile_idx * 16; var base_B = subtile_idy * 16; var a_idx = u32(local_idx % subtile_size); if (sg_size == 64) { subtile_id = u32(local_idx / sg_size); subtile_idx = u32(subtile_id / 4); subtile_idy = u32(subtile_id % 4); base_A = subtile_idx * sg_size; base_B = subtile_idy * 16; a_idx = sg_id; var lane_outputs: array; var lane_output1: vec4; var lane_output2: vec4; var lane_output3: vec4; var lane_output4: vec4; for (var kidx_v:u32 = 0; kidx_v < uniforms.K16; kidx_v+=tile_size_k_vec) if (load_AorB == 0) loadSHMA(batch, a_global_base, kidx_v, load_row, load_col); else loadSHMB(b_global_base, kidx_v, load_row, load_col); var own_a0: vec4 = tile_A[0][base_A + a_idx]; var own_a1: vec4 = tile_A[1][base_A + a_idx]; var own_scale_a: output_element_t = scale_A[base_A + a_idx]; if (sg_size == 64) var own_b0: vec4; var own_b1: vec4; var own_scale_b: output_element_t; var zero: i32; if (sg_id < 16) { own_b0 = tile_B[0][base_B + sg_id]; own_b1 = tile_B[1][base_B + sg_id]; own_scale_b = scale_B[base_B + sg_id]; zero = zeroes[base_B + sg_id]; for (var i = 0u; i < 16u; i++) lane_outputs[i] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, i), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, i), subgroupShuffle(own_scale_b, i) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, i)); lane_outputs[i] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + i], own_a1, tile_B[1][base_B + i], own_scale_a * scale_B[base_B + i], zeroes[base_B + i]); if (sg_size == 16) var own_b0: vec4 = tile_B[0][base_B + sg_id]; var own_b1: vec4 = tile_B[1][base_B + sg_id]; var own_scale_b: output_element_t = scale_B[base_B + sg_id]; var zero = zeroes[base_B + sg_id]; lane_output1[0] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 0), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 0), subgroupShuffle(own_scale_b, 0) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 0)); lane_output1[1] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 1), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 1), subgroupShuffle(own_scale_b, 1) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 1)); lane_output1[2] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 2), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 2), subgroupShuffle(own_scale_b, 2) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 2)); lane_output1[3] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 3), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 3), subgroupShuffle(own_scale_b, 3) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 3)); lane_output2[0] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 4), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 4), subgroupShuffle(own_scale_b, 4) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 4)); lane_output2[1] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 5), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 5), subgroupShuffle(own_scale_b, 5) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 5)); lane_output2[2] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 6), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 6), subgroupShuffle(own_scale_b, 6) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 6)); lane_output2[3] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 7), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 7), subgroupShuffle(own_scale_b, 7) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 7)); lane_output3[0] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 8), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 8), subgroupShuffle(own_scale_b, 8) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 8)); lane_output3[1] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 9), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 9), subgroupShuffle(own_scale_b, 9) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 9)); lane_output3[2] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 10), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 10), subgroupShuffle(own_scale_b, 10) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 10)); lane_output3[3] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 11), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 11), subgroupShuffle(own_scale_b, 11) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 11)); lane_output4[0] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 12), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 12), subgroupShuffle(own_scale_b, 12) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 12)); lane_output4[1] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 13), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 13), subgroupShuffle(own_scale_b, 13) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 13)); lane_output4[2] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 14), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 14), subgroupShuffle(own_scale_b, 14) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 14)); lane_output4[3] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 15), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 15), subgroupShuffle(own_scale_b, 15) * own_scale_a, subgroupShuffle(zero, 15)); lane_output1[0] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 0], own_a1, tile_B[1][base_B + 0], own_scale_a * scale_B[base_B + 0], zeroes[base_B + 0]); lane_output1[1] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 1], own_a1, tile_B[1][base_B + 1], own_scale_a * scale_B[base_B + 1], zeroes[base_B + 1]); lane_output1[2] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 2], own_a1, tile_B[1][base_B + 2], own_scale_a * scale_B[base_B + 2], zeroes[base_B + 2]); lane_output1[3] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 3], own_a1, tile_B[1][base_B + 3], own_scale_a * scale_B[base_B + 3], zeroes[base_B + 3]); lane_output2[0] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 4], own_a1, tile_B[1][base_B + 4], own_scale_a * scale_B[base_B + 4], zeroes[base_B + 4]); lane_output2[1] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 5], own_a1, tile_B[1][base_B + 5], own_scale_a * scale_B[base_B + 5], zeroes[base_B + 5]); lane_output2[2] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 6], own_a1, tile_B[1][base_B + 6], own_scale_a * scale_B[base_B + 6], zeroes[base_B + 6]); lane_output2[3] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 7], own_a1, tile_B[1][base_B + 7], own_scale_a * scale_B[base_B + 7], zeroes[base_B + 7]); lane_output3[0] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 8], own_a1, tile_B[1][base_B + 8], own_scale_a * scale_B[base_B + 8], zeroes[base_B + 8]); lane_output3[1] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 9], own_a1, tile_B[1][base_B + 9], own_scale_a * scale_B[base_B + 9], zeroes[base_B + 9]); lane_output3[2] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 10], own_a1, tile_B[1][base_B + 10], own_scale_a * scale_B[base_B + 10], zeroes[base_B + 10]); lane_output3[3] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 11], own_a1, tile_B[1][base_B + 11], own_scale_a * scale_B[base_B + 11], zeroes[base_B + 11]); lane_output4[0] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 12], own_a1, tile_B[1][base_B + 12], own_scale_a * scale_B[base_B + 12], zeroes[base_B + 12]); lane_output4[1] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 13], own_a1, tile_B[1][base_B + 13], own_scale_a * scale_B[base_B + 13], zeroes[base_B + 13]); lane_output4[2] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 14], own_a1, tile_B[1][base_B + 14], own_scale_a * scale_B[base_B + 14], zeroes[base_B + 14]); lane_output4[3] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 15], own_a1, tile_B[1][base_B + 15], own_scale_a * scale_B[base_B + 15], zeroes[base_B + 15]); lane_outputs[i] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, i), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, i), subgroupShuffle(own_scale_b, i) * own_scale_a); lane_outputs[i] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + i], own_a1, tile_B[1][base_B + i], own_scale_a * scale_B[base_B + i]); lane_output1[0] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 0), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 0), subgroupShuffle(own_scale_b, 0) * own_scale_a); lane_output1[1] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 1), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 1), subgroupShuffle(own_scale_b, 1) * own_scale_a); lane_output1[2] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 2), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 2), subgroupShuffle(own_scale_b, 2) * own_scale_a); lane_output1[3] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 3), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 3), subgroupShuffle(own_scale_b, 3) * own_scale_a); lane_output2[0] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 4), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 4), subgroupShuffle(own_scale_b, 4) * own_scale_a); lane_output2[1] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 5), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 5), subgroupShuffle(own_scale_b, 5) * own_scale_a); lane_output2[2] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 6), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 6), subgroupShuffle(own_scale_b, 6) * own_scale_a); lane_output2[3] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 7), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 7), subgroupShuffle(own_scale_b, 7) * own_scale_a); lane_output3[0] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 8), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 8), subgroupShuffle(own_scale_b, 8) * own_scale_a); lane_output3[1] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 9), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 9), subgroupShuffle(own_scale_b, 9) * own_scale_a); lane_output3[2] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 10), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 10), subgroupShuffle(own_scale_b, 10) * own_scale_a); lane_output3[3] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 11), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 11), subgroupShuffle(own_scale_b, 11) * own_scale_a); lane_output4[0] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 12), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 12), subgroupShuffle(own_scale_b, 12) * own_scale_a); lane_output4[1] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 13), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 13), subgroupShuffle(own_scale_b, 13) * own_scale_a); lane_output4[2] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 14), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 14), subgroupShuffle(own_scale_b, 14) * own_scale_a); lane_output4[3] += SDP8AI(own_a0, subgroupShuffle(own_b0, 15), own_a1, subgroupShuffle(own_b1, 15), subgroupShuffle(own_scale_b, 15) * own_scale_a); lane_output1[0] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 0], own_a1, tile_B[1][base_B + 0], own_scale_a * scale_B[base_B + 0]); lane_output1[1] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 1], own_a1, tile_B[1][base_B + 1], own_scale_a * scale_B[base_B + 1]); lane_output1[2] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 2], own_a1, tile_B[1][base_B + 2], own_scale_a * scale_B[base_B + 2]); lane_output1[3] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 3], own_a1, tile_B[1][base_B + 3], own_scale_a * scale_B[base_B + 3]); lane_output2[0] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 4], own_a1, tile_B[1][base_B + 4], own_scale_a * scale_B[base_B + 4]); lane_output2[1] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 5], own_a1, tile_B[1][base_B + 5], own_scale_a * scale_B[base_B + 5]); lane_output2[2] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 6], own_a1, tile_B[1][base_B + 6], own_scale_a * scale_B[base_B + 6]); lane_output2[3] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 7], own_a1, tile_B[1][base_B + 7], own_scale_a * scale_B[base_B + 7]); lane_output3[0] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 8], own_a1, tile_B[1][base_B + 8], own_scale_a * scale_B[base_B + 8]); lane_output3[1] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 9], own_a1, tile_B[1][base_B + 9], own_scale_a * scale_B[base_B + 9]); lane_output3[2] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 10], own_a1, tile_B[1][base_B + 10], own_scale_a * scale_B[base_B + 10]); lane_output3[3] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 11], own_a1, tile_B[1][base_B + 11], own_scale_a * scale_B[base_B + 11]); lane_output4[0] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 12], own_a1, tile_B[1][base_B + 12], own_scale_a * scale_B[base_B + 12]); lane_output4[1] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 13], own_a1, tile_B[1][base_B + 13], own_scale_a * scale_B[base_B + 13]); lane_output4[2] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 14], own_a1, tile_B[1][base_B + 14], own_scale_a * scale_B[base_B + 14]); lane_output4[3] += SDP8AI(own_a0, tile_B[0][base_B + 15], own_a1, tile_B[1][base_B + 15], own_scale_a * scale_B[base_B + 15]); let a_global = a_global_base + base_A + a_idx; let b_global = b_global_base + base_B; let output_idx = (batch * uniforms.M * uniforms.N + a_global * uniforms.N + b_global)/4; let actual_weight_idx_bias = weight_index_indirect[uniforms.weight_idx]; let actual_weight_idx_bias = uniforms.weight_idx; let b_bias_offset = actual_weight_idx_bias * uniforms.N; const b_bias_offset : u32 = 0; if (a_global < uniforms.M && b_global < uniforms.N) let bias_vec1 = vec4( bias[b_global + 0 + b_bias_offset], bias[b_global + 1 + b_bias_offset], bias[b_global + 2 + b_bias_offset], bias[b_global + 3 + b_bias_offset] ); let bias_vec2 = vec4( bias[b_global + 4 + b_bias_offset], bias[b_global + 5 + b_bias_offset], bias[b_global + 6 + b_bias_offset], bias[b_global + 7 + b_bias_offset] let bias_vec3 = vec4( bias[b_global + 8 + b_bias_offset], bias[b_global + 9 + b_bias_offset], bias[b_global + 10 + b_bias_offset], bias[b_global + 11 + b_bias_offset] let bias_vec4 = vec4( bias[b_global + 12 + b_bias_offset], bias[b_global + 13 + b_bias_offset], bias[b_global + 14 + b_bias_offset], bias[b_global + 15 + b_bias_offset] Ã�€€Ã�€èÃ�€Ä�€pÄ�€€Ä�€ðÄ�€Å�€`Å�€ÀÅ�€ Æ�€€Æ�€ Æ�€ÀÆ�€àÆ�€Ç�€Ç�€ Ç�€0Ç�€const double_tile_size_k_vec = 2 * var inter_results: array tile_A : array, double_tile_size_k_vec>; const scale_a_size_in_tile_a = double_tile_size_k_vec / 8; var scale_A : array; fn loadSHMA(batch: u32, a_global: u32, kidx_v: u32, col: u32) let k_offset = kidx_v + col; if (k_offset >= uniforms.K16) { tile_A[col] = @Ç�€ if (col < scale_a_size_in_tile_a) scale_A[col] = €Ç�€ let batch = workgroup_idx / (uniforms.dispatch_M * uniforms.num_N_tile); let a_global = u32((workgroup_idx / uniforms.num_N_tile) % uniforms.dispatch_M); let a_row = 0u; let a_row = a_global; let b_global_base = (workgroup_idx % uniforms.num_N_tile) * let local_col = local_idx % let local_row = local_idx / let actual_weight_idx_bias = weight_index_indirect[a_global]; LoadDequantizationTable(local_idx + 128); LoadDequantizationTable(local_idx + 384); LoadDequantizationTable(local_idx + 640); LoadDequantizationTable(local_idx + 896); LoadDequantizationTable(local_idx+128); let zero = mm_read_zero(0, 0, uniforms.N, uniforms.zero_blocks_per_col); let own_scale_b = ÐÇ�€ðÇ�€´Ã’€ for (var kidx_v:u32 = 0; kidx_v < uniforms.K32; kidx_v += if (local_idx < double_tile_size_k_vec) loadSHMA(batch, a_row, kidx_v * 2, local_idx); var own_a: vec4 = tile_A[local_col * 2]; var own_a1: vec4 = tile_A[local_col * 2 + 1]; var own_scale_a = scale_A[local_col / 4]; let k_offset = kidx_v + local_col; let block_idx = k_offset * 32 / uniforms.block_size; for (var row_offset = 0u; row_offset < let b_global = b_global_base + row_offset + local_row; if (b_global < uniforms.N && k_offset < uniforms.K32) let actual_weight_idx = weight_index_indirect[a_global]; let actual_weight_idx = uniforms.weight_idx; let b_weight_offset = actual_weight_idx * uniforms.N * uniforms.K32; let b_offset = b_weight_offset + b_global * uniforms.K32 + k_offset; let b_scale_offset = actual_weight_idx * uniforms.N * (uniforms.K / uniforms.block_size); let own_scale_b = È�€ let b_offset = b_global * uniforms.K32 + k_offset; `È�€ let zero = mm_read_zero(b_global, block_idx, uniforms.N, uniforms.zero_blocks_per_col); let b_value = ˜È�€ let own_b = DequantizedFrom4BitsTo8Bits(b_value.xy, zero); let own_b1 = DequantizedFrom4BitsTo8Bits(b_value.zw, zero); inter_results[row_offset + local_row][local_col] += SDP8AI(own_a, own_b, own_a1, own_b1, own_scale_a * own_scale_b); let own_b = AlignWithZeroPoint(¨È�€ let own_b1 = AlignWithZeroPoint(¸È�€ inter_results[row_offset + local_row][local_col] += SDP8AI(own_a, own_b, own_a1, own_b1, own_scale_a * own_scale_b, zero); let own_b = DequantizedFrom2BitsTo8Bits(b_value.x, zero); let own_b1 = DequantizedFrom2BitsTo8Bits(b_value.y, zero); let own_b = DequantizedFrom2BitsTo8Bits(b_value.x); let own_b1 = DequantizedFrom2BitsTo8Bits(b_value.y); var output_value = output_element_t(0); for (var b = 0u; b < ; b++) { output_value += inter_results[local_idx][b]; let b_global = b_global_base + local_idx; let output_idx = batch * uniforms.dispatch_M * uniforms.N + a_global * uniforms.N + b_global; if (b_global < uniforms.N) { let bias_value = bias[b_global + b_bias_offset]; ÐÈ�€ðÈ�€var a_values : array, 2>; var max_values : array; fn readInput(offset: u32) -> input_a_value_t if (offset >= uniforms.output_size) { return input_a_value_t(0); à8”€ if (sg_size == 32) { let local_a = readInput(global_idx); let max_val = subgroupMax(abs(local_a)); if (global_idx >= uniforms.output_size) { return; let max_temp = max(max_val.xy, max_val.zw); let scale = max(max_temp[0], max_temp[1]); let norm_a = local_a/scale; É�€ if (local_idx % 32 == 0) É�€0É�€ } else if (sg_size == 16) { let sub_max_value = subgroupMax(abs(local_a)); if (local_idx % 16 == 0) { max_values[local_idx / 16] = sub_max_value; var max_val = input_a_value_t(0); if (local_idx < 32) { max_val = max(max_values[0], max_values[1]); max_val = max(max_values[2], max_values[3]); let local_row = local_idx / 32u; let local_col = local_idx % 32u; a_values[local_row][local_col] = readInput(global_idx); for (var i = 0u; i < 32u; i++) max_val = max(max_val, abs(a_values[local_row][i])); let norm_a = a_values[local_row][local_col]/scale; if (local_col == 0u) XÉ�€const QUANT_MAP = array(0.0, 5.208333333e-03, 0.66666667, 1.0, 0.33333333, 0.5, 0.16666667, 0.25, -0.0, -5.208333333e-03, -0.66666667, -1.0, -0.33333333, -0.5, -0.16666667, -0.25); const QUANT_MAP = array(-1.0, -0.6961928009986877, -0.5250730514526367, -0.39491748809814453, -0.28444138169288635, -0.18477343022823334, -0.09105003625154495, 0.0, 0.07958029955625534, 0.16093020141124725, 0.24611230194568634, 0.33791524171829224, 0.44070982933044434, 0.5626170039176941, 0.7229568362236023, 1.0); const OUTPUT_NUMBER : u32 = const A_COMPONENTS : u32 = let n = global_idx % uniforms.N; let row = (global_idx / uniforms.N) * OUTPUT_NUMBER; var quant_map = QUANT_MAP; let b_col_base = n * uniforms.K; var acc: array; for (var k = 0u; k < uniforms.K; k = k + A_COMPONENTS) { let f0 = b_col_base + k; let scale = f32(xÉ�€ let base_byte = f0 / 2u; let b_bytes = unpack4xU8(˜É�€ let byte_off = base_byte % 4u; let code = select(b_bytes[byte_off] & 0xfu, b_bytes[byte_off] >> 4u, (f0 & 1u) == 0u); let bw = quant_map[code] * scale; for (var i = 0u; i < OUTPUT_NUMBER; i = i + 1u) { acc[i] = fma(f32(¨É�€), bw, acc[i]); var bw: vec2; var bw: vec4; for (var j = 0u; j < A_COMPONENTS; j = j + 1u) { let cur_byte = b_bytes[byte_off + j / 2u]; let code = select(cur_byte & 0xfu, cur_byte >> 4u, (j & 1u) == 0u); bw[j] = quant_map[code]; bw = bw * scale; let a_vec = vec2(ÈÉ�€ let a_vec = vec4( acc[i] = acc[i] + dot(a_vec, bw); for (var i = 0u; i < OUTPUT_NUMBER; i = i + 1u) { øÉ�€Ê�€const RPT : u32 = const GTILE : u32 = const K_VECS : u32 = GTILE / 4u; var mm_Asub: array, K_VECS>, GTILE>; var mm_Bsub: array, K_VECS>, GTILE>; const STILE : u32 = var tile_a: array; var tile_b: array; let tile_row_base = workgroup_id.y * GTILE; let tile_ng_base = workgroup_id.x * K_VECS; let local_row = local_id.y; let local_col = local_id.x; let tile_row = local_row * RPT; let global_row = tile_row_base + tile_row; let global_ng = tile_ng_base + local_col; var acc: array, RPT>; let num_k_tiles = (uniforms.K + GTILE - 1u) / GTILE; for (var kt = 0u; kt < num_k_tiles; kt = kt + 1u) { let k_base = kt * GTILE; for (var ir = 0u; ir < RPT; ir = ir + 1u) { let a_row = global_row + ir; let g_a_k = k_base + local_col * 4u; var a_vec = vec4(0); if (a_row < uniforms.M && g_a_k < uniforms.K) { a_vec = 0Ê�€ mm_Asub[tile_row + ir][local_col] = a_vec; let tile_row_b = local_row * 4u; let col_base = global_ng * 4u; for (var ir = 0u; ir < 4u; ir = ir + 1u) { let g_b_k = k_base + tile_row_b + ir; var b_vec = vec4(0); for (var j = 0u; j < 4u; j = j + 1u) { let g_b_col = col_base + j; if (g_b_col < uniforms.N && g_b_k < uniforms.K) { let f = g_b_col * uniforms.K + g_b_k; let scale = XÊ�€ let base_byte = f / 2u; let b_bytes = unpack4xU8( let cur_byte = b_bytes[base_byte % 4u]; let code = select(cur_byte & 0xfu, cur_byte >> 4u, (f & 1u) == 0u); b_vec[j] = input_a_element_t(quant_map[code]) * scale; mm_Bsub[tile_row_b + ir][local_col] = b_vec; for (var kv = 0u; kv < K_VECS; kv = kv + 1u) { let b0 = vec4(mm_Bsub[kv * 4u + 0u][local_col]); let b1 = vec4(mm_Bsub[kv * 4u + 1u][local_col]); let b2 = vec4(mm_Bsub[kv * 4u + 2u][local_col]); let b3 = vec4(mm_Bsub[kv * 4u + 3u][local_col]); for (var i = 0u; i < RPT; i = i + 1u) { let a_cached = vec4(mm_Asub[tile_row + i][kv]); acc[i] = b0 * a_cached.x + acc[i]; acc[i] = b1 * a_cached.y + acc[i]; acc[i] = b2 * a_cached.z + acc[i]; acc[i] = b3 * a_cached.w + acc[i]; for (var ir = 0u; ir < RPT; ir = ir + 1u) { let o_row = global_row + ir; if (o_row < uniforms.M && global_ng * 4u < uniforms.N) { pÊ�€ˆÊ�€ let col = workgroup_id.x * STILE + local_id.x; let row = workgroup_id.y * STILE + local_id.y; var acc = 0.0; let num_k_tiles = (uniforms.K + STILE - 1u) / STILE; let k_base = kt * STILE; let a_m = local_idx / STILE; let a_k = local_idx % STILE; let g_a_row = workgroup_id.y * STILE + a_m; let g_a_k = k_base + a_k; var a_val = input_a_element_t(0); if (g_a_row < uniforms.M && g_a_k < uniforms.K) { a_val = °Ê�€ tile_a[a_m * STILE + a_k] = a_val; let b_k = local_idx / STILE; let b_n = local_idx % STILE; let g_b_col = workgroup_id.x * STILE + b_n; let g_b_k = k_base + b_k; var b_val = input_a_element_t(0); if (g_b_col < uniforms.N && g_b_k < uniforms.K) { let f = g_b_col * uniforms.K + g_b_k; let scale = let base_byte = f / 2u; let b_bytes = unpack4xU8( let cur_byte = b_bytes[base_byte % 4u]; let code = select(cur_byte & 0xfu, cur_byte >> 4u, (f & 1u) == 0u); b_val = input_a_element_t(quant_map[code]) * scale; tile_b[b_k * STILE + b_n] = b_val; for (var i = 0u; i < STILE; i = i + 1u) { acc = fma(f32(tile_a[local_id.y * STILE + i]), f32(tile_b[i * STILE + local_id.x]), acc); if (row < uniforms.M && col < uniforms.N) { ÐÊ�€èÊ�€var tile_A : array(unpack4xU8(b_value & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero); let b_value_upper = vec4(unpack4xU8((b_value >> 4) & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero); let b0 = vec4(b_value_lower[0], b_value_upper[0], b_value_lower[1], b_value_upper[1]) * scale_b; let b1 = vec4(b_value_lower[2], b_value_upper[2], b_value_lower[3], b_value_upper[3]) * scale_b; sum += dot(vec4(tile_A[a_offset], tile_A[a_offset + 1], tile_A[a_offset + 2], tile_A[a_offset + 3]), b0) + dot(vec4(tile_A[a_offset + 4], tile_A[a_offset + 5], tile_A[a_offset + 6], tile_A[a_offset + 7]), b1); sum += dot(vec4(tile_A[a_offset], tile_A[a_offset + 1]), b0) + dot(vec4(tile_A[a_offset + 2], tile_A[a_offset + 3]), b1); sum += dot(tile_A[a_offset], b0) + dot(tile_A[a_offset + 1], b1); let b_value_lower = vec4(unpack4xU8(b_value[i] & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero); let b_value_upper = vec4(unpack4xU8((b_value[i] >> 4) & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero); let b0 = vec4(b_value_lower[0], b_value_upper[0], b_value_lower[1], b_value_upper[1]) * scale_b; let b1 = vec4(b_value_lower[2], b_value_upper[2], b_value_lower[3], b_value_upper[3]) * scale_b; sum += dot(vec4(tile_A[a_offset], tile_A[a_offset + 1], tile_A[a_offset + 2], tile_A[a_offset + 3]), b0) + dot(vec4(tile_A[a_offset + 4], tile_A[a_offset + 5], tile_A[a_offset + 6], tile_A[a_offset + 7]), b1); a_offset += 8; sum += dot(vec4(tile_A[a_offset], tile_A[a_offset + 1]), b0) + dot(vec4(tile_A[a_offset + 2], tile_A[a_offset + 3]), b1); a_offset += 4; sum += dot(tile_A[a_offset], b0) + dot(tile_A[a_offset + 1], b1); a_offset += 2; var a_offset = idx * (4 / let b_value_unpacked = (vec4(unpack4xU8(b_value)) - vec4(zero)) * scale_b; sum += dot(vec4(tile_A[a_offset], tile_A[a_offset + 1], tile_A[a_offset + 2], tile_A[a_offset + 3]), b_value_unpacked); sum += dot(vec4(tile_A[a_offset], tile_A[a_offset + 1]), b_value_unpacked); sum += dot(tile_A[a_offset], b_value_unpacked); let b_value_unpacked = (vec4(unpack4xU8(b_value[i])) - vec4(zero)) * scale_b; sum += dot(vec4(tile_A[a_offset], tile_A[a_offset + 1], tile_A[a_offset + 2], tile_A[a_offset + 3]), b_value_unpacked); sum += dot(vec4(tile_A[a_offset], tile_A[a_offset + 1]), b_value_unpacked); sum += dot(tile_A[a_offset], b_value_unpacked); a_offset += 1; var a_offset = idx * (16 / let b_data_0 = vec4(unpack4xU8(b_value & 0x03030303u)) - vec4(zero); let b_data_1 = vec4(unpack4xU8((b_value >> 2) & 0x03030303u)) - vec4(zero); let b_data_2 = vec4(unpack4xU8((b_value >> 4) & 0x03030303u)) - vec4(zero); let b_data_3 = vec4(unpack4xU8((b_value >> 6) & 0x03030303u)) - vec4(zero); let b0 = vec4(b_data_0[0], b_data_1[0], b_data_2[0], b_data_3[0]) * scale_b; let b1 = vec4(b_data_0[1], b_data_1[1], b_data_2[1], b_data_3[1]) * scale_b; let b2 = vec4(b_data_0[2], b_data_1[2], b_data_2[2], b_data_3[2]) * scale_b; let b3 = vec4(b_data_0[3], b_data_1[3], b_data_2[3], b_data_3[3]) * scale_b; dot(vec4(tile_A[a_offset + 4], tile_A[a_offset + 5], tile_A[a_offset + 6], tile_A[a_offset + 7]), b1) + dot(vec4(tile_A[a_offset + 8], tile_A[a_offset + 9], tile_A[a_offset + 10], tile_A[a_offset + 11]), b2) + dot(vec4(tile_A[a_offset + 12], tile_A[a_offset + 13], tile_A[a_offset + 14], tile_A[a_offset + 15]), b3); dot(vec4(tile_A[a_offset + 2], tile_A[a_offset + 3]), b1) + dot(vec4(tile_A[a_offset + 4], tile_A[a_offset + 5]), b2) + dot(vec4(tile_A[a_offset + 6], tile_A[a_offset + 7]), b3); sum += dot(tile_A[a_offset], b0) + dot(tile_A[a_offset + 1], b1) + dot(tile_A[a_offset + 2], b2) + dot(tile_A[a_offset + 3], b3); let b_data_0 = vec4(unpack4xU8(b_value[i] & 0x03030303u)) - vec4(zero); let b_data_1 = vec4(unpack4xU8((b_value[i] >> 2) & 0x03030303u)) - vec4(zero); let b_data_2 = vec4(unpack4xU8((b_value[i] >> 4) & 0x03030303u)) - vec4(zero); let b_data_3 = vec4(unpack4xU8((b_value[i] >> 6) & 0x03030303u)) - vec4(zero); let b0 = vec4(b_data_0[0], b_data_1[0], b_data_2[0], b_data_3[0]) * scale_b; let b1 = vec4(b_data_0[1], b_data_1[1], b_data_2[1], b_data_3[1]) * scale_b; let b2 = vec4(b_data_0[2], b_data_1[2], b_data_2[2], b_data_3[2]) * scale_b; let b3 = vec4(b_data_0[3], b_data_1[3], b_data_2[3], b_data_3[3]) * scale_b; dot(vec4(tile_A[a_offset + 4], tile_A[a_offset + 5], tile_A[a_offset + 6], tile_A[a_offset + 7]), b1) + dot(vec4(tile_A[a_offset + 8], tile_A[a_offset + 9], tile_A[a_offset + 10], tile_A[a_offset + 11]), b2) + dot(vec4(tile_A[a_offset + 12], tile_A[a_offset + 13], tile_A[a_offset + 14], tile_A[a_offset + 15]), b3); a_offset += 16; dot(vec4(tile_A[a_offset + 2], tile_A[a_offset + 3]), b1) + dot(vec4(tile_A[a_offset + 4], tile_A[a_offset + 5]), b2) + dot(vec4(tile_A[a_offset + 6], tile_A[a_offset + 7]), b3); sum += dot(tile_A[a_offset], b0) + dot(tile_A[a_offset + 1], b1) + dot(tile_A[a_offset + 2], b2) + dot(tile_A[a_offset + 3], b3); inter_results[local_row_offset + idy][idx] += sum; if (batch >= uniforms.batch_count) { var output_value = output_element_t(0); for (var b = 0u; b < output_value += inter_results[local_idx][b]; let b_global = b_global_base + local_idx; let output_idx = batch * uniforms.dispatch_M * uniforms.N + a_global * uniforms.N + b_global; if (b_global < uniforms.N) { output_value += bias[b_global + b_bias_offset]; var sum_squared_shared : array; var gate_inter_results : array, var up_inter_results : array input_a_value_t { let skip_offset = input_offset % (uniforms.skip_size / èË�€ + input_a_value_t(øË�€fn loadSHMA(batch: u32, b_global_base: u32, kidx: u32, col: u32, inv_std: f32) let input_offset = batch * uniforms.K_of_a + k_offset; if (k_offset < uniforms.K_of_a) { let merged_value = load_merged_input(input_offset); if (b_global_base == 0u) { Ì�€ tile_A[col] = merged_value * input_a_value_t(input_a_element_t(inv_std)) * tile_A[col] = merged_value; fn compute_gate_up_sums(b_global: u32, kidx: u32, idx: u32, k_offset: u32) -> vec2 { let gate_scale_b = let up_scale_b = let block_idx = (kidx + idx * 8Ì�€ let gate_b_value = hÌ�€ let up_b_value = var gate_sum = output_element_t(0); var up_sum = output_element_t(0); var a_offset = idx * (8 / let gate_b_value_lower = vec4(unpack4xU8(gate_b_value & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(default_zero_point); let gate_b_value_upper = vec4(unpack4xU8((gate_b_value >> 4) & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(default_zero_point); let gate_b0 = vec4(gate_b_value_lower[0], gate_b_value_upper[0], gate_b_value_lower[1], gate_b_value_upper[1]) * gate_scale_b; let gate_b1 = vec4(gate_b_value_lower[2], gate_b_value_upper[2], gate_b_value_lower[3], gate_b_value_upper[3]) * gate_scale_b; let up_b_value_lower = vec4(unpack4xU8(up_b_value & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(default_zero_point); let up_b_value_upper = vec4(unpack4xU8((up_b_value >> 4) & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(default_zero_point); let up_b0 = vec4(up_b_value_lower[0], up_b_value_upper[0], up_b_value_lower[1], up_b_value_upper[1]) * up_scale_b; let up_b1 = vec4(up_b_value_lower[2], up_b_value_upper[2], up_b_value_lower[3], up_b_value_upper[3]) * up_scale_b; let a0 = vec4(tile_A[a_offset], tile_A[a_offset + 1], tile_A[a_offset + 2], tile_A[a_offset + 3]); let a1 = vec4(tile_A[a_offset + 4], tile_A[a_offset + 5], tile_A[a_offset + 6], tile_A[a_offset + 7]); gate_sum += dot(a0, gate_b0) + dot(a1, gate_b1); up_sum += dot(a0, up_b0) + dot(a1, up_b1); let a0 = vec4(tile_A[a_offset], tile_A[a_offset + 1]); let a1 = vec4(tile_A[a_offset + 2], tile_A[a_offset + 3]); let a0 = tile_A[a_offset]; let a1 = tile_A[a_offset + 1]; for (var i = 0u; i < let gate_b_value_lower = vec4(unpack4xU8(gate_b_value[i] & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(default_zero_point); let gate_b_value_upper = vec4(unpack4xU8((gate_b_value[i] >> 4) & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(default_zero_point); let gate_b0 = vec4(gate_b_value_lower[0], gate_b_value_upper[0], gate_b_value_lower[1], gate_b_value_upper[1]) * gate_scale_b; let gate_b1 = vec4(gate_b_value_lower[2], gate_b_value_upper[2], gate_b_value_lower[3], gate_b_value_upper[3]) * gate_scale_b; let up_b_value_lower = vec4(unpack4xU8(up_b_value[i] & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(default_zero_point); let up_b_value_upper = vec4(unpack4xU8((up_b_value[i] >> 4) & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(default_zero_point); let up_b0 = vec4(up_b_value_lower[0], up_b_value_upper[0], up_b_value_lower[1], up_b_value_upper[1]) * up_scale_b; let up_b1 = vec4(up_b_value_lower[2], up_b_value_upper[2], up_b_value_lower[3], up_b_value_upper[3]) * up_scale_b; let a0 = vec4(tile_A[a_offset], tile_A[a_offset + 1], tile_A[a_offset + 2], tile_A[a_offset + 3]); let a1 = vec4(tile_A[a_offset + 4], tile_A[a_offset + 5], tile_A[a_offset + 6], tile_A[a_offset + 7]); gate_sum += dot(a0, gate_b0) + dot(a1, gate_b1); up_sum += dot(a0, up_b0) + dot(a1, up_b1); a_offset += 8; let a0 = vec4(tile_A[a_offset], tile_A[a_offset + 1]); let a1 = vec4(tile_A[a_offset + 2], tile_A[a_offset + 3]); a_offset += 4; let a0 = tile_A[a_offset]; let a1 = tile_A[a_offset + 1]; a_offset += 2; return vec2(gate_sum, up_sum); fn process_k_tile(batch: u32, b_global_base: u32, thread_idx: u32, idx: u32, idy: u32, kidx: u32, inv_std: f32) { for (var id = thread_idx; id < loadSHMA(batch, b_global_base, kidx, id, inv_std); for (var local_row_offset = 0u; local_row_offset < let b_global = b_global_base + local_row_offset + idy; if (b_global < uniforms.N && k_offset < uniforms.K_of_b) { let sums = compute_gate_up_sums(b_global, kidx, idx, k_offset); gate_inter_results[local_row_offset + idy][idx] += sums[0]; up_inter_results[local_row_offset + idy][idx] += sums[1]; let batch = workgroup_idx / uniforms.num_N_tile; gate_inter_results[local_idx][b] = output_element_t(0); up_inter_results[local_idx][b] = output_element_t(0); var sum_squared_local = 0.0; for (var a_idx = local_idx; a_idx < uniforms.K_of_a; a_idx += workgroup_size_x) { let a_value = load_merged_input(batch * uniforms.K_of_a + a_idx); let a_f32 = f32(a_value); sum_squared_local += a_f32 * a_f32; let a_f32 = vec2(a_value); sum_squared_local += dot(a_f32, a_f32); let a_f32 = vec4(a_value); sum_squared_shared[local_idx] = sum_squared_local; var reduce_size : u32 = workgroup_size_x; for (var curr_size = reduce_size >> 1; curr_size > 0; curr_size = reduce_size >> 1) { reduce_size = curr_size + (reduce_size & 1u); if (local_idx < curr_size) { sum_squared_shared[local_idx] += sum_squared_shared[local_idx + reduce_size]; let inv_std = inverseSqrt(sum_squared_shared[0] / f32(uniforms.K) + uniforms.epsilon); let inv_std = 1.0; process_k_tile(batch, b_global_base, local_idx, idx, idy, kidx, inv_std); let unrolled_k_step = * 2u; let unrolled_k_limit = uniforms.K - (uniforms.K % unrolled_k_step); for (var kidx = 0u; kidx < unrolled_k_limit; kidx += unrolled_k_step) { process_k_tile(batch, b_global_base, local_idx, idx, idy, kidx + , inv_std); for (var kidx = unrolled_k_limit; kidx < uniforms.K; kidx += * 4u; * 2u, inv_std); * 3u, inv_std); var gate_output_value = output_element_t(0); var up_output_value = output_element_t(0); gate_output_value += gate_inter_results[local_idx][b]; up_output_value += up_inter_results[local_idx][b]; let b_global = b_global_base + local_idx; let output_idx = batch * uniforms.N + b_global; gate_output_value += gate_bias[b_global]; up_output_value += up_bias[b_global]; let one = output_element_t(1.0); let activated_value = gate_output_value * (one / (one + exp(-gate_output_value))); �Ì�€var q_inter_results : array k_inter_results : array v_inter_results : array(q_output_element_t(8)); fn unpack_nibble_values(word: u32) -> vec4 { let unpacked = unpack4xU8(word); return vec4(q_output_element_t(unpacked[0]), q_output_element_t(unpacked[1]), q_output_element_t(unpacked[2]), q_output_element_t(unpacked[3])); var value = let skip_offset = input_offset % (uniforms.skip_size / value += input_a_value_t( return value; fn load_a_vec4(a_offset: u32) -> vec4 { return vec4(q_output_element_t(tile_A[a_offset]), q_output_element_t(tile_A[a_offset + 1]), q_output_element_t(tile_A[a_offset + 2]), q_output_element_t(tile_A[a_offset + 3])); return vec4(q_output_element_t(a0[0]), q_output_element_t(a0[1]), q_output_element_t(a1[0]), q_output_element_t(a1[1])); let a = tile_A[a_offset]; return vec4(q_output_element_t(a[0]), q_output_element_t(a[1]), q_output_element_t(a[2]), q_output_element_t(a[3])); fn loadSHMA(batch: u32, b_global_base: u32, kidx: u32, col: u32, inv_std: f32) { let k_offset = kidx / let input_offset = batch * uniforms.K_of_a + k_offset; let merged_value = load_merged_input(input_offset); if (b_global_base == 0u) { tile_A[col] = merged_value * input_a_value_t(input_a_element_t(inv_std)) * _ = b_global_base; _ = inv_std; tile_A[col] = input_a_value_t(0); fn compute_projection_sum(weight: q_b_value_t, scale: q_output_element_t, idx: u32) -> q_output_element_t { var sum = q_output_element_t(0); let weight_lower = unpack_nibble_values(weight & 0x0F0F0F0Fu) - default_zero_point; let weight_upper = unpack_nibble_values((weight >> 4) & 0x0F0F0F0Fu) - default_zero_point; let w0 = vec4(q_output_element_t(weight_lower[0]), q_output_element_t(weight_upper[0]), q_output_element_t(weight_lower[1]), q_output_element_t(weight_upper[1])) * scale; let w1 = vec4(q_output_element_t(weight_lower[2]), q_output_element_t(weight_upper[2]), q_output_element_t(weight_lower[3]), q_output_element_t(weight_upper[3])) * scale; let a0 = load_a_vec4(a_offset); let a1 = load_a_vec4(a_offset + 4); sum += dot(a0, w0) + dot(a1, w1); let a1 = load_a_vec4(a_offset + 2); let a1 = load_a_vec4(a_offset + 1); let weight_lower = unpack_nibble_values(weight[i] & 0x0F0F0F0Fu) - default_zero_point; let weight_upper = unpack_nibble_values((weight[i] >> 4) & 0x0F0F0F0Fu) - default_zero_point; let w0 = vec4(q_output_element_t(weight_lower[0]), q_output_element_t(weight_upper[0]), q_output_element_t(weight_lower[1]), q_output_element_t(weight_upper[1])) * scale; let w1 = vec4(q_output_element_t(weight_lower[2]), q_output_element_t(weight_upper[2]), q_output_element_t(weight_lower[3]), q_output_element_t(weight_upper[3])) * scale; sum += dot(a0, w0) + dot(a1, w1); a_offset += 8; a_offset += 4; a_offset += 2; return sum; ; id += workgroup_size_x) { loadSHMA(batch, b_global_base, kidx, id, inv_std); let q_scale_b = q_output_element_t( let k_scale_b = q_output_element_t( let v_scale_b = q_output_element_t( let block_idx = (kidx + idx * if (k_offset < uniforms.K_of_b) { if (b_global < uniforms.Nq) { let q_scale_b = q_output_element_t( let q_weight = q_inter_results[local_row_offset + idy][idx] += compute_projection_sum(q_weight, q_scale_b, idx); if (b_global < uniforms.Nkv) { let k_scale_b = q_output_element_t( let v_scale_b = q_output_element_t( let k_weight = let v_weight = k_inter_results[local_row_offset + idy][idx] += compute_projection_sum(k_weight, k_scale_b, idx); v_inter_results[local_row_offset + idy][idx] += compute_projection_sum(v_weight, v_scale_b, idx); q_inter_results[local_idx][b] = q_output_element_t(0); k_inter_results[local_idx][b] = q_output_element_t(0); v_inter_results[local_idx][b] = q_output_element_t(0); var q_output_value = q_output_element_t(0); var k_output_value = q_output_element_t(0); var v_output_value = q_output_element_t(0); q_output_value += q_inter_results[local_idx][b]; k_output_value += k_inter_results[local_idx][b]; v_output_value += v_inter_results[local_idx][b]; if (b_global < uniforms.Nq) { ¸Ì�€àÌ�€Í�€(Í�€HÍ�€const KAVecSizeForBlock32 = 8u; const kTileM : u32 = const kTileN : u32 = fn load_zero(row : u32, col : u32, r_dim : u32, c_dim : u32) -> output_element_t { const elements_in_uint32 = 8u; const elements_in_uint32 = 4u; const bits : u32 = if (row < r_dim && col < c_dim) { let offset = row * c_dim + col; let array_index = offset / elements_in_uint32; let component_index = offset % elements_in_uint32; let packed_value = zero_points[array_index]; let shift_amount = component_index * bits; let masked_value = (packed_value >> shift_amount) & 0xF; let masked_value = (packed_value >> shift_amount) & 0xFF; return output_element_t(masked_value); return output_element_t(8); return output_element_t(128); fn load_a(batch : u32, row : u32, col : u32) -> input_a_value_t { if (batch < uniforms.Batch && row < uniforms.M && col < uniforms.K_of_a) { let offset = batch * uniforms.M * uniforms.K_of_a + row * uniforms.K_of_a + col; return input_a_value_t(); fn load_scale(row : u32, block_idx : u32) -> output_element_t { if (row < uniforms.N && block_idx < uniforms.n_blocks_per_col) { let offset = row * uniforms.n_blocks_per_col + block_idx; let actual_weight_idx = weight_index_indirect[uniforms.weight_idx]; let actual_weight_idx = uniforms.weight_idx; let b_scale_offset = actual_weight_idx * uniforms.N * uniforms.n_blocks_per_col; pÍ�€fn write_output(batch : u32, row : u32, col : u32, value : output_element_t) { if (batch < uniforms.Batch && row < uniforms.M && col < uniforms.N) { let offset = batch * uniforms.M * uniforms.N + row * uniforms.N + col; fn load_b(row : u32, block_idx : u32) -> vec4 { if (row < uniforms.N && block_idx < uniforms.K_of_b) { let b_offset = actual_weight_idx * uniforms.K_of_b * uniforms.N; let offset = row * uniforms.K_of_b + block_idx + b_offset; let offset = row * uniforms.K_of_b + block_idx; return vec4(); fn dequantize(packed_data : u32, zero_point : output_element_t, scale : output_element_t) -> mat2x4 { let lower : vec4 = unpack4xU8(packed_data & 0x0F0F0F0Fu); let upper : vec4 = unpack4xU8((packed_data >> 4u) & 0x0F0F0F0Fu); let zero_matrix : mat2x4 = mat2x4( zero_point, zero_point, zero_point, zero_point, zero_point, zero_point, zero_point, zero_point); var dequantized_values : mat2x4 = mat2x4( output_element_t(lower[0]), output_element_t(upper[0]), output_element_t(lower[1]), output_element_t(upper[1]), output_element_t(lower[2]), output_element_t(upper[2]), output_element_t(lower[3]), output_element_t(upper[3])); dequantized_values = (dequantized_values - zero_matrix) * scale; return dequantized_values; fn load_b(row : u32, block_idx : u32) -> array, 4> { if (row < uniforms.N) { let offset = 2 * block_idx + b_offset; let offset = 2 * block_idx; let b_data_0 = select(input_b_value_t(), ˆÍ�€ offset < uniforms.K_of_b); let b_data_1 = select(input_b_value_t(), ¨Í�€ offset + 1 < uniforms.K_of_b); let b_data = array, 4>( vec2(b_data_0[0], b_data_0[1]), vec2(b_data_0[2], b_data_0[3]), vec2(b_data_1[0], b_data_1[1]), vec2(b_data_1[2], b_data_1[3])); return b_data; return array, 4>(); fn dequantize(packed_data : vec2, let lower : vec4 = unpack4xU8(packed_data[0]); let upper : vec4 = unpack4xU8(packed_data[1]); output_element_t(lower[0]), output_element_t(lower[1]), output_element_t(lower[2]), output_element_t(lower[3]), output_element_t(upper[0]), output_element_t(upper[1]), output_element_t(upper[2]), output_element_t(upper[3])); var a_data_tile : array, kTileM>; let batch = workgroup_idx / (uniforms.num_M_tile * uniforms.num_N_tile); let row = ((workgroup_idx / uniforms.num_N_tile) % uniforms.num_M_tile) * kTileM; let col = (workgroup_idx % uniforms.num_N_tile) * kTileN; var results : array; for (var block_idx = 0u; block_idx < uniforms.n_blocks_per_col; block_idx++) { let a_row_idx = local_idx / KAVecSizeForBlock32; let a_col_idx = local_idx % KAVecSizeForBlock32; a_data_tile[a_row_idx][a_col_idx] = load_a(batch, row + a_row_idx, block_idx * KAVecSizeForBlock32 + a_col_idx); let b_row = col + local_idx; let scale = load_scale(b_row, block_idx); let zero_point = load_zero(b_row, block_idx, uniforms.N, uniforms.zero_blocks_per_col); let b_data = load_b(b_row, block_idx); for (var b_idx = 0u; b_idx < 4u; b_idx++) { let b_dequantized = dequantize(b_data[b_idx], zero_point, scale); for (var m_idx = 0u; m_idx < kTileM; m_idx++) { let a_data0 = a_data_tile[m_idx][b_idx * 2u]; let a_data1 = a_data_tile[m_idx][b_idx * 2u + 1u]; results[m_idx] += dot(a_data0, b_dequantized[0]) + dot(a_data1, b_dequantized[1]); let bias_value = bias[b_bias_offset + col + local_idx]; let bias_value = bias[col + local_idx]; for (var m_idx = 0u; m_idx < kTileM; m_idx++) { write_output(batch, row + m_idx, col + local_idx, results[m_idx] + bias_value); write_output(batch, row + m_idx, col + local_idx, results[m_idx]); const kQuantizationBlockSize: u32 = 32; const BM: u32 = 128; const BN: u32 = 128; const BK: u32 = 32; const WM: u32 = 64; const WN: u32 = 64; const kSgMatSizeLeft: u32 = kSgMatM * kSgMatK; const kSgMatCountM: u32 = BM / kSgMatM; const SHMEM_STRIDE: u32 = 40; var buf_b: array; var coopmat_stage: array; fn dequant_b_to_buf(n_base: u32, k_idx: u32, n_idx_0: u32, k_chunk: u32) { let weight_offset = actual_weight_idx * uniforms.K * uniforms.N; let scale_offset = actual_weight_idx * uniforms.N * (uniforms.K / kQuantizationBlockSize); const weight_offset : u32 = 0; const scale_offset : u32 = 0; let k_offset = k_chunk * 16u; let global_n = n_base + n_idx_0; let buf_base = n_idx_0 * SHMEM_STRIDE + k_offset; if (global_n < uniforms.N) { let packed_idx = u32((global_n * uniforms.K + k_idx + k_offset) / 8) + weight_offset / 8; let scale_idx = (global_n * uniforms.K + k_idx + k_offset) / kQuantizationBlockSize + scale_offset; let scale = f16(ÐÍ�€ let zero = mm_read_zero( global_n, (k_idx + k_offset) / kQuantizationBlockSize, uniforms.N, uniforms.zero_blocks_per_col); for (var step: u32 = 0; step < 2u; step++) { let packed_weights = àÍ�€ let w_lo = (vec4(unpack4xU8(packed_weights & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero)) * scale; let w_hi = (vec4(unpack4xU8((packed_weights >> 4u) & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero)) * scale; let b = buf_base + step * 8u; buf_b[b] = w_lo[0]; buf_b[b + 1] = w_hi[0]; buf_b[b + 2] = w_lo[1]; buf_b[b + 3] = w_hi[1]; buf_b[b + 4] = w_lo[2]; buf_b[b + 5] = w_hi[2]; buf_b[b + 6] = w_lo[3]; buf_b[b + 7] = w_hi[3]; for (var i: u32 = 0; i < 16u; i++) { buf_b[buf_base + i] = f16(0.0); let n_idx_1 = n_idx_0 + 64u; let global_n = n_base + n_idx_1; let buf_base = n_idx_1 * SHMEM_STRIDE + k_offset; let w_lo = (vec4(unpack4xU8(packed_weights[0])) - vec4(zero)) * scale; let w_hi = (vec4(unpack4xU8(packed_weights[1])) - vec4(zero)) * scale; buf_b[b] = w_lo[0]; buf_b[b + 1] = w_lo[1]; buf_b[b + 2] = w_lo[2]; buf_b[b + 3] = w_lo[3]; buf_b[b + 4] = w_hi[0]; buf_b[b + 5] = w_hi[1]; buf_b[b + 6] = w_hi[2]; buf_b[b + 7] = w_hi[3]; let global_base_m = workgroup_id.y * BM; let global_base_n = workgroup_id.x * BN; let sg_idx = u32(local_idx / sg_size); let sg_tid = local_idx % sg_size; let warp_r = sg_idx % 2u; let warp_c = sg_idx / 2u; let sg_mat_count_k = uniforms.K / kSgMatK; var c00: subgroup_matrix_result>(&buf_b, b_base, true, SHMEM_STRIDE); var b1: subgroup_matrix_right>(&buf_b, b_base + 16u * SHMEM_STRIDE, true, SHMEM_STRIDE); var b2: subgroup_matrix_right>(&buf_b, b_base + 32u * SHMEM_STRIDE, true, SHMEM_STRIDE); var b3: subgroup_matrix_right>(&buf_b, b_base + 48u * SHMEM_STRIDE, true, SHMEM_STRIDE); var a0: subgroup_matrix_left tile_b: array; var scratch: array; fn dequant_b_to_tile(n_base: u32, k_idx: u32, n_idx: u32, k_chunk_idx: u32) { let global_n = n_base + n_idx; if (global_n >= uniforms.N) { let k_offset = k_chunk_idx * 8; let packed_idx = u32((global_n * uniforms.K + k_idx + k_offset) / 8) + weight_offset / 8; let scale_idx = (global_n * uniforms.K + k_idx + k_offset) / kQuantizationBlockSize + scale_offset; let scale = f16( let zero = mm_read_zero( global_n, (k_idx + k_offset) / kQuantizationBlockSize, uniforms.N, uniforms.zero_blocks_per_col); let packed_weights = 8Î�€ let weights_lo = (vec4(unpack4xU8(packed_weights & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero)) * scale; let weights_hi = (vec4(unpack4xU8((packed_weights >> 4) & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero)) * scale; let tile_base = n_idx * kTileK + k_offset; tile_b[tile_base] = weights_lo[0]; tile_b[tile_base + 1] = weights_hi[0]; tile_b[tile_base + 2] = weights_lo[1]; tile_b[tile_base + 3] = weights_hi[1]; tile_b[tile_base + 4] = weights_lo[2]; tile_b[tile_base + 5] = weights_hi[2]; tile_b[tile_base + 6] = weights_lo[3]; tile_b[tile_base + 7] = weights_hi[3]; let weights_lo = (vec4(unpack4xU8(packed_weights[0])) - vec4(zero)) * scale; let weights_hi = (vec4(unpack4xU8(packed_weights[1])) - vec4(zero)) * scale; tile_b[tile_base + 1] = weights_lo[1]; tile_b[tile_base + 2] = weights_lo[2]; tile_b[tile_base + 3] = weights_lo[3]; tile_b[tile_base + 4] = weights_hi[0]; tile_b[tile_base + 5] = weights_hi[1]; tile_b[tile_base + 6] = weights_hi[2]; let global_base_b = workgroup_id.x * kTileN; let num_tiles_m = (uniforms.M + kTileM - 1) / kTileM; var sg_mat_zero: subgroup_matrix_result tile_A: array; var tile_B: array; var scratch: array, 4>, 4>; fn loadSHMA(tile_base: u32, k_idx: u32, row: u32, c_idx:u32) { let a_global = tile_base + row; if (a_global >= uniforms.M) { var col = c_idx * 8; for (var col_offset:u32 = 0; col_offset < 8; col_offset++) { tile_A[row * tile_k + col + col_offset] = compute_precision(HÎ�€fn loadSHMB(tile_base: u32, k_idx: u32, row: u32, c_idx: u32) { let b_global = tile_base + row; if (b_global >= uniforms.N) { var col = c_idx * 16; let b_base_offset = actual_weight_idx * uniforms.K * uniforms.N; let scale_offset = actual_weight_idx * uniforms.N * (uniforms.K / quantization_block_size); const b_base_offset : u32 = 0; let b_idx = u32((b_global*uniforms.K + k_idx + col)/8) + b_base_offset / 8; let scale = compute_precision(€Î�€ let zero = mm_read_zero(b_global, (k_idx + col) / quantization_block_size, uniforms.N, uniforms.zero_blocks_per_col); for (var step:u32 = 0; step < 2; step++) { var b_value = ÐÎ�€ var b_value_lower = (vec4(unpack4xU8(b_value & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero)) * scale; var b_value_upper = (vec4(unpack4xU8((b_value >> 4) & 0x0F0F0F0Fu)) - vec4(zero)) * scale; let tile_b_base = row * tile_k + col + step * 8; tile_B[tile_b_base] = b_value_lower[0]; tile_B[tile_b_base + 1] = b_value_upper[0]; tile_B[tile_b_base + 2] = b_value_lower[1]; tile_B[tile_b_base + 3] = b_value_upper[1]; tile_B[tile_b_base + 4] = b_value_lower[2]; tile_B[tile_b_base + 5] = b_value_upper[2]; tile_B[tile_b_base + 6] = b_value_lower[3]; tile_B[tile_b_base + 7] = b_value_upper[3]; for (var step : u32 = 0; step < 2; step++) { var b_value0 = (vec4(unpack4xU8(b_value[0])) - vec4(zero)) * scale; var b_value1 = (vec4(unpack4xU8(b_value[1])) - vec4(zero)) * scale; tile_B[tile_b_base] = b_value0[0]; tile_B[tile_b_base + 1] = b_value0[1]; tile_B[tile_b_base + 2] = b_value0[2]; tile_B[tile_b_base + 3] = b_value0[3]; tile_B[tile_b_base + 4] = b_value1[0]; tile_B[tile_b_base + 5] = b_value1[1]; tile_B[tile_b_base + 6] = b_value1[2]; tile_B[tile_b_base + 7] = b_value1[3]; fn storeOutput(offset:u32, row: u32, col:u32, src_slot:u32, row_limit:i32) { if (row_limit > 0 && row < u32(row_limit)) { let col2 = col + 1; let col_base = offset % uniforms.N + weight_index_indirect[uniforms.weight_idx] * uniforms.N; let col_base = offset % uniforms.N + uniforms.weight_idx * uniforms.N; àÎ�€0Ï�€PÏ�€¨Ï�€ÐÏ�€(Ð�€PÐ�€¨Ð�€ÐÐ�€ Ñ�€PÑ�€¨Ñ�€ÐÑ�€(Ò�€PÒ�€¨Ò�€ÐÒ�€Ó�€@Ó�€xÓ�€°Ó�€èÓ�€ Ô�€XÔ�€ let a_global_base = workgroup_id.y * tile_rows; let b_global_base = workgroup_id.x * tile_cols; let subtile_id = u32(local_idx / sg_size); let subtile_idx = u32(subtile_id / 2); let subtile_idy = subtile_id % 2; let base_A = subtile_idy * subtile_rows; let base_B = subtile_idx * subtile_cols; var matC00: subgroup_matrix_result; var matC01: subgroup_matrix_result; var matC02: subgroup_matrix_result; var matC03: subgroup_matrix_result; var matC10: subgroup_matrix_result; var matC11: subgroup_matrix_result; var matC12: subgroup_matrix_result; var matC13: subgroup_matrix_result; for (var kidx: u32 = 0; kidx < uniforms.K; kidx += tile_k) { loadSHMA(a_global_base, kidx, local_idx/4, local_idx%4); loadSHMB(b_global_base, kidx, local_idx/2, local_idx%2); for (var step: u32 = 0; step < tile_k; step+=8){ let matrix_a_offset = subtile_idy * subtile_rows * tile_k + step; var matA0: subgroup_matrix_left = subgroupMatrixLoad>(&tile_A, matrix_a_offset, false, tile_k); var matA1: subgroup_matrix_left = subgroupMatrixLoad>(&tile_A, matrix_a_offset + 8 * tile_k, false, tile_k); var matrix_b_offset = subtile_idx * subtile_cols * tile_k + step; var matB0: subgroup_matrix_right = subgroupMatrixLoad>(&tile_B, matrix_b_offset, true, tile_k); var matB1: subgroup_matrix_right = subgroupMatrixLoad>(&tile_B, matrix_b_offset + 8 * tile_k, true, tile_k); var matB2: subgroup_matrix_right = subgroupMatrixLoad>(&tile_B, matrix_b_offset + 16 * tile_k, true, tile_k); var matB3: subgroup_matrix_right = subgroupMatrixLoad>(&tile_B, matrix_b_offset + 24 * tile_k, true, tile_k); matC00 = subgroupMatrixMultiplyAccumulate(matA0, matB0, matC00); matC01 = subgroupMatrixMultiplyAccumulate(matA0, matB1, matC01); matC02 = subgroupMatrixMultiplyAccumulate(matA0, matB2, matC02); matC03 = subgroupMatrixMultiplyAccumulate(matA0, matB3, matC03); matC10 = subgroupMatrixMultiplyAccumulate(matA1, matB0, matC10); matC11 = subgroupMatrixMultiplyAccumulate(matA1, matB1, matC11); matC12 = subgroupMatrixMultiplyAccumulate(matA1, matB2, matC12); matC13 = subgroupMatrixMultiplyAccumulate(matA1, matB3, matC13); subgroupMatrixStore(&scratch[subtile_id][0], 0, matC00, false, 8); subgroupMatrixStore(&scratch[subtile_id][1], 0, matC01, false, 8); subgroupMatrixStore(&scratch[subtile_id][2], 0, matC02, false, 8); subgroupMatrixStore(&scratch[subtile_id][3], 0, matC03, false, 8); let row = u32(sg_id / 4); var col = u32(sg_id % 4) * 2; var matrix_c_offset = (a_global_base+base_A) * uniforms.N + b_global_base + base_B; var row_limit:i32 = i32(uniforms.M) - i32(a_global_base + base_A); storeOutput(matrix_c_offset, row, col, subtile_id, row_limit); subgroupMatrixStore(&scratch[subtile_id][0], 0, matC10, false, 8); subgroupMatrixStore(&scratch[subtile_id][1], 0, matC11, false, 8); subgroupMatrixStore(&scratch[subtile_id][2], 0, matC12, false, 8); subgroupMatrixStore(&scratch[subtile_id][3], 0, matC13, false, 8); matrix_c_offset = matrix_c_offset + 8 * uniforms.N; row_limit = i32(uniforms.M) - i32(a_global_base + base_A + 8); let M = uniforms.M; let K = uniforms.K; let row_base = workgroup_id.x * kSgMatM; let in_offset = row_base * K + workgroup_id.y * kSgMatK; let out_offset = (workgroup_id.x * K / kSgMatK + workgroup_id.y) * kSgMatM * kSgMatK; if (row_base + kSgMatM <= M) { var mat: subgroup_matrix_left>(&input_a, in_offset, false, K); subgroupMatrixStore(&output_a, out_offset, mat, false, kSgMatK); } else if (row_base < M) { for (var r: u32 = local_idx; r < kSgMatM * kSgMatK; r += workgroup_size_x) { let row = r / kSgMatK; let col = r % kSgMatK; if (row_base + row < M) { output_a[out_offset + r] = input_a[in_offset + row * K + col]; fn load_src(co : u32, ci : u32, h_w : u32) -> src_element_t { if (co < uniforms.O && ci < uniforms.I && h_w < uniforms.H * uniforms.W) { let offset = co * uniforms.I * uniforms.H * uniforms.W + ci * uniforms.H * uniforms.W + h_w; return src_element_t(); fn write_output(co : u32, h_w : u32, ci : u32, value : output_element_t) { let offset = co * uniforms.H * uniforms.W * uniforms.I + h_w * uniforms.I + ci; var data_cache : array, 4>; let group_co : u32 = workgroup_idx / uniforms.Ci_tiles; let group_ci : u32 = (workgroup_idx % uniforms.Ci_tiles) * 64; if (group_co >= uniforms.O || group_ci >= uniforms.I) { for (var h_w_idx = 0u; h_w_idx < uniforms.H_W_tiles; h_w_idx++) { for (var ci_idx = 0u; ci_idx < 64u; ci_idx += 16u) { let load_ci_idx = ci_idx + local_idx / 4; let load_h_w_idx = local_idx % 4; data_cache[load_h_w_idx][load_ci_idx] = load_src(group_co, group_ci + load_ci_idx, h_w_idx * 4 + load_h_w_idx); for (var local_h_w_idx = 0u; local_h_w_idx < 4u; local_h_w_idx++) { let output_data = data_cache[local_h_w_idx][local_idx]; write_output(group_co, h_w_idx * 4 + local_h_w_idx, group_ci + local_idx, output_data); let constant_value = bitcast>(uniforms.constant_value)[0]; bitcast(uniforms.constant_value); output[global_idx] = constant_value; let output_indices = global_idx var input_index = u32(0); var use_pad_value = false; var in_coord = i32(0); for (var dim = 0; dim < && !use_pad_value; dim++) { let output_index = i32(T·’€output_indices let lower_pads = uniforms.lower_pads let data_shape = i32(uniforms.data_shape if (output_index < lower_pads || output_index >= data_shape + lower_pads) { use_pad_value = true; if (output_index < lower_pads) { in_coord = 0; } else if (output_index >= data_shape + lower_pads) { in_coord = data_shape - 1; in_coord = output_index - lower_pads; if (in_coord < 0) { in_coord = -in_coord; let _2n_1 = 2 * (data_shape - 1); in_coord = in_coord % _2n_1; if (in_coord >= data_shape) { in_coord = _2n_1 - in_coord; in_coord = data_shape + output_index - lower_pads; in_coord = output_index - data_shape - lower_pads; in_coord = output_index - lower_pads; in_coord = ((in_coord % data_shape) + data_shape) % data_shape; input_index += select(u32(in_coord) * uniforms.data_stride , u32(in_coord), dim == - 1); �Ô�€) { return; } if (global_idx >= q_offset + imetadata_value_t(-3.4028234663852886e+38f, 0.0f)meta_offsetq_offset + k + local_idxpresent_key_offset + (total_seq_offset + row_offset + local_row) * uniforms.head_size_vec + k + local_colmetadata_value_t(l_max, l_sum)tile_output[m][i]meta_base + imeta_base + r + local_rowin_offset + (r + local_row) * uniforms.head_size_vec + head_size_offset + local_coloutput_idbase_offset + ioutput_value_t(v0, v1, v2, v3)output_value_t(v0, v1)output_value_t(hadamard_buffer[i] * norm)position_ids_idxcache_offsethead_offset + pair_idxb + 1u);_by_indices(set_get_uniforms.batch_size + 1u + global_idxi + 1useq_idxbatch_idxq_i_offsetq_j_offsetk_i_offsetk_j_offsetv_base + idx_iv_base + idx_jq_offsetk_offsetv_offsetq_src_base + iq_src_base + i + HALF_ROTARY_DIMq_dst_base + iq_dst_base + i + HALF_ROTARY_DIMq_src_base + actual_idxq_dst_base + actual_idxsrc_base + isrc_base + i + HALF_ROTARY_DIMsrc_base + actual_idxbitcast(l2_norm)present_basepackedpresent_base + 1u + wpast_base + ipresent_base + ii2o_valout_base + ir * uniforms.N + csrc_idxweight_idxoutput_idxbatch*uniforms.M*uniforms.K16+a_global*uniforms.K16+kidx_v+colbatch*uniforms.M*(uniforms.K/128) + a_global*(uniforms.K/128) + kidx_v/8b_weight_offset + b_global * uniforms.K16 + kidx_v + colb_global * uniforms.K16+kidx_v + colb_global * uniforms.K16 + kidx_v + colvec4(lane_outputs[0], lane_outputs[1], lane_outputs[2], lane_outputs[3]) + bias_vec1vec4(lane_outputs[4], lane_outputs[5], lane_outputs[6], lane_outputs[7]) + bias_vec2output_idx+1vec4(lane_outputs[8], lane_outputs[9], lane_outputs[10], lane_outputs[11]) + bias_vec3output_idx+2vec4(lane_outputs[12], lane_outputs[13], lane_outputs[14], lane_outputs[15]) + bias_vec4output_idx+3vec4(lane_outputs[0], lane_outputs[1], lane_outputs[2], lane_outputs[3])vec4(lane_outputs[4], lane_outputs[5], lane_outputs[6], lane_outputs[7])vec4(lane_outputs[8], lane_outputs[9], lane_outputs[10], lane_outputs[11])vec4(lane_outputs[12], lane_outputs[13], lane_outputs[14], lane_outputs[15])lane_output1 + bias_vec1lane_output2 + bias_vec2lane_output3 + bias_vec3lane_output4 + bias_vec4lane_output1lane_output2lane_output3lane_output4batch*uniforms.M*uniforms.K16+a_global*uniforms.K16+k_offsetbatch*uniforms.M*(uniforms.K/128) + a_global*(uniforms.K/128) + kidx_v/8 + colweight_index_indirect[a_global]uniforms.weight_idxb_scale_offset + b_global * uniforms.K / uniforms.block_size + block_idxb_global * uniforms.K / uniforms.block_size + block_idxb_offsetb_offset * 2b_offset * 2 + 1output_value + bias_valueoutput_valuepack4x8snorm(vec4(norm_a))scale/127workgroup_idx * 2 + local_idx / 32workgroup_idx * 2 + local_rowf0 / uniforms.block_sizebase_byte / 4u(row + i) * uniforms.K + k((row + i) * uniforms.K + k) / A_COMPONENTSoutput_value_t(acc[i])(row + i) * uniforms.N + n(a_row * uniforms.K + g_a_k) / 4uf / uniforms.block_sizeoutput_value_t(acc[ir])o_row * (uniforms.N / 4u) + global_ngg_a_row * uniforms.K + g_a_koutput_value_t(acc)row * uniforms.N + colbatch * uniforms.M * uniforms.K_of_a + a_global * uniforms.K_of_a + k_offset0 + b_scale_offsetb_global * uniforms.blocks_per_col + block_idx + b_scale_offsetb_global * uniforms.K_of_b + k_offset + b_base_offsetinput_offsetskip_offsetinput_skip_bias_sum_value_t(merged_value)b_global * uniforms.blocks_per_col + block_idxb_global * uniforms.K_of_b + k_offsetactivated_value * up_output_valueq_output_value_t(q_output_value)batch * uniforms.Nq + b_globalk_output_value_t(k_output_value)batch * uniforms.Nkv + b_globalv_output_value_t(v_output_value)offset + b_scale_offsetrow * uniforms.K_of_b + offsetrow * uniforms.K_of_b + offset + 1scale_idxpacked_idx + stepr * stride + coutput_element_t(coopmat_stage[stage_base + i])packed_idxa_global * uniforms.K + k_idx + col + col_offset(b_global * uniforms.K + k_idx + col) / quantization_block_size + scale_offsetb_idx+stepoutput_element_t(scratch[src_slot][0][row * 8 + col]) + bias[col_base + col]offset + row * uniforms.N + coloutput_element_t(scratch[src_slot][1][row * 8 + col]) + bias[col_base + col + 8]offset + row * uniforms.N + col + 8output_element_t(scratch[src_slot][2][row * 8 + col]) + bias[col_base + col + 16]offset + row * uniforms.N + col + 16output_element_t(scratch[src_slot][3][row * 8 + col]) + bias[col_base + col + 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use_pad_value)uniforms.) % 8) % 2]) % 8) / 2])[(() / 8][(([(bitcast>() % 2]) / 2])[()[() % 4]) / 4][(xe-2lpgvirtual onnxruntime::webgpu::intel::GemmSubgroupProgram::GenerateShaderCode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\vendor\intel\math\gemm.ccGemmSubgroup =L€ðJL€·’€ü¶’€è�€ (è�€ 8è�€ @Ö�€var mm_Bsub: array, 32>, >; let workgroupIdXStride = (uniforms.dim_b_outer - 1) / + 1; let workgroupIdYStride = (uniforms.dim_a_outer - 1) / let batch = i32(workgroup_idx / (workgroupIdXStride * workgroupIdYStride)); let workgroupIdXY = workgroup_idx % (workgroupIdXStride * workgroupIdYStride); let workgroupIdX = workgroupIdXY % workgroupIdXStride; let workgroupIdY = workgroupIdXY / workgroupIdXStride; let tileRow = i32(local_id.x / ) * ; let tileCol = i32(local_id.x % ); let localRow = i32(local_id.x / u32(batch) let batchIndices = let globalRowStart = i32(workgroupIdY) * + tileRow; let globalColStart = i32(workgroupIdX) * + tileCol; let numTiles = (uniforms.dim_inner - 1) / 32 + 1; var kStart = 0; var aCol = 0; var BCache: vec4; var acc_ = vec4(0); var a_val_ = a_value_t(0); let loadRowsPerThread = { workgroupBarrier(); for (var t = 0; t < i32(numTiles); t++) { let curr = t % 2; aCol = kStart + tileCol % i32(sg_size); curr if (t + 1 < i32(numTiles)) { kStart + 32(t + 1) % 2 workgroupBarrier(); kStart = kStart + 32; { kStart acc_ *= output_element_t(uniforms.alpha); mm_write(batch, globalRowStart + , globalColStart, acc_mm_write(batch, globalRowStart + , globalColStart + , acc_]); o2i_ for (var innerRow = 0; innerRow < loadRowsPerThread; innerRow++) { let inputRow = loadRowsPerThread * localRow + innerRow; let inputCol = tileCol; mm_Bsub[][inputRow][inputCol] = mm_readB(batch, + inputRow, globalColStart, batchIndices][inputRow][inputCol + ] = mm_readB(batch, + inputRow, globalColStart + } 00010203040506070809101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899 ) to be a positive multiple of num_groups (a_vec4 cooperative load requires elements_per_thread_y (elements_per_thread_y > 0 && elements_per_thread_y % num_groups == 0onnxruntime::webgpu::intel::(anonymous namespace)::CalculateAccStr..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\vendor\intel\math\gemm_subgroup.cc if (sg_size == ) { let aSgLane = tileCol % let aGroup = aSgLane / 8; let aKvec = aSgLane % 8; let aColV = kStart / 4 + aKvec; a_val_ = mm_readA(batch, globalRowStart + aGroup * + , aColV { let aB_ = subgroupBroadcast(a_val_ acc_ += aB_] * BCache;  aCol += acc_ += subgroupBroadcast(a_val_) * BCache; BCache = mm_Bsub[][][tileCol]; BCache = vec4(mm_Bsub[][tileCol], mm_Bsub[][tileCol + ], mm_readA(batch, globalRowStart + , aColoutput_element_toutput_value_tvirtual onnxruntime::webgpu::intel::MatMulSubgroupProgram::GenerateShaderCode..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\webgpu\vendor\intel\math\matmul.cconnxruntime::webgpu::intel::ApplyMatMulIntel”ç�€°è�€left_num_dims and right_num_dims must be >= 1onnxruntime::MatMulComputeHelper::Compute..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\providers\cpu\math\matmul_helper.hMatMul dimension mismatchTwo inputs should have same rank and rank >= 3 if transBatchA or transBatchB is trueleft_num_dims > 2 && left_num_dims == right_num_dimsleft operand cannot broadcast on dim right operand cannot broadcast on dim M_ == 1 && N_ == 1 was false) != right vector K (MatMul dimension mismatch. Left vector K (num_dims_with_pad - 1 != num_output_dimsnum_dims_with_pad - 2 != num_output_dimsxe-lpgMatMulSubgroupkL€ðJL€è�€ (è�€ 8è�€ Àç�€dim_a_outerdim_b_outerdim_innerActivationKind: ActivationParams: intel°è�€Àè�€é�€xe-3lpg 0@`€€                                                     @                                                                                            @       @                       @ @                         @                 @    @@@         @                                                           @                @              @       @               @  @                     @    @  @                                            @    @           @         @         @@                              @       @             @        @              @                @                                @                   @       @            @ @                 @                        @ @ @ @            @@  @@           @                                            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                                                                                 @   @       @      @ @    @ @ @ @  @                                                @  @  @                  @     @                    @  @       @                @                           @   @   @   @   @   @  @  @              @                                                              @   @   @   @  @  @  @  @ @ @     @         @          @  @   @  @                           @ @                @    @  @                                   @             @           @  @  @                            @  @               @        @             @           @                @        @               @  @  @   @  @                         @                         @     @      @  @   @              @                @  @   @   @@     @                       @ @             @ @ @ @ @  @ @  @ @  @ @  @             @          @           @  @  @  @              @      @      @  @             @  @     @ @  @   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OrtEpApi.OrtEpGraphSupportInfo::AddNodesToFuse..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\abi_ep_types.cc..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\abi_session_options.ccOrtSessionOptions::AddProviderOptionsToConfigOptionsCUDAExecutionProviderep.cuda.ep.OrtSessionOptions::RegisterCustomOpsLibraryFailed to unload handle for dynamic library execution_mode is not valid'out' parameter must not be NULLgraph_optimization_level is not validAddSessionConfigEntry: options, config_key, and config_value must be non-nullAddSessionConfigEntry: cannot set 'use_per_session_threads' back to true after it was disabledAddSessionConfigEntry: internal dispatch errorSession config entry '' was not found.Output buffer is not large enough for session config entryoptions is nullptr contains null pointersInput index: ¤�€ ¤�€@¤�€`¤�€€¤�€�¤�€°¤�€Ф�€ð¤�€¥�€ @¥�€ X¥�€ x¥�€ session.intra_op_num_threadssession.inter_op_num_threadssession.enable_cpu_mem_arenasession.enable_mem_patternsession.log_idsession.log_severity_levelsession.log_verbosity_levelsession.enable_profilingsession.graph_optimization_levelsession.optimized_model_filepathsession.execution_modesession.use_per_session_threadssession.use_deterministic_computeAddSessionConfigEntry: value for '' must be an integer; got empty string' must be a base-10 int32; got '' must be a boolean ('0'/'1' or 'true'/'false'); got 'disable_allenable_basicenable_extendedenable_layoutenable_allAddSessionConfigEntry: value for 'graph_optimization_level' must be one of disable_all/enable_basic/enable_extended/enable_layout/enable_all; got 'sequentialort_sequentialparallelort_parallelAddSessionConfigEntry: value for 'execution_mode' must be 'sequential' or 'parallel'; got 'LimitInUseRequestedInUseTotalAllocatedMaxInUseNumAllocsNumReservesNumArenaExtensionsNumArenaShrinkagesMaxAllocSizeEnv is nullOrtMemoryInfo is nullProvided allocator is nullPlease register the allocator as OrtDeviceAllocator even if the provided allocator has arena logic built-in. OrtArenaAllocator is reserved for internal arena logic based allocators only.Provided OrtMemoryInfo is nullOrtEnv and OrtMemoryInfo must be providedOrtEnv and OrtEpDevice must be provided¡€The env argument must be a non-null pointerThe session_options argument must be a non-null pointerInvalid input model: path string is emptyInvalid input model: data pointer is nullInvalid input model: data size is 0Invalid output model path: path is emptyInvalid output directory: path is emptyInvalid model name: string is emptyInvalid external initializer file: path is emptyInvalid output model buffer: data pointer is nullInvalid output model buffer: size pointer is nullInvalid allocator for output model buffer: allocator pointer is nullOrtWriteBufferFunc function for output model is nullOrtGetInitializerLocationFunc function for output model is nullInvalid input model: OrtModel pointer is nullPæL€ æL€ÀçL€`èL€ èL€�êL€0ëL€`îL€ðL€ÀîL€`éL€ ïL€îL€0îL€€ïL€°ïL€No requested allocator availableInputNo kernels to registers.ops.size() > 0onnxruntime::CreateSchema..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\custom_ops.cccustom op registered at runtimeThe type of a dynamically typed output can be inferred from a single dynamically typed input, or by a user provided OrtCustomOp->InferOutputShapeFn that sets the output type.num_inputs_with_dynamic_type == 1 || have_shape_infer_fninput count does not matchonnxruntime::IsCompatible input to be of optional typendthcustom op schemas mismatch, expecting input to be of variadic type input to keep same homogeneity input to keep same arity input to be of single typeoutput count does not match output to be of optional type output to be of variadic type output to keep same homogeneity output to keep same arity output to be of single typeonnxruntime::CreateCustomRegistry to a custom op may be marked variadic.Only the last i == count - 1onnxruntime::CreateSchema(const std::string &, const std::vector &)::(lambda)::operator(). onnxruntime allows the overloading of an operator if all versions have the same number of declared 'has a different number of Another version of operator 'static_cast(i) != (is_input ? o->GetInputTypeCount(o) : o->GetOutputTypeCount(o))defined list of typesall typesFailed to fetch a stream hosting the requested resourceInvalid contextp2€ 2€€¡€ ¡€Failed to fetch type shape info for the index.InlinedVector::at(size_type) failed bounds checkAttribute does not exist.Invalid shape infoOrtShapeInferContext::SetOutputTypeShapesymbolic and integer dims mismatch!Invalid attribute.Size of data not large enough to hold a float.Attribute has no float value.Size of data not large enough to hold the array of floats.Size of data not large enough to hold an int64.Attribute has no int64 value.Size of data not large enough to hold the array of int64.Size of data not large enough to hold the string.Size of data not large enough to hold the array of strings.Unexpected attribute type. Result buffer is not large enoughallocator must not be null when out is providedCopyStringDataFromVectorToMemoryFailed to allocate string attribute pointer arrayFailed to allocate string attribute array::OrtKernelInfo input index is out of boundsOutput buffer is not large enough for ::OrtKernelInfo input name::OrtKernelInfo output index is out of boundsOutput buffer is not large enough for ::OrtKernelInfo output name::OrtKernelInfo input does not have a type::OrtKernelInfo output does not have a typeOutput buffer is not large enough for ::OrtKernelInfo node nameOutput buffer is not large enough for ::OrtKernelInfo's operator domainOutput buffer is not large enough for ::OrtKernelInfo's operator typeOutput parameter for ::OrtKernelInfo's since version is NULL::OrtKernelInfo does not have an execution provider::OrtKernelInfo cannot get a valid logger from its execution provider@]M€àM€ÐX€Ài€ j€€j€k€ k€ in custom op 'Failed to get ORT API for version ort_api != nullptronnxruntime::CustomOpKernel::CustomOpKernel  ¡€shape inference not yet supported for non-tensor typesvalue_case == ONNX_NAMESPACE::TypeProto::kTensorTypeOrtShapeInferContext::OrtShapeInferContextp!¡€Pn€]M€°1|€€g€p„€@j€°1|€Pj€ is absent, but not optional. Op : [CustomOP type inferencing error]: kernel Input: onnxruntime::InferOutputTypes Op: [CustomOP type inferencing error]: no type constraint found for input: [CustomOP type inferencing error]: no kernel def matches node inputs for Op: [CustomOP type inferencing error]: no type constraint found for output: @IM€�IM€`"¡€onnxruntime::Environment::RegisterAllocatorImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\environment.ccNo allocator for this device has been registered for sharing.Only CPU devices are supported. Please call CreateAndRegisterAllocatorV2() for other device. Á�€onnxruntime::Environment::Initializeseq(tensor(bfloat16))TConstrain to all fixed size tensor and sequence types. If the dtype attribute is not provided this must be a valid output type.Global thread pools have already been created, cannot replace themintra-opinter-op is not implemented in CreateAndRegisterAllocatorV2()library is already registered under onnxruntime::Environment::RegisterExecutionProviderLibraryonnxruntime::Environment::CreateAndRegisterInternalEpsallow_virtual_devices was not registered.Execution provider library: onnxruntime::Environment::UnregisterExecutionProviderLibraryNo valid factory found for execution provider 'Invalid memory type for OrtEpDevice.OrtAllocatorType::OrtArenaAllocator is reserved for ONNX Runtime internal usage only. The EP implements arena support internally so please use OrtDeviceAllocator and provide any arena options via the allocator options.EpLibrary was nullonnxruntime::Environment::EpInfo::CreateFactory pointer was null. EpLibrary should prevent this. Library:factory_ptr != nullptrlibrary_pathonnxruntime::Environment::EpInfo::~EpInfoFailed to unload EP library registered under '' with error: °Ä�€.virtual0#¡€ #¡€$¡€€$¡€ð$¡€`%¡€Ð%¡€@&¡€°&¡€ '¡€�'¡€(¡€p(¡€à(¡€P)¡€À)¡€0*¡€ *¡€+¡€€+¡€ð+¡€`,¡€Ð,¡€@-¡€°-¡€ .¡€�.¡€/¡€p/¡€à/¡€P0¡€À0¡€лM€`�€01¡€лM€`�€Ð1¡€p2¡€ð2¡€p3¡€com.microsoftcom.microsoft.experimentalcom.microsoft.nchwccom.ms.internal.nhwcorg.pytorch.aten4¡€out is null'options' parameter must not be NULLOrtModelCompilationOptions is NULLOrtSessionOptions is NULLOutput OrtEpContextConfig is NULLOrtEpContextConfig is NULLOutput read_func is NULLOutput state is NULLOutput write_func is NULL�Ì�€PÄM€ÀÌ�€p Q€Í�€° Q€@Í�€ÀQ€xÍ�€� Q€°Í�€€"Q€ðÍ�€Q€0Î�€@Q€pÎ�€@Q€°Î�€Q€ðÎ�€ÐQ€0Ï�€ !Q€pÏ�€�Q€ Ï�€€Q€àÏ�€°"Q€0Ð�€°Q€€Ð�€°Q€°Ð�€pÄM€ðÐ�€ÅM€@Ñ�€€ÅM€xÑ�€‡€¨Ñ�€ ÆM€èÑ�€@ÇM€OrtApi_ExperimentalApiTest_SinceV28OrtModelPackageApi_CreateModelPackageOptionsFromSessionOptions_SinceV28OrtModelPackageApi_ReleaseModelPackageOptions_SinceV28OrtModelPackageApi_CreateModelPackageContext_SinceV28OrtModelPackageApi_ReleaseModelPackageContext_SinceV28OrtModelPackageApi_ModelPackage_GetSchemaVersion_SinceV28OrtModelPackageApi_ModelPackage_GetComponentCount_SinceV28OrtModelPackageApi_ModelPackage_GetComponentNames_SinceV28OrtModelPackageApi_ModelPackage_GetVariantCount_SinceV28OrtModelPackageApi_ModelPackage_GetVariantNames_SinceV28OrtModelPackageApi_ModelPackage_GetVariantEpName_SinceV28OrtModelPackageApi_ModelPackage_ResolveStringRef_SinceV28OrtModelPackageApi_SelectComponent_SinceV28OrtModelPackageApi_ReleaseModelPackageComponentContext_SinceV28OrtModelPackageApi_ModelPackageComponent_GetSelectedVariantName_SinceV28OrtModelPackageApi_ModelPackageComponent_GetSelectedVariantFolderPath_SinceV28OrtModelPackageApi_CreateSession_SinceV28OrtApi_SessionOptions_SetEpContextDataReadFunc_SinceV28OrtCompileApi_ModelCompilationOptions_SetEpContextDataWriteFunc_SinceV28OrtEpApi_SessionOptions_GetEpContextConfig_SinceV28OrtEpApi_ReleaseEpContextConfig_SinceV28OrtEpApi_EpContextConfig_GetEpContextDataReadFunc_SinceV28OrtEpApi_EpContextConfig_GetEpContextDataWriteFunc_SinceV28Invalid session log severity level. Not a valid onnxruntime::logging::Severity value: session_options.session_log_severity_level >= 0 && session_options.session_log_severity_level <= static_cast(logging::Severity::kFATAL)onnxruntime::GetSeverity..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\inference_session.ccCould not finalize session options while constructing the inference session. Error Message: onnxruntime::InferenceSession::ConstructorCommonoptimization.disable_specified_optimizerssession.set_denormal_as_zerosession.force_spinning_stopCreating and using per session threadpools since use_per_session_threads_ is truesession.intra_op.allow_spinning-session--intra-opsession.intra_op.spin_duration_us-1session.intra_op.spin_backoff_maxsession.dynamic_block_baseDynamic block base set to session.intra_op_thread_affinitiesAffinity string must not be empty!to.affinity_str.empty()custom join thread function not set for intra op thread poolsession.inter_op.allow_spinning-inter-opsession.inter_op.spin_duration_ussession.inter_op.spin_backoff_maxcustom join thread function not set for inter op thread poolFailed to create the inter-op thread pool for the parallel executor, setting ExecutionMode to SEQUENTIALUsing global/env threadpools since use_per_session_threads_ is falseWhen the session is not configured to use per session threadpools, the env must be created with the the CreateEnvWithGlobalThreadPools API.session_env.EnvCreatedWithGlobalThreadPools()onnxruntime::InferenceSession::TraceSessionOptionsP€O€ !N€ð!N€Given model could not be parsed while creating inference session. Error message: onnxruntime::InferenceSession::InferenceSessionCould not parse model successfully while constructing the inference sessionresultReceived nullptr for exec provideronnxruntime::InferenceSession::RegisterExecutionProviderExecution providers must be registered before the session is initialized. Execution providers must be registered before the session is initialized.Having memory pattern enabled is not supported while using So disabling it for this session since it uses Parallel execution mode does not support the DML Execution Provider. So making the execution mode sequential for this session since it uses the DML Execution Provider.Can't register custom op domains with ORT for onnxruntime::InferenceSession::AddCustomOpDomainsReceived nullptr for custom registryonnxruntime::InferenceSession::SaveToOrtFormatFailed to save ORT format model to file: onnxruntime::InferenceSession::LoadWithLoaderThis session already contains a loaded model.model_loading_uriLoad model from failed:session.load_model_formatORTModelProto corresponding to the model to be loaded has already been parsed. Invoke Load().model_loading_arrayModelProto corresponding to the model to be loaded has not been parsed yet. This API should be called in conjunction with a ctor that takes a model abstraction.model_loading_from_saved_protoonnxruntime::InferenceSession::LoadThis session has already been initialized.session.strict_shape_type_inferenceThis session does not contain a loaded model.onnxruntime::InferenceSession::ApplyUpdatessession.disable_aot_function_inliningonnxruntime::InferenceSession::TransformGraphsession.disable_quant_qdqsession.debug_layout_transformationsession.layer_assignment_settingssession.name_based_layer_assignmentUnable to compile any nodes. Check that the session EPs support compilation and can execute at least one subgraph in the model.session.graph_optimizations_loop_levelRunning graph optimizations in loop time/s (Graph Optimizations Loop Level : CastFloat16Transformeronnxruntime::InferenceSession::LoadOrtModelWithLoaderORT model verification failed.InferenceSession is null. Invalid ORT format model.Serialized version info is null. Invalid ORT format model.The old ORT format model (version ) has saved runtime optimizations. They will be ignored.] is not supported in this build The ORT format model version [Missing Model. Invalid ORT format model.session.use_ort_model_bytes_for_initializersThe provided PrePackedWeightsContainer instance to be added to the session is nullThe session already has a PrePackedWeightsContainer instanceThe session already has an instance of NodeStatsRecorderDML EP can only be used with CPU EPs.Session initialization canceled due to user request.onnxruntime::InferenceSession::InitializeInitializing session.Model was not loadedModel was not loaded.Session has already been initialized.Adding default CPU execution provider.session.use_env_allocatorsThis session will use the allocator registered with the environment.session.collect_node_memory_stats_to_fileoptimization.minimal_build_optimizationssession.enable_dq_matmulnbits_fusionThis session cannot use the graph capture feature as requested by the user as the model has control flow nodes which can't be supported by This session cannot use the graph capture feature as requested by the user as the model has control flow nodes which can't be supported by as all compute graph nodes have not been partitioned to the This session cannot use the graph capture feature as requested by the user as all compute graph nodes have not been partitioned to the This model has shape massaging nodes that will execute on CPU. Use the graph capture feature with caution. As long as the intermediate shapes produced in the model using the representative input used to capture the graph, will match the shapes produced in the model for other inputs of the same shape as the representative input (common case), it is safe to use the graph capture feature.as all the graph nodes have not been assigned to This session cannot use the graph capture feature as requested by the user as all the graph nodes have not been assigned to This session will use the graph capture feature as requested by the user with Conflicting session configuration: explicitly added the CPU EP to the session, but also disabled fallback to the CPU EP via session configuration options.This session contains graph nodes that are assigned to the default CPU EP, but fallback to CPU EP has been explicitly disabled by the user.Compile-only session: skipping session-state finalization. The session is not runnable.Unable to serialize model as it contains compiled nodes. Please disable any execution providers which generate compiled nodes.NchwcTransformerSerializing optimized model with Graph Optimization level greater than ORT_ENABLE_EXTENDED and the NchwcTransformer enabled. The generated model may contain hardware specific optimizations, and should only be used in the same environment the model was optimized in.session.optimized_model_external_initializers_file_name1024session.optimized_model_external_initializers_min_size_in_bytesSession successfully initialized. Please fix either the inputs/outputs or the model. Expected: Got: Got invalid dimensions for for the following indices index: Valid values kInput, kOutputarg_type == ArgType::kInput || arg_type == ArgType::kOutputonnxruntime::InferenceSession::ValidateInputsOutputsoutputfeedfetch has elements, but names has name: Invalid but received a tensor' expected to be of type: with name: ' is a sparse tensor, which is not supported in this build. with name but received a tensor sequenceAt least one output should be requested.Invalid output name:onnxruntime::InferenceSession::SetEpDynamicOptionsSession was not initializedSession not initialized.onnxruntime::InferenceSession::RunImplRunOptions requests profiling but session-level profiling is already enabled. Ignoring run-level profiling request.gpu_graph_idFailed to parse the cuda graph annotation id: Replaying the captured graph for this model with tag: with graph annotation id: disable_synchronize_execution_providersmemory.enable_memory_arena_shrinkageRunning with tag: model_run. The execution provider may not support ORT-managed graph capture/replay. internal runs for Graph capture did not complete after Start another run for necessary memory allocation or graph capture.input name cannot be emptyNULL input supplied for input output name cannot be emptyfetch_unique_ptrs[i] != nullptronnxruntime::InferenceSession::Runintra op thread pool must have at least one thread for RunAsynconnxruntime::InferenceSession::GetModelMetadataonnxruntime::InferenceSession::GetModelInputsonnxruntime::InferenceSession::GetOverridableInitializersonnxruntime::InferenceSession::GetModelOutputsSession has not been initialized.GetInputOutputMemoryInfo for kOverridableInitializer is not implemented.Unexpected SessionInputOutputType of onnxruntime::InferenceSession::GetInputOutputMemoryInfoFailed to find node output or a constant initializer producing output: onnxruntime::InferenceSession::GetEpDeviceForInputsonnxruntime::InferenceSession::GetEpDeviceForOutputsonnxruntime::InferenceSession::NewIOBindingonnxruntime::InferenceSession::EndProfilingProfiler is disabled.Could not write a profile because no model was loaded.Cannot find execution provider onnxruntime::InferenceSession::SetTuningResults does not support TunableOp.Invalid TuningResults (index=). Reason: Failed to load TuningResults (index=Correctly set TuningResults for , enable TunableOp for usingUnsupported device specified in the memory arena shrink list: Unsupported device id in the memory arena shrink list: combination in the memory arena shrink list: Did not find an arena based allocator registered for device-id onnxruntime::InferenceSession::ShrinkMemoryArenasAllocator is not an IArena, skipping Shrink: Unable to shrink arena: error message: ˆ‰‘€session_initializationInvalid run log severity level. Not a valid onnxruntime::logging::Severity value: run_options.run_log_severity_level >= 0 && run_options.run_log_severity_level <= static_cast(logging::Severity::kFATAL)onnxruntime::InferenceSession::CreateLoggerForRunvirtual onnxruntime::InferenceSession::AddPredefinedTransformersThe only supported values for the environment variable are '0' and '1'. The environment variable contained the value: onnxruntime::FinalizeSessionOptionsReading the provided model for the ORT configModelProto needs to be parsed to check for ORT config within itis_model_proto_parsedonnxruntime::(anonymous namespace)::ParseSpinDurationUsInvalid value for : "", using default spin duration setting is set to us (>us). Large spin durations increase CPU/power usage. Typical values are 500-2000us.onnxruntime::(anonymous namespace)::ParseSpinBackoffMax", using default (no backoff) is set to 0; treating as 1 (no backoff). Valid values are >= 1. (>); clamping to . Typical values are 4-8.€? àÊ?@xš@p%@´«3@@@ àJ@xšT@Tg]@pe@Ôl@´«s@ z@€@Ì‚@p…@ï‡@¡€àЀ�YO€°YO€‡€pXr€ðUO€VO€pXr€À5}€Ð5}€@VO€P?¡€onnxruntime::ParseStringWithClassicLocale..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\common\parse_string.hFailed to parse value: "°€à€À?¡€.json𕀇€À@¡€°A€àA€B¡€Pz—€°’€´’€Pz—€°’€´ ‘€´’€hò‘€x‘€ˆ‘€resultsvalidatorsThe Model Proto has already been checked for the ORT config json.ort_configonnxruntime::inference_session_utils::JsonConfigParser::ParseOrtConfigJsonInModelProto..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\inference_session_utils.ccFound session/run/environment configuration in the model file to be used while running the modelORT config json from the model: The Model Proto hasn't been checked for the ORT config json.@è‘€onnxruntime::inference_session_utils::JsonConfigParser::ParseSessionOptionsFromModelProtoDid not find session options in the model file to be used while running the modelintra_op_num_threadsintra_op_num_threads option in the model file must be an integerinter_op_num_threadsinter_op_num_threads option in the model file must be an integerexecution_modeexecution_mode option in the model file must be an integergraph_optimization_levelgraph_optimization_level option in the model file must be an integerenable_profilingenable_profiling option in the model file must be an integerIgnoring unsupported session option in ORT config: tuning_resultsonnxruntime::inference_session_utils::ParseTuningResultsFromModelMetadataFound tuning results in the model file to be used while loading the modelonnxruntime::SetIntraOpNumThreadsUnsupported value for intra_op_num_threads: Setting intra_op_num_threads to onnxruntime::SetInterOpNumThreadsUnsupported value for inter_op_num_threads: Setting inter_op_num_threads to onnxruntime::SetExecutionModeUnsupported execution_mode value in ORT config: Setting execution_mode to Sequential modeParallel modeonnxruntime::SetGraphOptimizationLevelSetting graph_optimization_level to ORT_DISABLE_ALLSetting graph_optimization_level to ORT_ENABLE_BASICSetting graph_optimization_level to ORT_ENABLE_EXTENDEDSetting graph_optimization_level to ORT_ENABLE_LAYOUTSetting graph_optimization_level to ORT_ENABLE_ALLUnsupported graph_optimization_level value in ORT config: onnxruntime::SetEnableProfilingUnsupported value for enable_profiling option: Setting enable_profiling to €¿ ¿€¿€¿€¿€Ÿ€¿�¿€¿€¿€¿€¿€¿€�€¿€¿ È;’€Ø;’€è;’€ø;’€<’€<’€<’€<’€(<’€,<’€0<’€4<’€8<’€<<’€@<’€P<’€`<’€ep_device and out_importer must be provided.importer and out_supported must be provided.importer, desc, and out_handle must be provided.External memory import is not supported by this EP.ImportMemory returned null handle.importer, mem_handle, tensor_desc, and out_tensor must be provided.CreateTensorFromMemory is not supported by this EP.External semaphore import is not supported by this EP.ImportSemaphore returned null handle.importer, semaphore_handle, and stream must be provided.WaitSemaphore is not supported by this EP.SignalSemaphore is not supported by this EP.ep_device and config must be provided.ep_device does not have an associated factory.The execution provider does not support graphics interop.ep_device must be provided.ÀP€�P€ÐP€ P€P€ P€P€PP€0P€PP€°P€P€pP€Adapter is not loaded yet.adapter != nullptronnxruntime::lora::LoraAdapter::BuildParamsValues..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\lora_adapters.ccData transfer is not available for the specified device allocator, it also must not be a CPU allocatorParams absentparams != nullptrep.context_enablesession_options_.value.config_options.AddConfigEntry(kOrtSessionOptionEpContextEnable, "1").IsOK()onnxruntime::ModelCompilationOptions::ModelCompilationOptions..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\model_compilation_options.ccsession.disable_model_compilesession_options_.value.config_options.AddConfigEntry(kOrtSessionOptionsDisableModelCompile, "0").IsOK()session_options_.value.config_options.AddConfigEntry(kOrtSessionOptionCompileOnly, "1").IsOK()Output model path must not be empty.status.IsOK()onnxruntime::ModelCompilationOptions::SetOutputModelPathOutput model path length () exceeds limit of characters.ORT will still generate the expected output file, but EPs will see an empty output model path in SessionOption's ConfigOptions.output_dir or model_name is empty.output_dir is not a valid directory.onnxruntime::ModelCompilationOptions::SetEpContextBinaryInformationoutput_directory length with model_name length together exceeds limit of output path in SessionOption's ConfigOptions.ep.context_embed_modeonnxruntime::ModelCompilationOptions::SetEpContextEmbedModeORT_ENABLE_LAYOUT (3), and ORT_ENABLE_ALL (99).ORT_DISABLE_ALL (0), ORT_ENABLE_BASIC (1), ORT_ENABLE_EXTENDED (2), is invalid. Valid values are: graph_optimization_level with value onnxruntime::ModelCompilationOptions::SetWeightlessEnabledsession_options_.value.ep_context_gen_options.enableonnxruntime::ModelCompilationOptions::Checkconfig_options.GetConfigOrDefault(kOrtSessionOptionsDisableModelCompile, "0") == "0"Input model to compile must be specified via file path, memory buffer, or OrtModelfile path, memory buffer, or OrtModelInput model to compile must be specified via exactly one of: Input model path does not exist: Buffer for input model data has size 0OrtModel has no graph. Call AddGraphToModel before compilation.OrtModel graph must have at least one output defined.OrtModel must specify at least one opset domain/version.Unable to generate an output model path: require an input model path if the location of the output model (e.g., file, buffer, or stream) is not specified.Invalid buffer configuration for output model: buffer pointer is nullInvalid buffer configuration for output model: size pointer is nullInvalid buffer configuration for output model: allocator is nullInvalid buffer writing function for output model: function pointer is nullfileort_modelbuffercallbackname cannot be null or empty stringtype_info cannot be nullOnly tensor types are supported currentlytensor_type_info cannot be nullattributes cannot contain null entriesDuplicate OrtOpAttr pointer found in attributes array. Each OrtOpAttr can only appear once.graph cannot be nullinputs cannot be null when inputs_len is non-zeroInvalid OrtGraph variant for use in the OrtModelEditorApiinputs cannot contain null entriesThis OrtValueInfo pointer has already been added to the graph. Each OrtValueInfo must only be added once.Duplicate OrtValueInfo pointer found in inputs array. Each OrtValueInfo can only appear once.Invalid OrtValueInfo variant for use in the OrtModelEditorApioutputs cannot be null when outputs_len is non-zerooutputs cannot contain null entriesDuplicate OrtValueInfo pointer found in outputs array. Each OrtValueInfo can only appear once.name cannot be null or emptytensor cannot be nullOnly Tensor is currently supported.Tensor must be allocated.Only CPU based tensors are currently supported. bytes). For smaller tensors, copy the data into an ORT-allocated tensor via CreateTensorAsOrtValue and pass data_is_external=false. bytes (got data_is_external=true requires the tensor to be larger than An initializer with this name has already been added to the graph.This OrtValue pointer has already been added to the graph. Each OrtValue must only be added once.node cannot be nullInvalid OrtNode variant for use in the OrtModelEditorApiThis OrtNode pointer has already been added to the graph. Each OrtNode must only be added once.model cannot be nullModel already has a graph. Each OrtModel can only have one graph.Domain not used by model.ÀÇ€ÀÈ€PÉ€0Ï€àÏ€�CP€€IP€pWP€ð`P€ jP€ðmP€PyP€}P€P~P€°~P€P€P€ЀP€P�P€‚P€`‚P€OrtModelEditorApi does not support getting the producer for OrtValueInfoOrtModelEditorApi does not support getting the consumers for a OrtValueInfoOrtModelEditorApi does not support getting the number of consumers for a OrtValueInfoOrtModelEditorApi does not support getting the initializer value for a OrtValueInfofor a OrtValueInfoOrtModelEditorApi does not support getting the external initializer information OrtModelEditorApi does not support querying if a graph input is required for OrtValueInfoOrtModelEditorApi does not support querying if OrtValueInfo is an optional graph input.OrtModelEditorApi does not support querying if a OrtValueInfo is a graph output.OrtModelEditorApi does not support querying if a OrtValueInfo is a constant initializer.OrtModelEditorApi does not support querying if a OrtValueInfo is defined in an outer scope.OrtModelEditorApi does not support getting an OrtNode's opset versionOrtModelEditorApi does not support getting input OrtValueInfos for OrtNodeOrtModelEditorApi does not support getting output OrtValueInfos for OrtNodeOrtModelEditorApi does not support getting the implicit inputs for OrtNodeOrtModelEditorApi does not support getting attribute OrtOpAttr for OrtNodeOrtModelEditorApi does not support getting the subgraphs for OrtNodeOrtModelEditorApi does not support getting the parent graph for OrtNodeModelEditorGraphOrtModelEditorApi does not support getting the graph's operator sets.OrtModelEditorApi does not support getting the graph inputs.OrtModelEditorApi does not support getting the graph outputs.OrtModelEditorApi does not support getting the graph initializers.OrtModelEditorApi does not support getting the graph nodes.OrtModelEditorApi does not support getting the parent node for OrtGraphpXr€ ?€P?€pXr€À5}€Ð5}€p?€ pXr€@Ï€€YP€pXr€À5}€Ð5}€ÀYP€pXr€ ?€P?€pXr€À5}€Ð5}€p?€pXr€ ?€P?€pXr€À5}€Ð5}€p?€pXr€ ?€P?€pXr€À5}€Ð5}€p?€session.model_external_initializers_file_folder_pathep.context_file_pathep.context_source_model_pathModelPackageComponentContext::ResolveVariant requires non-empty ep_infos (from ModelPackageOptions or explicit span).onnxruntime::ModelPackageComponentContext::ResolveVariant..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\model_package\model_package_context.cconnxruntime::ModelPackageComponentContext::ResolveVariantImplNo suitable model variant found for the configured execution providers.Selected variant's component model name does not match context's component model name.Selected variant was not found in model package context.Selected variant matched multiple variants; selection is ambiguous.No variant selected for component: onnxruntime::ModelPackageComponentContext::GetSelectedVariantFolderPathSelected variant index out of range for component: onnxruntime::ModelPackageComponentContext::GetSelectedVariantFilePath' has no executor_info["ort"]["model_file"]. Component: Selected variant 'No variant is selected for component: onnxruntime::ModelPackageComponentContext::GetSelectedVariantFileSessionOptionsSelected variant is null for component: Selected variant has no file entry.Session options key/value cache size mismatchonnxruntime::ModelPackageComponentContext::GetSelectedVariantFileProviderOptionsProvider options key/value cache size mismatchonnxruntime::ModelPackageComponentContext::RebuildProviderListForSessiononnxruntime::ModelPackageComponentContext::GetSelectedVariantNameunknown errorFailed to open model package at 'onnxruntime::ModelPackageContext::ModelPackageContextort' in component 'Failed to parse executor_info["ort"] JSON for variant 'ORT variant configuration must be a JSON object for variant 'model_fileORT variant configuration: model_file must be a string for variant 'provider_optionsFailed to parse additional_metadata JSON for variant 'model package handle is not open' in model package: Failed to resolve 'Component model not found: onnxruntime::ModelPackageContext::GetVariantEpCompatibility' for variant '' = 'Failed to resolve ORT variant 'onnxruntime::ModelPackageContext::ModelPackageContext(const std::filesystem::path &)::(lambda)::operator()' must be a JSON object for variant 'ORT variant configuration: '' entries must be strings for variant 'Variant '€¿ ¿€¿€¿€¿€Ÿ€¿�¿€¿€¿€¿€¿€¿€�€¿€¿ onnxruntime::ModelPackageOptions::ResolveEpSelection..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\model_package\model_package_options.cconnxruntime::VariantSelector::SelectVariant..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\model_package\model_package_variant_selector.ccMultiple EPs captured for model package; using only the first ('') for variant matching.onnxruntime::(anonymous namespace)::MatchVariantForEpFailed to validate compiled model compatibility for variant ''. Error: cpugpunpuonnxruntime::(anonymous namespace)::ValidateCompatibilityStringÜL‘€àL‘€äL‘€d2€env, session_options and out must be non-nullpackage_root must be non-nullout must be non-nullctx and out_count must be non-nullctx, out_names, and out_count must be non-nullctx, component_name, and out_count must be non-nullctx, component_name, out_variant_names, and out_count must be non-nullcontext, component_name, options, and out must be non-nullComponent model not found.ctx and folder_path must be non-nullSelected variant folder path is null.env, ctx, and session must be non-nullSession option keys/values size mismatch.Provider option keys/values size mismatch.ctx, component_name, and variant_name must be non-nullctx, input, and out_path must be non-nullctx and out_version must be non-nullctx and out_name must be non-nullSelected variant name is null.CreateEnvWithOptions requires a valid (non-null) OrtEnvCreationOptions argumentCreateEnvWithOptions requires a valid (non-null) output parameter into which to store the new OrtEnv instanceCreateEnvWithOptions requires a OrtEnvCreationOptions argument with the version set equal to ORT_API_VERSIONCreateEnvWithOptions requires a OrtEnvCreationOptions argument with a valid logging severity level value from the OrtLoggingLevel enumerationCreateEnvWithOptions requires a OrtEnvCreationOptions argument with a valid (non-null) log identifier stringSparseTensor is not supported in this build.RegisterCustomOpsLibrary: Failed to load libraryRegisterCustomOpsRegisterCustomOpsLibrary: Entry point RegisterCustomOps not found in libraryRegisterCustomOpsUsingFunction: Registration function name must be specified.RegisterCustomOpsUsingFunction: Registration function was not foundEnableOrtCustomOps: Custom operators in onnxruntime-extensions are not enabledno inputs were passedOrtApis::RunAsync..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\onnxruntime_c_api.ccRunAsync() active adapters specified, but won't have an effectsession.record_ep_graph_assignment_infoSession configuration entry '' must be set to "1" to retrieve EP graph assignment information.'ep_subgraphs' argument is null'num_ep_subgraphs' argument is nullEpAssignedSubgraph_GetEpName requires a valid (non-null) `out` output parameter into which to store the EP name string.EpAssignedSubgraph_GetNodes requires a valid (non-null) `ep_nodes` output parameter into which to store the pointer to the node array.EpAssignedSubgraph_GetNodes requires a valid (non-null) `num_ep_nodes` output parameter into which to store the number of nodes.EpAssignedNode_GetName requires a valid (non-null) `out` output parameter into which to store the name string.EpAssignedNode_GetDomain requires a valid (non-null) `out` output parameter into which to store the domain string.EpAssignedNode_GetOperatorType requires a valid (non-null) `out` output parameter into which to store the operator type string.OrtApis::RunWithBindingRunWithBinding() has active adapters specified, but won't have an effectlengths allocation failedstring buffer allocation failedOutput buffer allocation failedinput array doesn't equal tensor sizeelement index is out of boundsindex is out of boundsInput `value` argument must not be nullOutput `size` argument must not be nullOrtValue is expected to contain a tensorString tensors are not supported by this APIoffsets buffer is not equal to tensor sizeoutput buffer is too small. Use GetStringTensorDataLength.buffer size is too small for string elementSpecified domain and type names combination does not refer to a registered opaque typeml_type != nullptrOrtApis::CreateOpaqueValueOpaque type is not a non_tensor type!!!non_tensor_base != nullptrOrtApis::GetOpaqueValueInvalid build with no providers availableSpecified provider is not supported.this API does not support stringsthis API does not support sub-byte packed types (e.g., int4). Use OrtValue::GetTensorMutableData and manual unpacking instead.location dimensions do not match shape sizeinvalid location rangeInvalid configuration value was provided.max_memarena_extend_strategyinitial_chunk_size_bytesmax_dead_bytes_per_chunkinitial_growth_chunk_size_bytesmax_power_of_two_extend_bytesuse_cuda_mempoolcuda_mempool_release_thresholdcuda_mempool_bytes_to_keep_on_shrinkInvalid key found: Invalid source model: data pointer is nullInvalid source model: data size is 0OrtValueInfo '' does not have valid type informationNot enough space for value consumers: expected buffer with at least elements, got 'is_required_graph_input' argument is NULL'is_optional_graph_input' argument is NULL'is_graph_output' argument is NULL'is_constant_initializer' argument is NULL'is_outer_scope' argument is NULL'graph_name' argument is NULL'out' argument is NULL'model_path' argument is NULL'ir_version' argument is NULL'num_operator_sets' argument is NULL'num_inputs' argument is NULL'num_outputs' argument is NULL'num_initializers' argument is NULL'num_nodes' argument is NULL'node' argument is NULL'num_nodes' argument should be > 0src_graph is a ModelEditorGraph which doesn't support Graph_GetGraphView.node indexed [] appears to be a ModelEditorNodesub_graph'node_id' argument is NULL'node_name' argument is NULL'operator_type' argument is NULL'since_version' argument is NULL'num_implicit_inputs' argument is NULL'num_attributes' argument is NULL'attribute' argument is NULLnode is a ModelEditorNode which doesn't support Node_GetAttributeByName.Node attribute does not exist: attr_tensor argument is nullattribute argument is nullThis OrtOpAttr instance is not a 'TENSOR' attributeTensor proto doesn't have data type.Tensor proto has invalid data type.Tensor proto with external data for value attribute is not supported.name argument is null'num_subgraphs' argument is NULL'graph' argument is NULLnode is a ModelEditorNode which doesn't support Node_GetEpName.Invalid argument provided to SessionGetEpDeviceForInputs. exceeds the provided size of Number of inputs Invalid argument provided to SessionGetEpDeviceForOutputs.Number of outputs ep_device and stream must be provided.ep_device does not use DEFAULT memory of a non-CPU device.The execution provider does not support streams.Failed to get a stream implementation from the EP factory.Invalid arguments provided to CopyTensors.Data transfer implementation between source and destination device was not found.Invalid argument provided to GetModelCompatibilityForEpDevices.ep_devices contains a null entry.All ep_devices must be from the same execution provider.Invalid argument provided to GetCompatibilityInfoFromModel.Invalid argument provided to GetCompatibilityInfoFromModelBytes.Model data size exceeds maximum supported size (2GB). Use GetCompatibilityInfoFromModel with a file path instead.config must not be nullOrtThreadPoolCallbacksConfig requires version set to ORT_API_VERSIONSetPerSessionThreadPoolCallbacks requires ORT built with --enable_session_threadpool_callbackspµ€ð¶€·€`$Q€°#Q€ 'Q€Ð'Q€°4Q€P5Q€ð5Q€à¢L€ §L€@¦L€€¦L€�§L€°§L€ЧL€à§L€p¨L€€¨L€�¨L€ШL€à¨L€ð¨L€P©L€`©L€à0Q€ð1Q€02Q€p2Q€Ð:Q€à:Q€ð:Q€;Q€ ;Q€@;Q€`;Q€€;Q€ ;Q€0›€ œ€0œ€@œ€`œ€PÀ€pœ€�œ€ œ€P/Q€)Q€À;Q€à;Q€>>::check..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\framework\data_types_internal.hMap is missing type entry for its valueonnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType>::checkonnxruntime::DataTypeImpl::GetType() == type_onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType>>::checkonnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType>::checkInput is not of one of the supported map types.onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType>::checkInvalid index requested for map type.onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType>::checkonnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType>::checkonnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType>::checkonnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType>::checkonnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType>::checkNumber of values should be at least 1.For map type num_values MUST be 2Either the key tensor or the value tensor has NumDimensions > 1Key and value tensors have unequal number of elements.Key type is not supported yet.Tensor must always contain primitive types. Found: value_type != nullptrOrtCreateValueImplMapHelperValue type is not supported yet: len >= 0 && static_cast(len) < std::numeric_limits::max()OrtCreateMapMLValueEach element of the sequence should be either tensor or map.At least one element in the sequence is of a type different from others.Unsupported input typeExpecting all elements to be tensors. Got: in[idx]->IsTensor()OrtCreateValueImplSeqHelperSequences must have tensors of the same data type. There was at least one tensor in the input that was different.pXr€ ?€Ð\€pXr€À5}€Ð5}€àë!€OrtValue must contain Tensor with data.All OrtValue instances must have the same OrtMemoryInfoFailed to allocate memory for compatibility info.outputs inputs Number of @C¡€ÐC¡€`D¡€pXr€ ?€P?€pXr€À5}€Ð5}€p?€pXr€@Ï€à€pXr€À5}€Ð5}€ €€àЀd€€ÏQ€‡€ˆ‰‘€The provided EP metadata should not explicitly specify the EP version.versionMust specify a valid OrtEpGraphSupportInfo instanceMust specify a valid array of 1 or more supported nodesMust specify a valid OrtGraph instanceMust specify a non-null OrtNodeMemory type must be DEFAULT or HOST_ACCESSIBLE.Must specify a non-null OrtKernelRegistryMust specify a non-null OrtKernelDefMust specify a non-null OrtKernelCreateFuncStart version must be >= 1End version must be >= to the start versionMust specify at least one OrtDataType instanceMust specify a valid array of OrtDataType instancesMust specify a valid name for a kernel definition's type constraintMust specify at least one input/output aliasMust specify a valid array of input indices to aliasMust specify a valid array of output indices to aliasMust specify at least one input/output alias (mutable)Must specify a valid array of input indices to alias (mutable)Must specify a valid array of output indices to alias (mutable)Must specify a valid non-null OrtKernelDefMust specify a non-null `start_version` output parameterMust specify a non-null `end_version` output parameterMust specify a non-null `mem_type` output parameterMust specify a non-null OrtKernelDef output parameterMust specify a valid non-null OrtEpGraphSupportInfo instanceMust specify a valid non-null OrtNode instanceOrtNode created via the ModelEditor API is not supportedMust specify a valid OrtPrePackedWeightsCache instanceMust specify a valid array of buffer data pointersMust specify a valid array of buffer data sizesMust specify at least one weight data bufferMust specify a non-null OrtKernelInfo instance from which to obtain an OrtEpMust specify a non-null output parameter in which to store the OrtEp instanceOrtKernelInfo does not have a valid reference to an execution provider instanceOrtKernelInfo is not associated with a plugin EP (OrtEp) instance.details parameter must not be nullMust specify a non-null OrtKernelInfo instance to create an If OrtKernelImplMust specify a non-null output parameter to hold the OrtKernelImpl for IfMust specify a non-null OrtKernelInfo instance to create a Loop OrtKernelImplMust specify a non-null OrtLoopKernelHelper instance to create a Loop OrtKernelImplOrtLoopKernelHelper must have a non-null OrtLoopKernelHelper::Release functionOrtLoopKernelHelper must have a non-null OrtLoopKernelHelper::ConcatOutput functionMust specify a non-null output parameter to hold the OrtKernelImpl for LoopMust specify a non-null OrtKernelInfo instance to create a Scan OrtKernelImplMust specify a non-null OrtScanKernelHelper instance to create a Scan OrtKernelImplOrtScanKernelHelper must have a non-null OrtScanKernelHelper::Release functionOrtScanKernelHelper must have a non-null OrtScanKernelHelper::Transpose functionMust specify a non-null output parameter to hold the OrtKernelImpl for ScanKernel implementations for Scan older than opset version 9 are not supportedOrtEnv instance does not existGetEnvConfigEntries requires a valid (non-null) output parameter into which to store the new OrtKeyValuePairs instancename must not be nulldomain must not be nullout_schema must not be nullai.onnxschema must not be nullout must not be null inputs. out of range. Schema has Input index outputs.Output index constraints.Type constraint index type_constraint must not be nullout_types must not be nullnum_types must not be nullout_indices must not be nullcount must not be nullOrtProfilingEvent output parameter is NULLEvent name argument is NULL ... ' is out of the expected range: [OrtProfilingEventCategory value '`arg_keys` and `arg_values` must be non-null when `num_args` > 0 is NULLArg key at index Arg value at index OrtProfilingEvent is NULLOrtProfilingEventCategory output parameter is NULLoutput parameter for the event name is NULLoutput parameter for the event timestamp is NULLoutput parameter for the event duration is NULLKey parameter is NULLOutput parameter is NULLOrtProfilingEventsContainer instance is NULLMust provide at least one event to add to OrtProfilingEventsContainer.OrtProfilingEvent instance at index R€R€@R€ R€€ÀR€R€R€@R€`R€€R€ ØI€�R€pâP€€ R€ÐR€PR€€R€àR€R€ R€` R€� R€  R€° R€ð R€ R€ R€@ R€` R€€ R€  R€à R€°�Q€R€ R€`R€pR€°R€ðR€R€�R€ðR€pR€ÀR€ÐR€@R€àR€R€R€°R€àR€p R€!R€ð!R€À"R€P#R€@$R€%R€ %R€p&R€'R€ 'R€@(R€à(R€`2R€�2R€3R€ 3R€04R€À4R€à7R€€;R€00pXr€@Ï€�Ï€pXr€À5}€Ð5}€ÐÏ€`E¡€ðE¡€PF¡€°F¡€ expected to be >= 25) for OrtEpProfilerImpl::ort_version_supported (required function implementations: Release, StartProfiling, and EndProfiling is missing one or more OrtEpProfilerImpl for virtual onnxruntime::PluginEpProfiler::StartProfiling..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\plugin_ep\ep_event_profiling.ccOrtEpProfilerImpl::StartProfiling() for returned an error OrtStatus: virtual onnxruntime::PluginEpProfiler::EndProfilingOrtEpProfilerImpl::EndProfiling() for virtual onnxruntime::PluginEpProfiler::StartOrtEpProfilerImpl::StartEvent() for virtual onnxruntime::PluginEpProfiler::StopOrtEpProfilerImpl::StopEvent() for CPU EP factory currently only supports one device at a time.virtual onnxruntime::InternalExecutionProviderFactory::CreateProvider..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\plugin_ep\ep_factory_internal.cc1.29.0Internal error. CreateIExecutionProvider should be used for EpFactoryInternal.onnxruntime::EpFactoryInternal::CreateEp..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\plugin_ep\ep_factory_internal.his_virtualWebGPU EP factory currently only supports one device at a time.session.compile_onlyWebGPU EP was selected on a virtual GPU device, which has no real GPU behind it and can only serve a compile-only session (session.compile_only=1). Select a real GPU device to run inference.Failed to create WebGPU data transfer - API version mismatch.onnxruntime::PluginEpOpKernel::Create..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\plugin_ep\ep_kernel_registration.ccIExecutionProvider* retrieved from OpKernelInfo should never be nullptrep != nullptr assigned to node named OrtKernelCreateFunc returned a NULL OrtKernelImpl for OrtKernelImpl::flags has been initialized to an unexpected value for Compute() function for OrtKernelImpl is missing an implementation of the Release() function for onnxruntime::GetPluginEpKernelRegistry is not implementedvirtual onnxruntime::OpKernel::ComputeAsyncPluginEpOpKernel::PrePack() expected PrePackedWeights instance to be initially emptyvirtual onnxruntime::PluginEpOpKernel::PrePackbut did not set the `is_packed` output parameter to true.OrtKernelImpl::PrePackWeight() tried to share packed weight data virtual onnxruntime::PluginEpOpKernel::UseSharedPrePackedBuffers was not originally created by ORT via an OrtEpApi function.OrtKernelImpl instance for control flow operator onnxruntime::CopyEpKernelRegistry €P €@G¡€PluginEpKernelCreateFunctor does not wrap a valid OrtKernelCreateFunconnxruntime::PluginEpKernelCreateFunctor::operator()pG¡€virtual onnxruntime::EpLibraryPlugin::Load..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\plugin_ep\ep_library_plugin.ccFailed to unload execution provider library: with error: virtual onnxruntime::EpLibraryPlugin::UnloadReleaseEpFactory failed for: Unloading factories were not released due to errors. This may cause memory leaks. Please check the error details in the log.onnxruntime::EpLibraryPlugin::Load()::(lambda)::operator()CreateEpFactoriesReleaseEpFactoryEpLibraryProviderBridge has been unloaded. Please create a new instance using LoadPluginOrProviderBridge.virtual onnxruntime::EpLibraryProviderBridge::Unload..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\plugin_ep\ep_library_provider_bridge.ccCreateAllocator is not implemented for this EP factory.CreateSyncStreamForDevice is not implemented for this EP factory.InitGraphicsInterop is not implemented for this EP factory.DeinitGraphicsInterop is not implemented for this EP factory.Invalid arguments to SelectBestModelCandidate.Error creating execution provider: virtual onnxruntime::PluginExecutionProviderFactory::CreateProvider..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\plugin_ep\ep_plugin_provider_interfaces.cconnxruntime::PluginExecutionProviderFactory::CreatePluginExecutionProvider' returned a NULL OrtEp instanceOrtEpFactory::CreateEp() for 'ep.enable_weightlessarena.virtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::GetCapability returning due to stop already setFailed to create OrtGraph for OrtEp::GetCapability() for failed with error: set resource threshold from device: bytes GetAvailableResource returned unsupported kind: GetAvailableResource failed: OrtEp::GetCapability() specified nodes that cannot be assigned to Found one or more nodes that were already assigned to a different EP named ''. Ex: node with name ' did not specify exactly one valid node when calling EpGraphSupportInfo_AddSingleNode(). node: cost: would_be_consumed: budget: halting assignment due to budget at node: set an empty array of nodes when specifying supported nodes. set nodes that cannot be fused together. Please ensure that the nodes provided to EpGraphSupportInfo_AddNodesToFuse() do not have an unsupported node in any path between two of the supported nodes. set nodes that cannot all be fused together. fused group cost: halting assignment: fused group exceeds budget.PluginExecutionProvider::GetCapability() has invalid NodeGroupingKind: onnxruntime::PluginExecutionProvider::FusedNodeState::AddFusedNode did not provide a valid Compile() functionOrtEp for virtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::Compile did not provide a valid ReleaseNodeComputeInfos() function' does not implement GetWeightlessSupport.Weightless mode requested (ep.enable_weightless=1) but EP '' does not support weightless mode on this device.' was compiled with API version which predates GetWeightlessSupport (version 29). ORT cannot verify EP weightless support. The EP may still handle weightless via its own provider options.instance for graph at index OrtEp::Compile() did not set a valid OrtNodeComputeInfo virtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::GetPreferredLayoutOrtEp::GetPreferredDataLayout() returned an invalid data layout: data_layout_mapping != kDataLayoutMappings.end()) to OrtEpDataLayout.Unable to map target_data_layout (virtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::ShouldConvertDataLayoutForOpvirtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::ConcurrentRunSupported) must be the same.) and number of values (The number of keys (virtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::SetEpDynamicOptionsError creating data transfer: virtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::GetDataTransferThe OrtEpDevice requires the EP library to implement an allocator, but none were found.virtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::CreatePreferredAllocatorsError creating allocator: OrtEpFactory returned an allocator with OrtAllocatorType of OrtArenaAllocator. This type is reserved for ONNX Runtime internal usage only, as any arena usage by the EP library should be opaque to ORTThe OrtEpFactory is stream aware, but did not provide CreateSyncStreamForDevice.virtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::RegisterStreamHandlersvirtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::GetCompiledModelCompatibilityInfoFailed to create EpGraph: virtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::ValidateCompiledModelCompatibilityInfovirtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::GetProfilerOrtEp::CreateProfiler for returned an error status: OrtEp::IsGraphCaptured OrtEp::ReplayGraphvirtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::IsGraphCaptureEnabled returned true from OrtEp::IsGraphCaptureEnabled but did not implement . ORT will not use this EP for graph capture/replay.virtual onnxruntime::PluginExecutionProvider::ReplayGraph (expected at least OrtEp has invalid ort_version_supported=onnxruntime::SanityCheckOrtEpOrtEp has null GetName function pointer.OrtEp's GetName function returned null.!ep_devices.empty()onnxruntime::GetOrtDeviceForPluginEp�åL€ÀÝL€pXr€`:€P?€pXr€À5}€Ð5}€àE€: OrtEp::Compile() returned a NULL EPContext node.onnxruntime::ConvertEpContextNodesthat were not created with OrtModelEditorApi.: OrtEp::Compile() returned OrtNode objects EPContext node for InlinedVector::reserve failed length checkp2€ 2€°G¡€onnxruntime::PluginExecutionProvider::Compile(const std::vector &, std::vector &)::(lambda)::operator()OrtNodeComputeInfo::CreateState() failed with error: ðG¡€`I¡€ÐJ¡€@L¡€€ðL€àíL€°1|€Ð3€Error creating sync stream for device: status == nullptr && stream != nullptronnxruntime::PluginExecutionProvider::RegisterStreamHandlers(IStreamCommandHandleRegistry &, AllocatorMap &)::(lambda)::operator()Failed to create Notification: [virtual onnxruntime::plugin_ep::Stream::CreateNotification..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\plugin_ep_stream.h@M¡€ N¡€onnxruntime::LoadDynamicLibraryFromProvider..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\provider_bridge_ort.ccFailed to load dynamic library S€0S€ Ê€0Ê€` S€p S€° S€à S€ð S€ S€ S€p S€€ S€� S€  S€° S€À S€Ð S€ S€P S€€ S€À S€ S€@ S€€ S€À S€ S€@ S€€ S€à S€ S€`S€ S€àS€ S€`S€ S€àS€ S€`S€ S€àS€ S€@S€PS€`S€€S€ S€ÐS€ðS€S€S€ S€0S€@S€PS€`S€pS€€S€�S€ S€°S€ÀS€ÐS€àS€S€` S€S€ S€€S€°S€ÀS€ÐS€àS€ðS€S€S€ S€0S€@S€PS€`S€pS€€S€ S€€S€PS€°S€ÀS€ÐS€àS€S€ S€°S€0S€@S€PS€pS€€S€�S€°S€ÀS€S€ÐS€àS€ðS€ S€0S€@S€`S€pS€�S€ S€°S€€…€ÀS€ÐS€àS€ðS€S€S€ S€0S€@S€PS€`S€pS€€S€�S€ S€°S€ÀS€ÐS€àS€S€0S€`S€€S€�S€°S€ÀS€ðS€S€S€ S€0S€`S€€S€`S€`S€ S€S€°S€ÀS€ÐS€àS€pS€ðS€S€S€ S€0S€`S€�S€ S€ÐS€àS€ðS€@S€PS€pS€€S€pS€ S€ S€S€�S€ S€°S€àS€S€`S€ðS€S€S€°$€ S€@S€`S€pS€ S€S€@S€°S€ÀS€ÐS€àS€ðS€S€S€ S€0S€@S€PS€`S€pS€€S€�S€ S€°S€ÀS€ÐS€àS€S€ S€S€S€€S€€S€ S€ðS€S€ S€0S€0S€@S€PS€`S€S€€S€�S€S€ S€@S€ S€ S€°S€ÀS€ÐS€ðS€ S€0 S€@ S€P S€ÐS€àS€ðS€@S€€ S€� S€0S€`S€  S€`S€àS€° S€À S€ S€ S€S€ð S€!S€!S€!S€ !S€`S€`S€S€0!S€@!S€P!S€`!S€p!S€°S€°S€€!S€�!S€ !S€ !S€°!S€À!S€Ð!S€à!S€ð!S€"S€"S€ "S€0"S€�"S€ð"S€à#S€ð#S€ $S€@$S€`$S€€$S€ $S€°$S€À$S€à$S€ð$S€%S€%S€%S€ %S€€ð…€P%S€`%S€�%S€°%S€À%S€à%S€ð%S€`€ð…€@S€&S€&S€ &S€0&S€@&S€P&S€`&S€p&S€ð€ð…€ð…€€&S€@S€�&S€ &S€°&S€À&S€ÐÖ€Ð&S€à&S€ð&S€ð…€'S€'S€@'S€P'S€`'S€p'S€€'S€�'S€à'S€ð'S€(S€(S€ (S€0(S€@(S€P(S€`(S€p(S€€(S€�(S€ (S€ tI€°(S€À(S€S€Ð(S€à(S€ð(S€)S€0)S€@)S€P)S€`)S€p)S€€)S€�)S€ )S€°)S€À)S€Ð)S€à)S€ð)S€*S€*S€ *S€0*S€@*S€P*S€p*S€€*S€�*S€ *S€°*S€À*S€Ð*S€à*S€ð*S€+S€+S€ +S€0+S€@+S€P+S€`+S€p+S€€+S€�+S€ +S€°+S€Ð+S€}€à+S€ð+S€à~€,S€,S€ ,S€0,S€@,S€à‰€P,S€`,S€Ћ€p,S€€,S€P†€�,S€ ,S€p„€°,S€À,S€ ‚€Ð,S€à,S€ð,S€-S€-S€ -S€ &S€ð&S€0-S€@-S€P-S€`-S€p-S€€-S€�-S€ -S€°-S€À-S€Ð-S€à-S€0.S€ .S€/S€ /S€0/S€ /S€0S€€0S€ð0S€P1S€°1S€2S€p2S€à2S€ð2S€3S€ -S€S€3S€ 3S€=€03S€-S€@3S€P3S€`3S€ 3S€°3S€à3S€ð3S€4S€4S€ 4S€04S€@4S€ 4S€5S€p5S€€5S€À5S€6S€@6S€ª.€P6S€ÀS€`6S€p6S€€6S€�6S€ 6S€°6S€À6S€Ð6S€ð3S€ð…€ S€à6S€ð6S€7S€p7S€à7S€ð7S€@8S€€8S€�8S€ 8S€°8S€À8S€9S€`h€`9S€p9S€Ð9S€P:S€`:S€p:S€€:S€à:S€ð:S€;S€@;S€P;S€`;S€p;S€�;S€°;S€À;S€PS€>S€>S€ >S€0>S€@>S€P>S€`>S€p>S€ð6S€€>S€Ð>S€à>S€ð>S€?S€0?S€`?S€p?S€€?S€�?S€ ?S€°?S€À?S€À?S€Ð?S€à?S€ð?S€ Ô€@S€0AS€@AS€PAS€`AS€pAS€€AS€ -S€�AS€ AS€°AS€ÀAS€ÐAS€àAS€ðAS€BS€BS€ BS€0BS€@BS€PBS€`BS€pBS€€BS€�BS€ÐBS€àBS€ðBS€`CS€ðBS€`CS€ÐCS€àCS€ðCS€DS€0W€ð…€ð3S€@S€ S€ DS€0DS€pDS€àDS€ES€ ES€0ES€ð…€@ES€PES€`ES€`FS€`GS€`GS€pGS€€GS€�GS€ GS€°GS€ÀGS€ÐGS€àGS€ðGS€HS€0HS€PHS€pHS€€HS€ HS€ÀHS€àHS€ðHS€IS€IS€ IS€0IS€PIS€pIS€�IS€°IS€ÐIS€ðIS€JS€0JS€@JS€PJS€`JS€pJS€€JS€�JS€ JS€°JS€KS€pKS€€KS€€Ñ€�KS€LS€`LS€pLS€€LS€�LS€ LS€°LS€ÀLS€ÐLS€àLS€ðLS€MS€MS€ MS€0MS€@MS€PMS€`MS€pMS€€MS€�MS€ MS€°MS€ÀMS€ÐMS€àMS€ðMS€NS€NS€ NS€0NS€@NS€PNS€`NS€pNS€€NS€�NS€ NS€@OS€POS€@OS€`OS€pOS€€OS€�OS€ OS€°OS€ÀOS€ÐOS€àOS€ðOS€PS€PS€ PS€0PS€@PS€PPS€`PS€pPS€€PS€@S€�PS€ PS€@-S€°PS€`6S€ÀPS€ÐPS€ -S€àPS€à,S€ðPS€QS€QS€ QS€0QS€@QS€PQS€`QS€€QS€�QS€ QS€°QS€RS€ RS€PRS€onnxruntime::ProviderLibrary::LoadAn absolute path must be specified.GetProvideronnxruntime::ProviderLibrary::Getonnxruntime::ProviderLibrary::Unloadonnxruntime_providers_cuda.dllonnxruntime_providers_cuda_ut.dllonnxruntime_providers_cann.dllonnxruntime_providers_dnnl.dllonnxruntime_providers_vitisai.dllonnxruntime_providers_openvino.dllonnxruntime_providers_tensorrt.dllonnxruntime_providers_nv_tensorrt_rtx.dllonnxruntime_providers_migraphx.dllonnxruntime_providers_qnn.dlldevice_typenum_of_threadscache_dircontextenable_opencl_throttlingdisable_dynamic_shapesonnxruntime::OrtOpenVINOProviderOptionsToOrtOpenVINOProviderOptionsV2enable_npu_fast_compile option is deprecated. Skipping this optionnum_streamsload_configmodel_priorityenable_qdq_optimizerenable_causallmTensorRT Provider not available, can't get interface for itonnxruntime::GetProviderInfo_TensorRTCUDA Provider not available, can't get interface for itonnxruntime::GetProviderInfo_CUDAMIGraphX Provider not available, can't get interface for itonnxruntime::GetProviderInfo_MIGraphXAddTensorRTCustomOpDomainToSessionOptionThe custom op domain name is already in session option.SessionOptionsAppendExecutionProvider_MIGraphX: Failed to load shared librarySessionOptionsAppendExecutionProvider_OpenVINO: Failed to load shared libraryMaximum string length for a provider options key is 1024 and value is 2048.SessionOptionsAppendExecutionProvider_OpenVINO_V2: Failed to load shared libraryCUDA execution provider is either not enabled or not available.OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_Cuda: Failed to load shared libraryOrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_TensorRT: Failed to load shared libraryTensorRT execution provider is not enabled in this build.CUDA execution provider is not enabled in this build.SessionOptionsAppendExecutionProvider_CANN: Failed to load shared libraryCANN execution provider is not enabled in this build.SessionOptionsAppendExecutionProvider_Dnnl: Failed to load shared libraryoneDNN execution provider is not enabled in this build.Maximum string length for a provider options key/value is 1024.session_optionsSessionOptionsAppendExecutionProvider_VitisAI: Failed to load shared libraryonnxruntime_providers_shared.dllonnxruntime::ProviderSharedLibrary::InitializeProvider_SetHostonnxruntime::ProviderSharedLibrary::UnloadFailed to get optimizer index >= 0..\..\third_party\protobuf\src\google\protobuf\repeated_ptr_field.hindex < current_size_àÞ €ÐTS€@`S€0€Pn€0g€°1|€€g€àÞ €P^S€`^S€p^S€àÞ €ÐTS€€YS€�YS€ YS€°YS€ÀYS€àÞ €ÐTS€ ]S€À]S€À]S€Ð]S€ Max:Validating no unexpected access using an invalid node_index. Got:node_index < nodes_.size()onnxruntime::Graph::NodeAtIndexImpl..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\graph\graph.h�ß €ÐTS€àTS€0€Initializer mutable data type mismatchvirtual onnxruntime::ProviderHostImpl::Initializer__mutable_dataInitializer data type mismatchvirtual onnxruntime::ProviderHostImpl::Initializer__data is not present.Required input at index input_ptronnxruntime::OpKernelContext::RequiredInput..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\framework\op_kernel_context.hPlease fetch output tensor with specified shape.p_ml_valueonnxruntime::OpKernelContext::OutputOrtValue::GetMutableRequired output at index output_ptronnxruntime::OpKernelContext::RequiredOutputT Tensor type mismatch. utils::IsPrimitiveDataType(dtype_)onnxruntime::Tensor::MutableData..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\framework\tensor.honnxruntime::Tensor::Dataonnxruntime::Tensor::DataAsSpanTensor type mismatch.type == dtype_onnxruntime::Tensor::MutableDataRawonnxruntime::Tensor::DataRaw) != new size (Tensor size (shape_.Size() == new_shape.Size()onnxruntime::Tensor::Reshapei < tensors_.size()onnxruntime::TensorSeq::GetAtTensorSeq: tensor to be added has a different data type.IsSameDataType(tensor)onnxruntime::TensorSeq::AddIsSameDataType(tensor.Get())EP selection delegate failed: EP selection delegate did not select anything. EP devices.The limit is ). EP selection delegate selected too many EP devices (No execution providers selected. Please check the device policy and available devices.custom_delegateDEFAULTPREFER_CPUPREFER_NPUPREFER_GPUMAX_PERFORMANCEMAX_EFFICIENCYMIN_OVERALL_POWERsession.disable_cpu_ep_fallback..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\provider_policy_context.cconnxruntime::ProviderPolicyContext::SelectEpsForModelPackageonnxruntime::ProviderPolicyContext::SelectEpsForSessiononnxruntime::ProviderPolicyContext::CreateExecutionProvideronnxruntime::ProviderPolicyContext::AddEpDefaultOptionsToSessionNo CPU based execution providers were found.first_cpu != sorted_devices.end()virtual onnxruntime::PreferCpuEpPolicy::SelectProvidersForDevicesUnexpected combination of devicesonnxruntime::ProviderPolicyContext::OrderDevices(const std::vector &)::(lambda)::operator()Discretegraph_namegraph_descriptionCreateProvider without parameters is not supported.Microsofthò‘€pò‘€€ò‘€�ò‘€ ò‘€°ò‘€Àò‘€DMLDmlExecutionProviderQNNQNNExecutionProviderOpenVINOOpenVINOExecutionProviderSNPESNPEExecutionProviderXNNPACKXnnpackExecutionProviderWEBNNWebNNExecutionProviderWebGPUWebGpuExecutionProviderAZUREAzureExecutionProviderJSJsExecutionProviderVitisAIVitisAIExecutionProviderCoreMLCoreMLExecutionProviderNvTensorRtRtxNvTensorRTRTXExecutionProviderMIGraphXMIGraphXExecutionProviderep_to_append.id != EpID::INVALIDOrtApis::SessionOptionsAppendExecutionProvider..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\provider_registration.ccROCMProvider options key/value cannot be emptyProvider option key length is but the limit is . Provider option key: Provider option value length is Unknown provider name ''. Currently supported values are '/', and execution provider is not supported in this build. execution provider is not enabled in this build. Attribute type not supported yet.standalone_onnxruntime::standalone::CreateOp..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\standalone_op_invoker.cc' op_type:Kernel definition was not found for node Domain:'onnxruntime::standalone::InvokeOpCompute_Create_State_Release_State_€è€ þ€°1|€°Q€p¾€@€Unable to find schema for node. Domain:'onnxruntime::standalone::NodeRepo::RegisterCustomOpNodeSchemasComparing default-constructed hashtable iterator with a non-default-constructed hashtable iterator...\..\third_party\abseil-cpp\absl\container\internal\raw_hash_set.hInvalid iterator comparison. %soperator->%s called on end() iterator.%s called on default-constructed iterator.%s called on invalid iterator. The element might have been erased or the table might have rehashed. Consider running with --config=asan to diagnose rehashing issues.operator*()operator++kernel already mapped to existing nodeHHpXr€ ?€°ÊS€pXr€À5}€Ð5}€ðÊS€matching node is missing, expect: invalid node input count: invalid node output countinvalid arg_num.arg_num < static_cast(input_count_)virtual onnxruntime::standalone::StandAloneKernelContext::NumVariadicInputssparse tensor is not supported in this build.Trying to get a Tensor, but got: IsTensor()OrtValue::Get..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\framework\ort_value.hTrying to get a TensorSeq, but got: IsTensorSequence()virtual onnxruntime::standalone::StandAloneKernelContext::OutputMLValueTensor sequence must contain only primitive typeselem_type_ != nullptronnxruntime::TensorSeq::SetType..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\framework\TensorSeq.h €€ €p¤€erase() pXr€@Ï€P®€pXr€À5}€Ð5}€�®€`size` argument is NULLonnxruntime::CompileModel..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\session\utils.cconnxruntime::LoadPluginOrProviderBridgeLoading EP library: as a provider bridge as a pluginMust provide one or more OrtEpDevice instances.All OrtEpDevice values in ep_devices must have the same execution provider.Must provide the same number of keys and values for EP options.onnxruntime::AddEpOptionsToSessionOptionsonnxruntime::AddEpCustomDomainsToSessionOptionsAvailable EPs and devices: (none) Selected EPs: EP: onnxruntime::PrintAvailableAndSelectedEpInfosEP name should have been set at this point.!ep_info.ep_name.empty()onnxruntime::GetVariantSelectionEpInfoCPUExecutionProviderThe model path is a directory. Loading a model package from a directory path is not supported. Use the model package API (CreateModelPackageContext, SelectComponent, CreateSession) instead.Session logger is invalid, but should have been initialized during session construction.session_logger != nullptrCreateAndRegisterExecutionProviderstest.ep_to_select(anonymous namespace)::TestAutoSelectEPsImplIExecutionProvider that wraps OrtEp has not been implemented.onnxruntime_profile_àЀ¦L€°1|€‡€00pXr€@Ï€€Ù€pXr€À5}€Ð5}€ÀÙ€((pXr€0退é€pXr€À5}€Ð5}€Àé€session.fail_on_suboptimal_compiled_modelep_compatibility_info.ValidateCompiledModelCompatibilityEP compiled model compatibility: Compiled model is not supported by execution provider: . Recompilation recommended for better performance.Compiled model is suboptimal for execution provider: reports compiled model is supported but suboptimal. Consider recompiling for better performance. returned unknown compatibility status: Failed to validate compiled model compatibility for EP No compiled model compatibility info found for EP SUPPORTED_OPTIMALSUPPORTED_PREFER_RECOMPILATIONUNSUPPORTEDNOT_APPLICABLEOrtModel pointer is nullOrtModel has no model_path set and no valid output location was specified for EPContext model generation. SetOutputModelPath/SetOutputModelBuffer, or set the model_path on the OrtGraph before adding it to OrtModel.Attempt to use DefaultLogger but none has been registered.onnxruntime::logging::LoggingManager::DefaultLogger..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\common\logging\logging.h(anonymous namespace)::GetCustomOpDomainsFromEpDeviceInlinedVector::resize failed length check(anonymous namespace)::ShouldAddDomainSkipping custom op domain '': custom ops is empty.': domain already exists in session options.OrtEpDevice{ep_name=", ep_vendor=", device=, ep_metadata={, ep_options={GPUNPUOrtHardwareDevice{type=, vendor_id=, device_id=, vendor=", metadata={ORT_LOAD_CONFIG_FROM_MODELInference session with a model loaded from bytes was configured with EPContext model generation enabled but without a valid location (e.g., file or buffer) for the output model. Please specify a valid ep.context_file_path via SessionOption configs or use the OrtCompileApi to compile a model to a file or buffer.Model data pointer is null.Model data size exceeds maximum supported size (2GB).narrowing error àЀd€p­S€‡€h ’€ ’€8 ’€X ’€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\util\math_cpu.ccdims[d_i] < d_maxonnxruntime::math::NextPositionOrtThreadPoolParams { thread_pool_size: auto_set_affinity: allow_spinning: spin_duration_us: spin_backoff_max: dynamic_block_base_: stack_size: affinity_str: set_denormal_as_zero: }Received null OrtThreadingOptionsReceived invalid value for allow_spinning. Valid values are 0 or 1Received null affinity_stringSize of affinity string must be between 1 and ORT_INTRA_OP_NUM_THREADSORT_INTER_OP_NUM_THREADS must be a non-negative integer, got: *parsed >= 0onnxruntime::concurrency::NumThreadsFromEnvironment..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\util\thread_utils.cc", value: "Failed to parse environment variable - name: "TryParseStringWithClassicLocale(value_str, parsed_value)onnxruntime::ParseEnvironmentVariable..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\platform\env_var_utils.h dè' †@B€–˜áõÊš;, thread_pool_size: Number of affinities does not equal to thread_pool_size minus one, affinities: actual_num_affinities == static_cast(options.thread_pool_size) - 1onnxruntime::concurrency::CreateThreadPoolHelpercustom join thread function not setto.custom_join_thread_fn;Processor id must consist of only digits: std::all_of(processor_interval[0].begin(), processor_interval[0].end(), ::isdigit) && std::all_of(processor_interval[1].begin(), processor_interval[1].end(), ::isdigit)onnxruntime::concurrency::ReadThreadAffinityConfigProcessor id must start from 1: processor_from > 0 && processor_to > 0Invalid processor interval: processor_from <= processor_tostd::all_of(processor_str.begin(), processor_str.end(), ::isdigit)processor_id > 0delimiter must not be empty!delimiter.empty()onnxruntime::utils::SplitString..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\common\string_utils.h ==> Context: Trying to add a domain to DomainToVersion map, but the domain is already exist with version range (). domain: ""Trying to add a domain to LastReleaseVersion map, but the domain is already exist with last version: , domain: "Trying to update a domain in DomainToVersion map, but the domain has not been add. domain: "Trying to update a domain in LastReleaseVersion map, but the domain has not been add. domain: "Trying to register schema with name (domain: version: ) from file line , but it is already registered from file , but its domain is not known by the checker., but its version is not in the inclusive range [] (usually, this means you bumped the operator version but forgot to update the version range in DomainToVersionRange in onnx/defs/schema.h).This operator has **optional** inputs/outputs. See [the doc](IR.md) for more details about the representation of optional arguments. An empty string may be used in the place of an actual argument's name to indicate a missing argument. Trailing optional arguments (those not followed by an argument that is present) may also be simply omitted. This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check [the doc](Broadcasting.md).This operator supports **unidirectional broadcasting** (); for more details please check [the doc](Broadcasting.md). should be unidirectional broadcastable to ..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\lora\adapter_format_utils.cconnxruntime::adapters::utils::MemoryMapAdapterFileThe buffer does not appear to be a valid lora parameter formatonnxruntime::adapters::utils::ValidateAndGetAdapterFromBytesThe buffer fails lora adapter format verificationUnsupported lora format versionLora Parameter: name is missingparam_name != nullptronnxruntime::adapters::utils::CreateOrtValueOverLoraParameter': data_type is UNDEFINEDLora Param 'data_type != TensorDataType::UNDEFINED': dims is missing or emptydims != nullptr && dims->size() > 0': raw_data is missingraw_data != nullptr) calculated from tensor shape and element type) does not match expected size (': raw_data size (Cpu Declared=Mismatch between inferred and declared type. Inferred=[ShapeInferenceError] Unsupported Source/Target type=�T€€ '|€€m€À_€€n€ Ê€0Ê€ É€ was false.Stacktrace: :/\Integer overflowSafeIntExceptionHandler::SafeIntOnOverflow..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\onnxruntime\core\common\safeint.hInvalid memory type: memory_type == MemType::DEFAULT || memory_type == MemType::HOST_ACCESSIBLEOrtDevice::OrtDevice..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\src\include\onnxruntime\core\framework\ortdevice.hTORTpR¡€À(|€unordered_map::at: key not foundunknown°R¡€S¡€InlinedVector::InlinedVector failed length check pÙ€installedexecutor_info' is not a directory.package_root 'Ð<’€manifestt¹’€>’€@*’€ P*’€`*’€ t¹’€°>’€ ¸+’€ (?’€°>’€manifest: missing required 'components' object.manifest: 'components' must be an object.)’€`(’€ô¸’€h(’€¸&’€ (?’€epcompatibility_string¸&’€': executor_info must be an object.'] must be a string (path) or object (inline).': executor_info[': unknown field 'variant_directory' must be a string.': ')’€': variant_directory must be a string.˜?’€0*’€(?’€˜?’€': component_name must be a string.0*’€': missing required 'variants' object.': 'variants' must be an object.variantspackage_namepackage_versiondescriptionmanifest: 'layout' must be a string.portablemanifest: 'layout' must be 'portable' or 'installed'.(?’€manifest: '¸+’€manifest: shared_assets must be an object.' is not a valid sha256: URI.manifest: shared_assets key ''] must be a string path.manifest: shared_assets['shared_assets'] points at an external file but the variant has no resolved variant_directory to anchor it.Cannot open executor_info file: 'Failed to parse executor_info JSON at ''] must be a string or object.invalid BOM; 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Expected {1,2,4,8}., g=, kfactor= (q_group_size=Unsupported scale_gs=No matching kernel found for T-MAC GEMMËV€àÐV€` W€PW€pýU€Í€PV¡€W€Ð3€àV¡€à W€€g€pW¡€à W€€g€X¡€à W€€g€°X¡€à W€€g€PY¡€° W€p¤€ðY¡€° W€p¤€�Z¡€ÐÆV€0ÇV€`ÕW€°öU€ÀþU€ÐÈV€ÉV€ ¶U€£U€�!W€mW€`1%€Ð1%€�—W€ÀÆV€ðïU€ÐòU€pýU€Í€0[¡€\¡€(\¡€P\¡€à W€€g€€\¡€à W€€g€]¡€à W€€g€ ]¡€à W€€g€0^¡€ð™X€à¥X€€ªX€¯X€ORT_MLAS_QKGEMM_S8_APPROX_VNNIout_of_range was thrown in -fno-exceptions mode with message "%s"ÐÆV€0ÇV€ íY€ðîY€0ïY€ÐÈV€ÉV€0"Y€£U€pIY€à–Y€`1%€Ð1%€€¸X€ÀÆV€³X€`µX€pïY€Í€À^¡€ÐÆV€0ÇV€P¥Z€ðîY€0ïY€ÐÈV€ÉV€ ïY€£U€àZ€ðbZ€`1%€Ð1%€ ¦Z€ÀÆV€³X€`µX€pïY€Í€�_¡€bad_array_new_length was thrown in -fno-exceptions mode [€à/[€`R[€@ €X[€ð][€PS[€€à†—€ð&|€p!|€ð‡—€ðí}€pë}€àˆ—€`í}€€ì}€°1|€�ì}€À‰—€ î}€p!|€à‰—€�ñ}€pñ}€°1|€€ñ}€°‹—€à'|€ �—€@)~€p!|€Ð�—€ð&|€p!|€p�—€ ,~€p*~€°Õ}€0Ö}€ÀÕ}€€*~€Ð�—€ î}€p!|€pW’€W’``¡ÿÿÿÿ@`W’°basic_stringUnknown exception@‘—€00~€ðns€€1|€�1|€�1|€@s€°1|€À1|€Ð.~€à.~€ð.~€@r€Ps€Б—€p5~€`2~€€1|€�1|€�1|€°2~€°1|€À1|€€2|€�2|€€2|€�3~€4~€0’—€ 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(The IR version of the ONNX model may be too old.)Input is undefined!n->graph_ == this && !n->inGraphList()appendNodeUnknown tensor data typeSparse tensors not supported.p_g != nullptrencodeGraph`b¡€½}ÉÿrÉÿÚrÉÿsÉÿ;rÉÿatÉÿàqÉÿ=qÉÿKsÉÿŸpÉÿPuÉÿ_}Éÿ_}Éÿ"sÉÿÔsÉÿ�ÉÿX‘Éÿû�ÉÿÈ�Éÿ¡�ÉÿAŒÉÿW�ÉÿÇ�Éÿ1�ÉÿI�ÉÿÁŒÉÿ¾‹ÉÿXŸÉÿ �Éÿ �Éÿ �Éÿ �Éÿ �ÉÿøŸÉÿ°ŸÉÿ �Éÿ �ÉÿÁ�Éÿ`�Éÿ`�ÉÿXŸÉÿÁ�Éÿ �Éÿ �Éÿ �Éÿ �Éÿ �Éÿ �Éÿ �Éÿ �Éÿ �Éÿ �Éÿ �ÉÿbúÉÿÉùÉÿÉùÉÿÉùÉÿÉùÉÿÉùÉÿýÉÿ×úÉÿÉùÉÿÉùÉÿ6úÉÿûùÉÿûùÉÿbúÉÿ6úÉÿÉùÉÿÉùÉÿÉùÉÿÉùÉÿÉùÉÿÉùÉÿÉùÉÿÉùÉÿ¼þÉÿÉùÉÿÉùÉÿOK : INVALID_ARGUMENTINVALID_PROTOBUFGENERAL ERROR{“Âe{“ÂeÒ£ÝÝHARDWARE\DESCRIPTION\System\CentralProcessor\0 ... (message truncated) %s%.*s[%s : %d] RAW: )INFOWARNINGERRORFATAL..\..\third_party\abseil-cpp\absl\base\throw_delegate.ccÈÁ’€Ó£…ˆj?$Dsp.ŠÐ1Ÿ)"8 ¤‰lNì˜ú.wÐ8æ!(Estring_view::substrabsl::strings_internal::StringAppendAndOverwriteÿÿÿÿÿÿï„.AÖþL­~B vCo¬d(È Œ ;¹C-Œ[�—ŒÏº[%dŸä«È‹BN=§ôDý¥2iWC¸žG3§¨Õ#öI9PïâÖäKD¼‰Ø—²Òœ<@åœ0¢B:Œ0âŽyE>eÍÍA-Cëâ6?ÐcA€„.Aš™™™™™¹?L‚¢]?é <¿sÝOuG0�6qš&20ùHw‚ZÎáV¥3ä3õù?éO8MË®Ä@ˆ:nµµ¸“F»½×Ùß|Û=€à7yÃAC„×—AY@ˆÃ@jø@Check %s failed: %struety1fnon0000102030405060708090a0b0c0d0e0f101112131415161718191a1b1c1d1e1f202122232425262728292a2b2c2d2e2f303132333435363738393a3b3c3d3e3f404142434445464748494a4b4c4d4e4f505152535455565758595a5b5c5d5e5f606162636465666768696a6b6c6d6e6f707172737475767778797a7b7c7d7e7f808182838485868788898a8b8c8d8e8f909192939495969798999a9b9c9d9e9fa0a1a2a3a4a5a6a7a8a9aaabacadaeafb0b1b2b3b4b5b6b7b8b9babbbcbdbebfc0c1c2c3c4c5c6c7c8c9cacbcccdcecfd0d1d2d3d4d5d6d7d8d9dadbdcdddedfe0e1e2e3e4e5e6e7e8e9eaebecedeeeff0f1f2f3f4f5f6f7f8f9fafbfcfdfeff}q5 =-1áõeÍù•ÝéQJ�­šéÿ´šéÿ»šéÿšéÿëšéÿ›éÿ5›éÿ_šéÿCšéÿ‡šéÿlength > 0::st_Floatxvwbboolcahsiintjlmofloatddoubleegzfloat16*&0123456789+-/%|=!=<>,->[]on}stringiostream]TCTA; _0xf32i32u32.....\..\third_party\abseil-cpp\absl\strings\cord.ccCord length overflowsrc.contents_.size() <= std::numeric_limits::max() - contents_.size()G²éÿ4²éÿ!²éÿ ²éÿñ²éÿî²éÿë²éÿè²éÿ..\..\third_party\abseil-cpp\absl\strings\internal\cord_internal.ccrefcount is too large and vulnerable to overflow..\..\third_party\abseil-cpp\absl\strings\internal\cord_rep_btree.ccCordRepBtree::Rebuild() exceeded max depth () Max height exceededtree->height() <= CordRepBtree::kMaxHeight0X0123456789ABCDEFlÞéÿÀÞéÿØÝéÿØÝéÿ}ÝéÿgÝéÿ¢Ýéÿ9ÝéÿÿÜéÿÿÜéÿÿÜéÿÿÜéÿÿÜéÿÿÜéÿÿÜéÿÿÜéÿÀÞéÿÀÞéÿØÝéÿ—Öèÿ$Öèÿ$Öèÿ$Öèÿ3Öèÿ~Öèÿ¨dßÿUÖèÿydßÿydßÿydßÿydßÿydßÿydßÿydßÿydßÿ$Öèÿ$Öèÿºcßÿ{.ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÄÿÿÈÿÿÿÿÿÿÿÂÿÁÿÿÐÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ ÿÿÿÿ„ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ  €…ÿ‚ÿˆÿ‡ÿÿ†ÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿNANnanINFinf0.E+00e+000123456789ABCDEF0123456789abcdef]âéÿoâéÿ9âéÿKâéÿ'âéÿLqcount >= 0..\..\third_party\abseil-cpp\absl\synchronization\internal\win32_waiter.ccSleepConditionVariableSRW failed: %luˆú..\..\third_party\abseil-cpp\absl\synchronization\mutex.ccdetected illegal recursion in Mutex codes->waitp != nullptr || s->suppress_fatal_errors ÿÿÿÿÿÿÿÿ hcondition untrue on return from LockSlowthis->LockSlowWithDeadline(how, cond, KernelTimeout::Never(), flags)detected illegal recursion into Mutex codewaitp->thread->waitp == nullptr || waitp->thread->suppress_fatal_errorsLockEnqueue to empty list failednew_h != nullptrEnqueue to list failedUnlockwaitp == nullptr || waitp->thread->waitp == nullptr || waitp->thread->suppress_fatal_errorsUnlockSlow is confusedwaitp != nullptrwaiters disappeared during Enqueue()!Mutex queue changed beneath usold_h == nullptr || h->maybe_unlockingillegal skip from headold_h->skip == nullptrh->skip == nullptrpw not w's predecessorpw->next == wunexpected empty wake listwake_list != kPerThreadSynchNullslow releasethread should hold at least a read lock on Mutex %p %sWait{“Âe{“ÂeÒ£ÝÝ %p€Ñ’€˜Ñ’€¨Ñ’€ÈÑ’€àÑ’€ðÑ’€Ò’€Ò’€ 0Ò’€ 8Ò’€HÒ’€XÒ’€hÒ’€xÒ’€%s%p %s %sTryLock succeeded TryLock failed ReaderTryLock succeeded ReaderTryLock failed Lock blocking Lock returning ReaderLock blocking ReaderLock returning Unlock ReaderUnlock Wait on Wait unblocked Signal on SignalAll on Check (v & (kMuWriter | kMuReader)) != (kMuWriter | kMuReader) failed: %s: Mutex corrupt: both reader and writer lock held: %pCheck (v & (kMuWait | kMuWrWait)) != kMuWrWait failed: %s: Mutex corrupt: waiting writer with no waiters: %ps->waitp == nullptr || s->waitp == waitp || s->suppress_fatal_errorswaiting when shouldn't bewaitp->thread->waitp == nullptrbad skip in DequeueAllWakeablepw->skip == nullptr..\..\third_party\abseil-cpp\absl\base\internal\low_level_alloc.ccnothing in arena to freearena->allocation_count > 0bad magic number in AddToFreelist()f->header.magic == Magic(kMagicAllocated, &f->header)bad arena pointer in AddToFreelist()f->header.arena == arenablock not big enough for even one levellevel >= 1..\..\third_party\abseil-cpp\absl\base\internal\spinlock.hthread should hold the lock on SpinLockelement not in freeliste == foundVirtualAlloc failednew_pages != nullptrs->header.arena == arenaLowLevelAlloc arithmetic overflowsum >= atoo few levels in Next()i < prev->levelsbad magic number in Next()next->header.magic == Magic(kMagicUnallocated, &next->header)bad arena pointer in Next()next->header.arena == arenaunordered freelistprev < nextmalformed freelistreinterpret_cast(prev) + prev->header.size < reinterpret_cast(next){“Âe{“ÂeÒ£ÝÝÿÿÿÿ(kîÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿÿ-00MondayTuesdayWednesdayFridaySundayUTC0123456789xøŽ¤T€Á…V€FhXzIZ€­*\á ^fî_€™ÏaͰc€’e€…tg#trans= #types= spec=''..rb¸bad_cast was thrown in -fno-exceptions moderr+w+a+wbabr+bw+ba+bwxw+xwbxw+bxØVêÿWêÿWêÿWêÿÀVêÿWêÿWêÿàVêÿÐVêÿWêÿWêÿøVêÿÈVêÿWêÿWêÿaWêÿØVêÿWêÿWêÿ6WêÿÀVêÿWêÿWêÿèVêÿÐVêÿWêÿWêÿðVêÿÈVêÿþþþþþþþþþþþþþþþþÿÿ (unknown)%s@ %*p %s %s@ %*p vs. (null)(null): [*** Check failure stack trace: *** (stacktrace: Check failed: InlinedVector::emplace_back failed length checkstd::visit: variant is valuelessbad_variant_access was thrown in -fno-exceptions mode: %s }êÿ}êÿ1}êÿ*}êÿRAW: UNKNOWN%c0000 00:00:%02d.%06d %7d Œêÿø‹êÿŒêÿŒêÿ'�êÿ�êÿB�êÿ9�êÿ{“Âe{“ÂeÒ£ÝÝWARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR ..\..\third_party\abseil-cpp\absl\log\internal\log_sink_set.ccDuplicate log sinks are not supported) } } [1›êÿ}šêÿ;›êÿ:šêÿ:šêÿØšêÿUnknown error %dUnknown errorInlinedVector::assign failed length checkNOT_FOUNDInvalid data type tensor(seq(optional(map(opaque(sparse_tensor(Unsupported type proto value case:Invalid tensor data type seqoptionalmapopaquesparse_tensortensor'.DataTypeUtils::FromDataTypeString - Received invalid data type string '(bfloat16int8int16int32int64uint8uint16uint32uint64complex64complex128float8e4m3fnfloat8e4m3fnuzfloat8e5m2float8e5m2fnuzfloat8e8m0uint4int4uint2int2float4e2m1I Êÿ;Êÿ;ÊÿGÊÿÊÿ;ÊÿýÊÿ Êÿæ Êÿ = Constant()Error parsing node:Error unexpected extra input in node:Incomplete string literal.Encountered invalid float literal!Value expected but not found.Expecting primitive type as map key type.Unexpected type in sparse-tensor element type.Unexpected type.Error parsing TensorProto (expected a tensor type).Error parsing TensorProto (expected a tensor shape).Error parsing TensorProto shape (expected numeric dimension).Mismatch between data type and value: %d, %dUnhandled type: %dInternal error and specified value's typeMismatch between expected type Unexpected attribute type.Empty list attribute value requires type annotation.Singleton attribute value cannot be specified as a list. not found.Expected character Error context: ] [ParseError at position column: (line: String value expected, but not found.Integer value expected, but not found.Identifier expected but not found.Unexpected literal type.ir_versionopset_importproducer_nameproducer_versiondomainmodel_versiondoc_stringmetadata_propsoverloadgraphtype_protofloatsintsstringstensorsgraphssparse_tensorstype_protosînÊÿ5nÊÿ%nÊÿnÊÿnÊÿCnÊÿ=nÊÿCnÊÿ-nÊÿxÊÿk{Êÿ¢yÊÿPzÊÿ}‹Êÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿŒÊÿ1‰Êÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿôŠÊÿ‡‰Êÿ‡‰Êÿ}‹ÊÿôŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ‰ŠÊÿ¹œÊÿ)œÊÿ~›Êÿö›Êÿ = ] { , , has unsupported type: typestr: has inconsistent type has unsupported type ' has been deprecated since version Operator ') in op definition.) than declared () has more inputs (Node ( is marked single but has an empty string in the graph)'s input ) has more outputs ()'s output ' appeared multiple times.Attribute ' for operator Unrecognized attribute: ', actual: ''. Expected: 'Mismatched attribute type in '' is expected to have field 't'' is expected to have field 'sparse_tensor'' is expected to have field 'g'' is expected to have field 'type_proto' has unknown expected type' is missing.Required attribute 'Node with schema(]., max= not in range [min= has input size not in allowed input sizes. has output size not in allowed output sizes.Attribute specification type mismatch.Duplicate type constraint name, opset_version = Cannot find a function builder that satisfies the requested opset version: op_type = Error parsing function body:Extra unparsed input unexpected.                                                                       (inputs_.size() - 1) == i: failed validating the check: ONNX Schema (outputs_.size() - 1) == i!(it.GetName().empty())Attempting to deregister an unregistered schema with name: domain: ai.onnx.mlai.onnx.trainingai.onnx.previewai.onnx.preview.trainingPŸ^€ÀŸ^€0d¡€¢ìÊÿ¢ìÊÿ¢ìÊÿ•íÊÿyíÊÿ¢ìÊÿ¢ìÊÿ¢ìÊÿ¢ìÊÿ¢ìÊÿ‰íÊÿ¢ìÊÿiíÊÿ¢ìÊÿInput type was null[TypeInferenceError] expected to have tensor or sparse tensor type. Got: unknownElement type of input Output expected to have type but instead is null declared= inferred=Mismatched type:Mismatched tensor element type:Mismatched sparse tensor element type:source sequence type missing element type.target sequence type missing element type.source optional type missing element type.target optional type missing element type.source map type missing key type.target map type missing key type.Mismatched map tensor key type:source map type missing value type.target map type missing value type.Input was expected to have either tensor, sequence, optional or map type. Got shape input must be 1D tensorshape input tensor must have non-negative elementsD expected to be a 1D tensor but was Attribute which is out of valid range [0, INT_MAX] has tensor dimension One and only one attribute must be set out of in but has rank expected to have rank expected to have sequence typeElement type of sequence input expected to have optional typeElement type of optional input expected to have map typeKey type of map input Value type of map input Mismatch between number of inferred and declared dimensions. inferred= Dimension=Can't merge shape info. Both inferred and declared dimension have values but they differ. Inferred=Element type of tensor or sparse tensor input was unknownInput was expected to have tensor or sparse tensor type. Got does not match existing output type of Input element type of Output was expected to have tensor type. Got Element type of sequence input was unknownElement type of optional input was unknownKey type of map input was unknownValue type of map input was unknown is null in expected to be a tensor or a sparse tensor type in must have a non null shape in and Dimension mismatch in unification between #»ËÿZ½ËÿZ½Ëÿt¼Ëÿ<»ËÿZ½ËÿZ½Ëÿ#»Ëÿf½ËÿçÇËÿÓÇËÿÓÇËÿáÆËÿ+ÇËÿÓÇËÿÓÇËÿ¥ÇËÿfÆËÿ(×Ëÿ{ÛËÿ{ÛËÿŒ×ËÿÊ×Ëÿ{ÛËÿ{ÛËÿ(×ËÿKØËÿ½âËÿ;âËÿ;âËÿ±âËÿ;âËÿ;âËÿ;âËÿ½âËÿ±âËÿwåËÿµåËÿµåËÿJåËÿµåËÿµåËÿµåËÿwåËÿJåËÿ3óËÿ�óËÿ�óËÿóËÿ�óËÿ�óËÿ�óËÿ3óËÿóËÿ is undefined so it cannot be parsed.The type of tensor: Actual:. Expected:ParseData type mismatch for tensor: load external data into raw data for tensor: Cannot parse data from external tensors. Please does not match the actual num elements expected num elements Data size mismatch. Tensor: Tensor byte size overflow for tensor: , actual bytes: does not have sufficient raw_data. Required bytes: for tensor: BCondition for the if. The tensor must contain a single element.condVValues that are live-out to the enclosing scope. The return values in the `then_branch` and `else_branch` must be of the same data type. The `then_branch` and `else_branch` may produce tensors with the same element type and different shapes. If corresponding outputs from the then-branch and the else-branch have static shapes S1 and S2, then the shape of the corresponding output variable of the if-node (if present) must be compatible with both S1 and S2 as it represents the union of both possible shapes.For example, if in a model file, the first output of `then_branch` is typed float tensor with shape [2] and the first output of `else_branch` is another float tensor with shape [3], If's first output should have (a) no shape set, or (b) a shape of rank 1 with neither `dim_value` nor `dim_param` set, or (c) a shape of rank 1 with a unique `dim_param`. In contrast, the first output cannot have the shape [2] since [2] and [3] are not compatible.outputsGraph to run if condition is true. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the else_branch.Graph to run if condition is false. Has N outputs: values you wish to be live-out to the enclosing scope. The number of outputs must match the number of outputs in the then_branch.All Tensor, Sequence(Tensor), Optional(Tensor), and Optional(Sequence(Tensor)) types up to IRv13.Only booltensor(bool)H“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\controlflow\defs.ccIA maximum trip-count for the loop specified at runtime. Optional. Pass empty string to skip.MA boolean termination condition. Optional. Pass empty string to skip.The initial values of any loop-carried dependencies (values that change across loop iterations)v_initialFinal N loop carried dependency values then K scan_outputs. Scan outputs must be Tensors.v_final_and_scan_outputsThe graph run each iteration. It has 2+N inputs: (iteration_num, condition, loop carried dependencies...). It has 1+N+K outputs: (condition, loop carried dependencies..., scan_outputs...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified output value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions or data type of these scan_outputs change across loop iterations.tensor of int64, which should be a scalar.tensor(int64)P“€tensor of bool, which should be a scalar.H“€Initial values of the loop's N state variables followed by M scan_inputsinitial_state_and_scan_inputsFinal values of the loop's N state variables followed by K scan_outputsfinal_state_and_scan_outputsThe graph run each iteration. It has N+M inputs: (loop state variables..., scan_input_elts...). It has N+K outputs: (loop state variables..., scan_output_elts...). Each scan_output is created by concatenating the value of the specified scan_output_elt value at the end of each iteration of the loop. It is an error if the dimensions of these values change across loop iterations.An attribute specifying the number of scan_inputs M. num_scan_inputsAn optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the direction to be scanned for the i-th scan_input tensor: 0 indicates forward direction and 1 indicates reverse direction. If omitted, all scan_input tensors will be scanned in the forward direction.An optional list of K flags, one for each scan_output. The i-th element of the list specifies whether the i-th scan_output should be constructed by appending or prepending a new value in each iteration: 0 indicates appending and 1 indicates prepending. If omitted, all scan_output tensors will be produced by appending a value in each iteration.An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the axis to be scanned (the sequence axis) for the i-th scan_input. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_input. Negative value for an axis means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input).An optional list of K flags. The i-th element of the list specifies the axis for the i-th scan_output. The scan outputs are accumulated along the specified axis. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_output. Negative value for an axis means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1].All Tensor types up to IRv13.e¡€All Tensor, Sequence(Tensor), Optional(Tensor), and Optional(Sequence(Tensor)) types up to IRv11.H“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\controlflow\old.ccH“€All Tensor, Sequence(Tensor), Optional(Tensor), and Optional(Sequence(Tensor)) types up to IRv10.H“€All Tensor, Sequence(Tensor), Optional(Tensor), and Optional(Sequence(Tensor)) types up to IRv9.H“€All Tensor, Sequence(Tensor), Optional(Tensor), and Optional(Sequence(Tensor)) types up to IRv4.H“€P“€H“€P“€H“€P“€H“€P“€H“€P“€H“€All Tensor types up to IRv12.All Tensor types up to IRv11.All Tensor types up to IRv10.All Tensor types up to IRv9.All Tensor types up to IRv4. was not a tensor.Scan input outputs. Expected Graph attribute inferencing returned type information for was notScan 'body' subgraph outputs should all be tensors but output Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If this input is not specified, all sequences are assumed to be of the maximum sequence length (the dimension of the sequence axis of the scan_input tensors).sequence_lensInt64 tensorP“€All Tensor typesFinal N loop carried dependency values then K scan_outputsP“€H“€P“€H“€An optional list of M flags. The i-th element of the list specifies the axis to be scanned (the sequence axis) for the i-th scan_input. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_input.An optional list of K flags. The i-th element of the list specifies the axis for the i-th scan_output. The scan outputs are accumulated along the specified axis. If omitted, 0 will be used as the scan axis for every scan_output.Values that are live-out to the enclosing scope. The return values in the `then_branch` and `else_branch` must be of the same shape and same data type.H“€H“€All Tensor and Sequence typesH“€P“€H“€ cannot be represented in target typenarrow: value ' must be an integer' is missing was Loop 'body' subgraph outputs should all be tensors but output ).) is not equal to number of scan inputs (Number of scan input axes specified () is not equal to number of scan outputs (Number of scan output axes specified ( is invalid for a tensor of rank axis value != then_branch and else_branch produce different number of outputs. but subgraphs produce If node has else= then=Mismatched type for output Mismatched tensor element type for output Loop 'body' subgraph outputs should all be tensors or sequences but output Loop 'body' subgraph scan outputs should all be tensors but output �€Ìÿ€Ìÿ€Ìÿ€Ìÿ€Ìÿ€Ìÿ€Ìÿ�€Ìÿ€Ìÿ°Ìÿµ¯Ìÿµ¯Ìÿ©¯Ìÿµ¯Ìÿµ¯Ìÿµ¯Ìÿ°Ìÿ©¯ÌÿLoop 'body' subgraph outputs should all be tensors or sequences or optionals, but output ˜Íÿ8Íÿ8Íÿ,Íÿ8Íÿ8Íÿ8Íÿ˜Íÿ,ÍÿThe value for the elements of the output tensor.The value for the elements of the output tensor in sparse format.sparse_valueThe value for the sole element for the scalar, int64, output tensor.value_intThe values for the elements for the 1D, int64, output tensor.value_intsThe value for the sole element for the scalar, float32, output tensor.value_floatThe values for the elements for the 1D, float32, output tensor.value_floatsThe value for the sole element for the scalar, UTF-8 string, output tensor.value_stringThe values for the elements for the 1D, UTF-8 string, output tensor.value_stringsOutput tensor containing the same value of the provided tensor.Constrain input and output types to all tensor types...\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\generator\defs.cc(Optional) The value of the output elements.Should be a one-element tensor. If not specified, it defaults to a tensor of value 0 and datatype float32T11D tensor. The shape of the expected output tensor. If empty tensor is given, the output would be a scalar. All values must be >= 0.inputT2Output tensor of shape specified by 'input'.If attribute 'value' is specified, the value and datatype of the output tensor is taken from 'value'.If attribute 'value' is not specified, the value in the output defaults to 0, and the datatype defaults to float32.Constrain input types.P“€Constrain output types to be numerics or boolean.tensor(float16)tensor(float)tensor(double)tensor(int8)tensor(int16)tensor(int32)tensor(uint8)tensor(uint16)tensor(uint32)tensor(uint64)tensor(uint4)tensor(int4)tensor(bfloat16)tensor(float8e4m3fn)tensor(float8e4m3fnuz)tensor(float8e5m2)tensor(float8e5m2fnuz)tensor(float4e2m1)tensor(float8e8m0)tensor(uint2)tensor(int2)À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€`!“€p!“€H“€€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€ø!“€"“€("“€8"“€(Optional) Index of the diagonal to be populated with ones. Default is 0. If T2 is the output, this op sets T2[i, i+k] = 1. k = 0 populates the main diagonal, k > 0 populates an upper diagonal, and k < 0 populates a lower diagonal.(Optional) The data type for the elements of the output tensor. If not specified, the data type of the input tensor T1 is used.dtype2D input tensor to copy shape, and optionally, type information from.Output tensor, same shape as input tensor T1.Constrain input types. Strings and complex are not supported.Constrain output types. Strings and complex are not supported.Lower boundary of the output values.lowUpper boundary of the output values.high(Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one.seedThe data type for the elements of the output tensor. If not specified, default is TensorProto::FLOAT.The shape of the output tensor.Output tensor of random values drawn from uniform distributionConstrain output types to float tensors.The mean of the normal distribution.meanThe standard deviation of the normal distribution.The data type for the elements of the output tensor. Default is TensorProto::FLOAT.Output tensor of random values drawn from normal distribution(Optional) The data type for the elements of the output tensor, if not specified, we will use the data type of the input tensor.Input tensor to copy shape and optionally type information from.Constrain to any tensor type. If the dtype attribute is not provided this must be a valid output type.Number of times to sample.sample_size(Optional) The data type for the elements of the output tensor, if not specified, we will use int32.Input tensor with shape [batch_size, class_size], where class_size is the number of all possible outcomes. Each value along the axis zero represents the unnormalized log-probability of each corresponding outcome in a batch.Output tensor with shape [batch_size, sample_size], where sample_size is the number of times to sample. Each value along the axis zero represents the outcome of the corresponding sample in a batch.Constrain input types to float tensors.Constrain output types to integral tensors.!“€P“€The data type used for intermediate computation when T is float16 or bfloat16. Defaults to 1 (float). Has no effect for other types.Scalar. First entry for the range of output values.Scalar. Exclusive upper limit for the range of output values.limitScalar. Value to step by.deltaA 1-D tensor with same type as the inputs containing generated range of values.Constrain input types to common numeric type tensors.Ð “€à “€!“€!“€P“€À “€€!“€The data type for the elements of the output tensor. if not specified, we will use the data type of the input tensor.All values in input have to be in the range:[0, 1].The returned output tensor only has values 0 or 1, same shape as input tensor.Constrain output types to all numeric tensors and bool tensors.start_s = Cast (start)limit_s = Cast (limit)delta_s = Cast (delta)sub_result = Sub (limit_s, start_s)div_result = Div (sub_result, delta_s)ceil_result = Ceil (div_result)ceil_relu = Relu (ceil_result)n = Cast (ceil_relu)loop_cond = Cast (ceil_relu)variadic_output, output_s = Loop (n, loop_cond, start_s) (cond_out, current, range) { cond_out = Identity (cond_in) current = Add (prev, delta_s) range = Identity (prev) }>output = Cast (output_s)sub_result = Sub (limit, start)sub_result_casted = Cast (sub_result)delta_casted = Cast (delta)div_result = Div (sub_result_casted, delta_casted)ceil_result_relu = Relu (ceil_result)ceil_result_relu_int = Cast (ceil_result_relu)ceil_result_relu_bool = Cast (ceil_result_relu)variadic_output, output = Loop (ceil_result_relu_int, ceil_result_relu_bool, start) (cond_out, current, range) { cond_out = Identity (cond) current = Add (prev, delta) range = Identity (prev) }>Error adding attribute to node of a graph with no nodesAttribute expected to have a one-dim tensor in Attribute expected to have a one-dim sparse tensor in Attribute expected to have tensor or sparse tensor type in or UNDEFINED. Got: expected to have: @e¡€Input tensor must be 2-dimensional not specified in Value of attribute should be of integer type and specify a type in does not specify a valid type in is null expected to have tensor or sparse tensor type: °e¡€ should specify a shape in Negative values are not allowed in a shape specification in expected to have tensor or sparse type in expected to have tensor type in f¡€�f¡€g¡€pg¡€Output type must be int32 or int64Input tensor must have rank 2àg¡€Ph¡€All inputs to 'Range' op must be of the same typeInput to 'Range' op should be scalars (Tensor with only one element and shape empty)°h¡€ i¡€X_random = RandomUniformLike (input)X_greater = Greater (X_random, input)output = Cast (X_greater)�i¡€>Íÿ™>Íÿ™>Íÿh>Íÿ™>Íÿ™>Íÿ™>Íÿ>Íÿh>ÍÿmUÍÿªUÍÿªUÍÿVUÍÿªUÍÿªUÍÿªUÍÿmUÍÿVUÍÿaWÍÿœWÍÿœWÍÿ?WÍÿœWÍÿœWÍÿœWÍÿaWÍÿ?WÍÿÀ “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€€!“€ !“€0!“€@!“€P!“€ð “€!“€!“€P“€H“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\generator\old.ccÀ “€Ð “€à “€!“€P“€À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€(Optional) The data type for the elements of the output tensor. If not specified,the data type of the input tensor T1 is used. If input tensor T1 is also notspecified, then type defaults to 'float'.À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€Constrain input and output types to float tensors.À “€Ð “€à “€P“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€`!“€p!“€H“€€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€ø!“€"“€P“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€`!“€p!“€H“€€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€ø!“€P“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€`!“€p!“€H“€€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€P“€Constrain output types to be numerics.À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€P“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€Ð “€à “€!“€!“€P“€ { sub_result = Sub (limit, start) sub_result_casted = Cast (sub_result) delta_casted = Cast (delta) div_result = Div (sub_result_casted, delta_casted) ceil_result = Ceil (div_result) ceil_result_relu = Relu (ceil_result) ceil_result_relu_int = Cast (ceil_result_relu) ceil_result_relu_bool = Cast (ceil_result_relu) variadic_output, output = Loop (ceil_result_relu_int, ceil_result_relu_bool, start) (cond_out, current, range) { cond_out = Identity (cond) current = Add (prev, delta) range = Identity (prev) }> } j¡€pj¡€àj¡€Pk¡€Àk¡€0l¡€ l¡€m¡€€m¡€Attribute 'value' of Constant node must exist with 'Tensor' data.ðm¡€Only one of the attributes 'value' or 'sparse_value' must be specified for a Constant node.One of the attributes 'value' or 'sparse_value' must be specified for a Constant node.`n¡€Ðn¡€@o¡€°o¡€ p¡€�p¡€q¡€One and only one of the attributes 'value', 'value_*' or 'sparse_value' must be specified for a Constant node.Attribute 'value_int' expect an integer.Attribute 'value_float' expect a float.Attribute 'value_string' expect a string.TypeAndShapeInferenceFunction implementation incomplete: this line should never be reached.RGBPixel format. Can be one of "RGB", "BGR", or "Grayscale".pixel_formatEncoded streamencoded_streamDecoded imageimageConstrain input types to 8-bit unsigned integer tensor. !“€Constrain output types to 8-bit unsigned integer tensor. !“€ImageDecoder..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\image\defs.ccInput tensor must be 1-dimensionalpq¡€­¶Íÿ˶Íÿ˶Íÿ–¶Íÿ˶Íÿ˶Íÿ˶Íÿ­¶Íÿ–¶ÍÿConstrain input to boolean tensor.H“€Constrain output to boolean tensor.H“€And..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\logical\defs.ccH“€H“€OrH“€H“€XorConstrain input types to all numeric tensors.H“€H“€Constrain input types to all (non-complex) tensors.tensor(string)H“€ !“€0!“€@!“€P!“€ð “€!“€!“€P“€À “€Ð “€à “€€!“€øK“€H“€Input tensorXOutput tensorYConstrain input/output to boolean tensors.H“€NotFirst operand, input to be shifted.Second operand, amounts of shift.ZConstrain input and output types to integer tensors. !“€0!“€@!“€P!“€Direction of moving bits. It can be either "RIGHT" (for right shift) or "LEFT" (for left shift).directionBitShiftH“€ { O1 = Less (A, B) O2 = Equal (A, B) C = Or (O1, O2) } H“€ { O1 = Greater (A, B) O2 = Equal (A, B) C = Or (O1, O2) } Constrain input/output to integer tensors. !“€0!“€@!“€P!“€ð “€!“€!“€P“€BitwiseNotConstrain input to integer tensors. !“€0!“€@!“€P!“€ð “€!“€!“€P“€BitwiseAnd !“€0!“€@!“€P!“€ð “€!“€!“€P“€BitwiseOr !“€0!“€@!“€P!“€ð “€!“€!“€P“€BitwiseXorIncompatible dimensionsFirst input operand for the bitwise operator.ASecond input operand for the bitwise operator.Result tensor.Càq¡€ r¡€First input operand for the logical operator.Second input operand for the logical operator.0s¡€°s¡€¥¾Íÿž¾Íÿž¾Íÿ‡¾Íÿž¾Íÿž¾Íÿž¾Íÿ¥¾Íÿ‡¾ÍÿoÄÍÿ‡ÄÍÿ‡ÄÍÿXÄÍÿ‡ÄÍÿ‡ÄÍÿ‡ÄÍÿoÄÍÿXÄÍÿ5ÔÍÿMÔÍÿMÔÍÿÔÍÿMÔÍÿMÔÍÿMÔÍÿ5ÔÍÿÔÍÿH“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\logical\old.ccH“€H“€ !“€0!“€@!“€P!“€ð “€!“€!“€P“€À “€Ð “€à “€H“€H“€H“€H“€H“€H“€H“€Constrain input to float tensors.À “€Ð “€à “€H“€À “€Ð “€à “€H“€Constrain input to integral tensors.H“€!“€P“€H“€H“€!“€P“€H“€À “€Ð “€à “€H“€À “€Ð “€à “€H“€less_equalH“€greater_equalH“€H“€ !“€0!“€@!“€P!“€ð “€!“€!“€P“€À “€Ð “€à “€€!“€H“€ t¡€àt¡€Enable broadcastingIf set, defines the broadcast dimensions.Left input tensor for the logical operator.Right input tensor for the logical operator.pu¡€v¡€Àv¡€vñÍÿŽñÍÿŽñÍÿ_ñÍÿŽñÍÿŽñÍÿŽñÍÿvñÍÿ_ñÍÿaddition..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\math\defs.ccsubtractionWhether the operator should behave like fmod (default=0 meaning it will do integer mods); Set this to 1 to force fmod treatmentDividend tensorDivisor tensorRemainder tensorConstrain input and output types to high-precision numeric tensors.multiplicationdivisionConstrain input and output types to signed numeric tensors.Ð “€!“€ð “€!“€P“€À “€à “€€!“€Constrain input and output types to all numeric tensors.À “€Ð “€à “€€!“€À “€Ð “€à “€€!“€À “€Ð “€à “€€!“€À “€Ð “€à “€€!“€Ð “€!“€ð “€!“€P“€À “€à “€€!“€ { Zero = Constant () ZeroCast = CastLike (Zero, X) Y = Max (X, ZeroCast) } Coefficient of leakage.€!“€À “€Ð “€à “€ { Alpha = Constant () AlphaCast = CastLike (Alpha, X) Zero = Constant () ZeroCast = CastLike(Zero, X) XLessThanZero = Less(X, ZeroCast) AlphaMulX = Mul (AlphaCast, X) Y = Where (XLessThanZero, AlphaMulX, X) } Threshold value { Alpha = Constant () AlphaCast = CastLike (Alpha, X) Zero = Constant () ZeroCast = CastLike (Zero, X) AlphaLessThanX = Less(AlphaCast, X) Y = Where(AlphaLessThanX, X, ZeroCast) } Coefficient of SELU default to 1.67326319217681884765625 (i.e., float32 approximation of 1.6732632423543772848170429916717).Coefficient of SELU default to 1.05070102214813232421875 (i.e., float32 approximation of 1.0507009873554804934193349852946).gamma { Alpha = Constant () AlphaCast = CastLike (Alpha, X) Gamma = Constant () GammaCast = CastLike (Gamma, X) Zero = Constant () ZeroCast = CastLike (Zero, X) ExpX = Exp (X) AlphaMulExpX = Mul(AlphaCast, ExpX) AlphaMulExpXSubAlpha = Sub (AlphaMulExpX, AlphaCast) Neg = Mul (GammaCast, AlphaMulExpXSubAlpha) Pos = Mul (GammaCast, X) XLessThanZero = Less (X, ZeroCast) Y = Where(XLessThanZero, Neg, Pos) } Coefficient of ELU. { Alpha = Constant () AlphaCast = CastLike (Alpha, X) Zero = Constant () ZeroCast = CastLike (Zero, X) One = Constant () OneCast = CastLike (One, X) XLessThanZero = Less (X, ZeroCast) ExpX = Exp (X) ExpXSubOne = Sub (ExpX, OneCast) AlphaMulExpXSubOne = Mul (AlphaCast, ExpXSubOne) Y = Where(XLessThanZero, AlphaMulExpXSubOne, X) } Constrain input X and output types to float tensors. { Softplus_X = Softplus (X) TanHSoftplusX = Tanh (Softplus_X) Y = Mul (X, TanHSoftplusX) } The Alpha value in Celu formula which control the shape of the unit. The default value is 1.0.Constrain input and output types to float32 tensors.Ð “€CeluGelu approximation algorithm: `"tanh"`, `"none"`(default).`"none"`: do not use approximation.`"tanh"`: use tanh approximation.approximateÀ “€Ð “€à “€€!“€GeluCoefficient to multiply with input before sigmoid.À “€Ð “€€!“€à “€ { Alpha = Constant () AlphaCast = CastLike (Alpha, X) AlphaMulX = Mul (AlphaCast, X) SigmoidAlphaMulX = Sigmoid(AlphaMulX) Y = Mul (X, SigmoidAlphaMulX) } SwishThe exponential of the input tensor computed element-wiseThe natural log of the input tensor computed element-wiseÀ “€Ð “€à “€€!“€The hyperbolic tangent values of the input tensor computed element-wiseFirst operand, base of the exponent.Second operand, power of the exponent.Constrain input X and output types to float/int tensors.!“€P“€À “€Ð “€à “€€!“€Constrain input Y types to float/int tensors. !“€0!“€@!“€P!“€ð “€!“€!“€P“€À “€Ð “€à “€€!“€Slope tensor. The shape of slope can be smaller than first input X; if so, its shape must be unidirectional broadcastable to XslopeOutput tensor (same size as X)Constrain input and output types to float/int tensors.€!“€À “€Ð “€à “€@!“€P!“€!“€P“€ { Zero = Constant () ZeroCast = CastLike(Zero, X) XLessThanZero = Less (X, ZeroCast) SlopeMulX = Mul (slope, X) Y = Where(XLessThanZero, SlopeMulX, X) } À “€Ð “€à “€€!“€Value of alpha.Value of beta. { Alpha = Constant () AlphaCast = CastLike (Alpha, X) Beta = Constant () BetaCast = CastLike (Beta, X) Zero = Constant () ZeroCast = CastLike (Zero, X) One = Constant () OneCast = CastLike (One, X) AlphaMulX = Mul (X, AlphaCast) AlphaMulXAddBeta = Add (AlphaMulX, BetaCast) MinOneOrAlphaMulXAddBeta = Min (AlphaMulXAddBeta, OneCast) Y = Max(MinOneOrAlphaMulXAddBeta, ZeroCast) } { HS_X = HardSigmoid(X) Y = Mul (X, HS_X) } Constrain input and output types to numeric tensors.sumÀ “€Ð “€à “€€!“€À “€Ð “€à “€€!“€Input tensor whose elements to be clippedMinimum value, under which element is replaced by min. It must be a scalar(tensor of empty shape).Maximum value, above which element is replaced by max. It must be a scalar(tensor of empty shape).Output tensor with clipped input elementsThe softsign (x/(1+|x|)) values of the input tensor computed element-wise { One = Constant () OneCast = CastLike (One, input) AbsInput = Abs(input) OneAddAbsInput = Add (OneCast, AbsInput) output = Div(input, OneAddAbsInput) } { exp_x = Exp (X) one = Constant () one_cast = CastLike (one, X) exp_x_add_one = Add (exp_x, one_cast) Y = Log (exp_x_add_one) } Input tensor A. The shape of A should be (M, K) if transA is 0, or (K, M) if transA is non-zero.Input tensor B. The shape of B should be (K, N) if transB is 0, or (N, K) if transB is non-zero.Optional input tensor C. If not specified, the computation is done as if C is a scalar 0. The shape of C should be unidirectional broadcastable to (M, N).Output tensor of shape (M, N).À “€Ð “€à “€@!“€P!“€!“€P“€€!“€Whether A should be transposedWhether B should be transposedScalar multiplier for the product of input tensors A * B.Scalar multiplier for input tensor C.N-dimensional matrix AN-dimensional matrix BMatrix multiply results from A * BÀ “€Ð “€à “€@!“€P!“€!“€P“€€!“€The sine of the input tensor computed element-wiseThe cosine of the input tensor computed element-wiseThe tangent of the input tensor computed element-wiseThe arcsine of the input tensor computed element-wiseThe arccosine of the input tensor computed element-wiseThe arctangent of the input tensor computed element-wiseA 1-D tensor indicates the shape you want to expand to, following the broadcast ruleConstrain input and output types to all tensors.The hyperbolic sine values of the input tensor computed element-wiseThe hyperbolic cosine values of the input tensor computed element-wiseThe hyperbolic arcsine values of the input tensor computed element-wiseThe hyperbolic arccosine values of the input tensor computed element-wiseThe hyperbolic arctangent values of the input tensor computed element-wiseThe sign of the input tensor computed element-wise. It has the same shape and type of the input.The error function of the input tensor computed element-wise. It has the same shape and type of the input.N-dimensional quantized matrix aTSscale of quantized input aa_scalezero point of quantized input aa_zero_pointN-dimensional quantized matrix bscale of quantized input bb_scalezero point of quantized input bb_zero_pointscale of quantized output yy_scaleT3zero point of quantized output yy_zero_pointQuantized matrix multiply results from a * bConstrain scales.Ð “€À “€€!“€The type of input a and its zeropoint.ð “€ !“€˜!“€°!“€È!“€à!“€The type of input b and its zeropoint.ð “€ !“€˜!“€°!“€È!“€à!“€The type of the output and its zeropoint.ð “€ !“€˜!“€°!“€È!“€à!“€Zero point tensor for input 'A'. It's optional and default value is 0. It could be a scalar or N-D tensor. Scalar refers to per tensor quantization whereas N-D refers to per row quantization. If the input is 2D of shape [M, K] then zero point tensor may be an M element vector [zp_1, zp_2, ..., zp_M]. If the input is N-D tensor with shape [D1, D2, M, K] then zero point tensor may have shape [D1, D2, M, 1]. Zero point tensor for input 'B'. It's optional and default value is 0. It could be a scalar or a N-D tensor, Scalar refers to per tensor quantization whereas N-D refers to per col quantization. If the input is 2D of shape [K, N] then zero point tensor may be an N element vector [zp_1, zp_2, ..., zp_N]. If the input is N-D tensor with shape [D1, D2, K, N] then zero point tensor may have shape [D1, D2, 1, N]. Constrain input A data type to 8-bit integer tensor.ð “€ !“€Constrain input B data type to 8-bit integer tensor.ð “€ !“€Constrain output Y data type as 32-bit integer tensor.!“€MatMulIntegerIf set to 1 will return exclusive product in which the top element is not included. In other terms, if set to 1, the j-th output element would be the product of the first (j-1) elements. Otherwise, it would be the product of the first j elements.exclusiveIf set to 1 will perform the products in reverse direction.reverseAn input tensor that is to be processed.A 0-D tensor. Must be in the range [-rank(x), rank(x)-1]. Negative value means counting dimensions from the back.Output tensor of the same type as 'x' with cumulative products of the x's elementsaxis tensor can be int32 or int64 only!“€P“€CumProdIf set to 1 will return exclusive sum in which the top element is not included. In other terms, if set to 1, the j-th output element would be the sum of the first (j-1) elements. Otherwise, it would be the sum of the first j elements.If set to 1 will perform the sums in reverse direction.Output tensor of the same type as 'x' with cumulative sums of the x's elements!“€P“€Constrain input and output types to floating-point tensors.Input tensor of shape (N, C) or (N, C, d1, d2, ..., dk).TindTarget tensor of shape (N) or (N, d1, d2, ..., dk). Target element value shall be in range of [0, C). If ignore_index is specified, it may have a value outside [0, C) and the target values should either be in the range [0, C) or have the value ignore_index.targetOptional rescaling weight tensor. If given, it has to be a tensor of size C. Otherwise, it is treated as if having all ones.weightThe negative log likelihood losslossType of reduction to apply to loss: none, sum, mean (default). 'none': the output is the loss for each sample. 'sum': the output will be summed. 'mean': the sum of the output will be divided by the sum of applied weights.Specifies a target value that is ignored and does not contribute to the input gradient. It's an optional value.ignore_indexConstrain input, weight, and output types to floating-point tensors.Constrain target to integer types!“€P“€Einsum expression string.equationOperandsInputsOutputConstrain input and output types to all numerical tensor types.EinsumType of reduction to apply to loss: none, sum, mean(default). 'none': no reduction will be applied, 'sum': the output will be summed. 'mean': the sum of the output will be divided by the number of elements in the output.The predicted outputs with shape [batch_size, class_size], or [batch_size, class_size, D1, D2 , ..., Dk], where K is the number of dimensions.scoresThe ground truth output tensor, with shape [batch_size], or [batch_size, D1, D2, ..., Dk], where K is the number of dimensions. Labels element value shall be in range of [0, C). If ignore_index is specified, it may have a value outside [0, C) and the label values should either be in the range [0, C) or have the value ignore_index.labelsA manual rescaling weight given to each class. If given, it has to be a 1D Tensor assigning weight to each of the classes. Otherwise, it is treated as if having all ones.weightsWeighted loss float Tensor. If reduction is 'none', this has the shape of [batch_size], or [batch_size, D1, D2, ..., Dk] in case of K-dimensional loss. Otherwise, it is a scalar.Log probability tensor. If the output of softmax is prob, its value is log(prob).log_probÀ “€Ð “€à “€€!“€!“€P“€If `onesided` is `1`, only values for `k` in `[0, 1, 2, ..., floor(n_fft/2) + 1]` are used or returned because the real-to-complex Fourier transform satisfies the conjugate symmetry, i.e., `X[m, k] = X[m, n_fft-k]*`, where `m` denotes "all other dimensions" DFT was not applied on. When `onesided=1` and `inverse=0` (forward DFT), only real input is supported and a one-sided complex spectrum is returned (RFFT). When `onesided=1` and `inverse=1` (inverse DFT), only complex input is supported and a full real signal is returned (IRFFT). Value can be `0` or `1`. Default is `0`.onesidedWhether to perform the inverse discrete Fourier Transform. Default is 0, which corresponds to `false`.inverseFor real input, the following shape is expected: `[signal_dim0][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][1]`. For complex input, the following shape is expected: `[signal_dim0][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][2]`. The final dimension represents the real and imaginary parts of the value in that order.The length of the signal as a scalar. If greater than the axis dimension, the signal will be zero-padded up to `dft_length`. If less than the axis dimension, only the first `dft_length` values will be used as the signal. If not provided, the default `dft_length = signal_dim_axis`, except for the IRFFT case (`onesided=1`, `inverse=1`), in which case the default dft_length is `2 * (signal_dim_axis - 1)`.dft_lengthThe axis as a scalar on which to perform the DFT. Default is `-2` (last signal axis). Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is $[-r, -2] \cup [0, r-2]$ where `r = rank(input)`. The last dimension is for representing complex numbers and thus is an invalid axis.The Fourier Transform of the input vector. For standard DFT (`onesided=0`), the output shape is: `[signal_dim0][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][2]` (complex), with `signal_dim_axis = dft_length`. For RFFT (`onesided=1`, `inverse=0`), the output shape is: `[signal_dim0][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][2]` (one-sided complex), with `signal_dim_axis = floor(dft_length/2) + 1`. For IRFFT (`onesided=1`, `inverse=1`), the output shape is: `[signal_dim0][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][1]` (real), where `signal_dim_axis = dft_length`.Constrain scalar length types to integers.!“€P“€HannConstrain the input size to int32_t or int64_t.!“€P“€Constrain output types to numeric tensors. { A0 = Constant () A1 = Constant () A2 = Constant () Zero = Constant () One = Constant () Two = Constant () Tau = Constant () Periodic_Size_FP = Cast (size) Symmetric_Size_FP = Sub(Periodic_Size_FP, One) IsPeriodic = Constant () IsPeriodic_FP = Cast (IsPeriodic) IsSymmetric_FP = Sub(One, IsPeriodic_FP) Periodic_Component = Mul(Periodic_Size_FP, IsPeriodic_FP) Symmetric_Component = Mul(Symmetric_Size_FP, IsSymmetric_FP) Size_FP = Add(Periodic_Component, Symmetric_Component) AngularIncrement = Div (Tau, Size_FP) Range = Range (Zero, Periodic_Size_FP, One) RangeAngular = Mul (Range, AngularIncrement) TwoRangeAngular = Mul (RangeAngular, Two) CosTwoRangeAngular = Cos (TwoRangeAngular) A2_Component = Mul (A2, CosTwoRangeAngular) CosRangeAngular = Cos (RangeAngular) A1_Component = Mul (A1, CosRangeAngular) Temp0 = Sub (A0, A1_Component) Temp1 = Add (Temp0, A2_Component) output = Cast (Temp1) } HannWindowHamming!“€P“€ { A0 = Constant () A1 = Constant () A2 = Constant () Zero = Constant () One = Constant () Two = Constant () Tau = Constant () Periodic_Size_FP = Cast (size) Symmetric_Size_FP = Sub(Periodic_Size_FP, One) IsPeriodic = Constant () IsPeriodic_FP = Cast (IsPeriodic) IsSymmetric_FP = Sub(One, IsPeriodic_FP) Periodic_Component = Mul(Periodic_Size_FP, IsPeriodic_FP) Symmetric_Component = Mul(Symmetric_Size_FP, IsSymmetric_FP) Size_FP = Add(Periodic_Component, Symmetric_Component) AngularIncrement = Div (Tau, Size_FP) Range = Range (Zero, Periodic_Size_FP, One) RangeAngular = Mul (Range, AngularIncrement) TwoRangeAngular = Mul (RangeAngular, Two) CosTwoRangeAngular = Cos (TwoRangeAngular) A2_Component = Mul (A2, CosTwoRangeAngular) CosRangeAngular = Cos (RangeAngular) A1_Component = Mul (A1, CosRangeAngular) Temp0 = Sub (A0, A1_Component) Temp1 = Add (Temp0, A2_Component) output = Cast (Temp1) } HammingWindowBlackman!“€P“€ { A0 = Constant () A1 = Constant () A2 = Constant () Zero = Constant () One = Constant () Two = Constant () Tau = Constant () Periodic_Size_FP = Cast (size) Symmetric_Size_FP = Sub(Periodic_Size_FP, One) IsPeriodic = Constant () IsPeriodic_FP = Cast (IsPeriodic) IsSymmetric_FP = Sub(One, IsPeriodic_FP) Periodic_Component = Mul(Periodic_Size_FP, IsPeriodic_FP) Symmetric_Component = Mul(Symmetric_Size_FP, IsSymmetric_FP) Size_FP = Add(Periodic_Component, Symmetric_Component) AngularIncrement = Div (Tau, Size_FP) Range = Range (Zero, Periodic_Size_FP, One) RangeAngular = Mul (Range, AngularIncrement) TwoRangeAngular = Mul (RangeAngular, Two) CosTwoRangeAngular = Cos (TwoRangeAngular) A2_Component = Mul (A2, CosTwoRangeAngular) CosRangeAngular = Cos (RangeAngular) A1_Component = Mul (A1, CosRangeAngular) Temp0 = Sub (A0, A1_Component) Temp1 = Add (Temp0, A2_Component) output = Cast (Temp1) } BlackmanWindowThe data type of the output tensor. Strictly must be one of the values from DataType enum in TensorProto whose values correspond to T3. The default value is 1 = FLOAT. output_datatypeThe number of bands in the mel spectrum.num_mel_binsThe size of the original DFT. The size of the original DFT is used to infer the size of the onesided DFT, which is understood to be floor(dft_length/2) + 1, i.e. the spectrogram only contains the nonredundant DFT bins.Samples per second of the input signal used to create the spectrogram. Used to figure out the frequencies corresponding to each spectrogram bin, which dictates how they are mapped into the mel scale.sample_rateLower bound on the frequencies to be included in the mel spectrum. This corresponds to the lower edge of the lowest triangular band.lower_edge_hertzThe desired top edge of the highest frequency band.upper_edge_hertzThe Mel Weight Matrix. The output has the shape: [floor(dft_length/2) + 1][num_mel_bins].Constrain to integer tensors.!“€P“€Constrain to float tensorsÐ “€À “€à “€€!“€Constrain to any numerical types.MelWeightMatrixIf onesided is 1, only values for w in [0, 1, 2, ..., floor(n_fft/2) + 1] are returned because the real-to-complex Fourier transform satisfies the conjugate symmetry, i.e., X[m, w] = X[m,w]=X[m,n_fft-w]*. Note if the input or window tensors are complex, then onesided output is not possible. Enabling onesided with real inputs performs a Real-valued fast Fourier transform (RFFT).When invoked with real or complex valued input, the default value is 1. Values can be 0 or 1.Input tensor representing a real or complex valued signal. For real input, the following shape is expected: [batch_size][signal_length][1]. For complex input, the following shape is expected: [batch_size][signal_length][2], where [batch_size][signal_length][0] represents the real component and [batch_size][signal_length][1] represents the imaginary component of the signal.signalThe number of samples to step between successive DFTs.frame_stepA tensor representing the window that will be slid over the signal.The window must have rank 1 with shape: [window_shape]. It's an optional value. windowA scalar representing the size of the DFT. It's an optional value.frame_lengthThe Short-time Fourier Transform of the signals.If onesided is 1, the output has the shape: [batch_size][frames][dft_unique_bins][2], where dft_unique_bins is frame_length // 2 + 1 (the unique components of the DFT) If onesided is 0, the output has the shape: [batch_size][frames][frame_length][2], where frame_length is the length of the DFT.Constrain signal and output to float tensors.Ð “€À “€à “€€!“€Constrain scalar length types to int64_t.!“€P“€STFTFirst operand.Second operand.Result, has same element type as two inputsPw¡€x¡€ X_alpha = Div (X, alpha) Elu_Result = Elu (X_alpha) Y = Mul (alpha, Elu_Result) Half = Constant () HalfCast = CastLike (Half, X) One = Constant () OneCast = CastLike (One, X) TwoOverPi = Constant () TwoOverPiCast = CastLike (TwoOverPi, X) C0 = Constant () C0Cast = CastLike (C0, X) SqrtTwoOverPi = Sqrt (TwoOverPiCast) Three = Constant () ThreeCast = CastLike (Three, X) XCubed = Pow (X, ThreeCast) XCubedC0 = Mul (C0Cast, XCubed) XC0XCubed = Sum (X, XCubedC0) TanhInput = Mul (SqrtTwoOverPi, XC0XCubed) ErfApprox = Tanh (TanhInput) PhiApprox = Sum (OneCast, ErfApprox) MultX = Mul (HalfCast, X) Y = Mul (MultX, PhiApprox) Half = Constant () HalfCast = CastLike (Half, X) One = Constant () OneCast = CastLike (One, X) Two = Constant () TwoCast = CastLike (Two, X) SqrtTwo = Sqrt (TwoCast) XSqrt = Div (X, SqrtTwo) ErfXSqrt = Erf(XSqrt) Phi = Sum (OneCast, ErfXSqrt) MultX = Mul (HalfCast, X) Y = Mul (MultX, Phi) List of tensors for data_0Output tensor.€x¡€@y¡€output = Identity (input)input_less_than_min = Less (input, min)output = Where (input_less_than_min, min, input)input_large_than_max = Less (max, input)output = Where (input_large_than_max, max, input)tmp = Where (input_less_than_min, min, input)output_large_than_max = Less (max, tmp)output = Where (output_large_than_max, max, tmp)The input tensor of rank >= axis.The output values with the same shape as the input tensor.À “€Ð “€à “€€!“€Input rank must be >= 1 for ]. Its actual value is: , 'axis' must be in [Ðy¡€�z¡€const_zeroconst_oneexpanded_target = Unsqueeze (target, axes) input_gather_element = GatherElements (input, expanded_target) loss_NCdd = Neg (input_gather_element) loss_N1dd = Slice (loss_NCdd, const_zero, const_one, const_one) loss = Squeeze (loss_N1dd, axes)loss_Ndd = Squeeze (loss_N1dd, axes)loss = ReduceMean (loss_Ndd)loss = ReduceSum (loss_Ndd)weight_gather = Gather (weight, target)loss_unweighted = Squeeze (loss_N1dd, axes)loss = Mul (loss_unweighted, weight_gather)loss_Ndd = Mul (loss_unweighted, weight_gather) loss_sum = ReduceSum (loss_Ndd) weight_gather_sum = ReduceSum (weight_gather) loss = Div (loss_sum, weight_gather_sum) const_ignore_index const_zero_target_typed = Sub (expanded_target, expanded_target) expanded_target_int64 = Cast (expanded_target) mask = Equal (expanded_target_int64, const_ignore_index) transform_targets = Where (mask, const_zero_target_typed, expanded_target) input_gather_element = GatherElements (input, transform_targets)const_zero_floatconst_zero_casted = Cast (const_zero_float)input_gather_element_transform = Where (mask, const_zero_casted, input_gather_element)input_gather_element_transform = Where (mask, const_zero_float, input_gather_element)loss_NCdd = Neg (input_gather_element_transform)loss_N1dd = Slice (loss_NCdd, const_zero, const_one, const_one)squeeze_mask = Squeeze (mask, axes)const_one_floatconst_one_casted = Cast (const_one_float)weight_gather = Where (squeeze_mask, const_zero_casted, const_one_casted)weight_gather = Where (squeeze_mask, const_zero_float, const_one_float)weight_gather_temp = Gather (weight, transform_targets)weight_gather_temp_1 = Where (mask, const_zero_float, weight_gather_temp)weight_gather_temp_1 = Where (mask, const_zero_casted, weight_gather_temp)weight_gather = Squeeze (weight_gather_temp_1, axes) loss_sum = ReduceSum (loss_Ndd) weight_gather_sum = ReduceSum (weight_gather) loss = Div (loss_sum, weight_gather_sum) ÿÿÿÿÿÿÿÿShape3D X_NCD = Reshape (scores, Shape3D) X_NDC = Transpose (X_NCD) X_LogSM = LogSoftmax (X_NDC) X_LogSM_NCD = Transpose (X_LogSM) X_shape = Shape (scores) X_Log = Reshape (X_LogSM_NCD, X_shape) log_prob = Identity (X_Log)output = NegativeLogLikelihoodLoss (X_Log, labels, weights)output = NegativeLogLikelihoodLoss (X_Log, labels)The data type of the output tensor. Strictly must be one of the values from DataType enum in TensorProto whose values correspond to T2. The default value is 1 = FLOAT. If 1, returns a window to be used as periodic function. If 0, return a symmetric window. When 'periodic' is specified, hann computes a window of length size + 1 and returns the first size points. The default value is 1. periodicA scalar value indicating the length of the window.A {name} window with length: size. The output has the shape: [size].{name}size input must be a scalar.size input must be greater than 0.Unsupported input data type of {¡€à{¡€) vs ( broadcasting: (Invalid rank for p|¡€à|¡€P}¡€À}¡€0~¡€X_ReduceMax = ReduceMax (input) X_Sub = Sub (input, X_ReduceMax) X_Exp = Exp (X_Sub) X_ReduceSum = ReduceSum (X_Exp, axes) output = Div (X_Exp, X_ReduceSum)  ~¡€X_ReduceMax = ReduceMax (input, axes)¡€ X_Sub = Sub (input, X_ReduceMax) X_Exp = Exp (X_Sub) X_ReduceSum = ReduceSum (X_Exp, axes) X_Log = Log (X_ReduceSum) output = Sub (X_Sub, X_Log) €¡€ð¡€`€¡€Ѐ¡€@�¡€inputs are expected to have tensor type and output type should not be null.°�¡€Input rank must be >= 2. != mat_h:The inner-most 2 dimensions must have the same size (mat_w: ‚¡€Input rank must be >= 2. input_rank=, target_rank=Target rank must be 1 less than the input rank. input_rank= target_dim_value=Input and target dimension value mismatch. input_dim_value=Weight rank must be 1. weight_rank=�‚¡€Number of input tensors does not match the operands in the equation. is less than term size . Rank Ellipsis represents incompatible dimensions for input ) does not match the equation indices (Rank of input Ellipsis represents incompatible dimensions.ƒ¡€€ƒ¡€input tensor must have rank >= 2, including the complex dimension.inverse one-sided DFT requires complex input (last dimension must be 2)one-sided DFT requires real input (last dimension must be 1)rank == static_cast(new_shape_proto.dim_size())%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: rank should be equal to new_shape_proto.dim_size()axis_tensor != nullptr%s:%u: %s: Assertion `%s` failed: axis should not be nullptr at this pointaxis input must be a scalar.. Valid values are '-rank <= axis && axis != -1 && axis < rank - 1'axis attribute value dft_length input must be a scalar.„¡€num_mel_bins input must be scalar.dft_length input must be scalar.p„¡€First input should have at least 2 dimensions in frame_length input must be scalar.window input must have rank = 1.If STFT has both a window input and frame_length specified, the dimension of the window must match the frame_length specified!à„¡€h+Îÿb,Îÿb,ÎÿM+Îÿb,Îÿb,Îÿb,Îÿh+ÎÿM+Îÿ¢<Îÿe=Îÿe=Îÿ‡<Îÿe=Îÿe=Îÿe=Îÿ¢<Îÿ‡<ÎÿSYÎÿkYÎÿkYÎÿ() LambdCast = CastLike (Lambd, input) Bias = Constant () BiasCast = CastLike (Bias, input) Zero = Constant () ZeroCast = CastLike (Zero, input) NegLmbda = Neg (LambdCast) InputLessThanNegLambda = Less (input, NegLmbda) InputAddBias = Add (input, BiasCast) InputSubBias = Sub (input, BiasCast) LambdaLessThanInput = Less (LambdCast, input) InputSubBiasOrZero = Where (LambdaLessThanInput, InputSubBias, ZeroCast) output = Where(InputLessThanNegLambda, InputAddBias, InputSubBiasOrZero) } ShrinkA tensor of rank >= axis.A 2D tensor with the contents of the input tensor, with input dimensions up to axis flattened to the outer dimension of the output and remaining input dimensions flattened into the inner dimension of the output.Constrain input and output to all tensor types up to IRv13.Indicate up to which input dimensions (exclusive) should be flattened to the outer dimension of the output. The value for axis must be in the range [-r, r], where r is the rank of the input tensor. Negative value means counting dimensions from the back. When axis = 0, the shape of the output tensor is (1, (d_0 X d_1 ... d_n), where the shape of the input tensor is (d_0, d_1, ... d_n). The number of channels to sum overScaling parameter.The exponent.Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...].Output tensor, which has the shape and type as input tensorConstrain input and output types to float tensors.À “€Ð “€à “€€!“€Input for n-gram extractionNgram resultsInput is either string UTF-8 or int32/int64øK“€!“€P“€1-D tensor of floatsÐ “€Maximum n-gram length. If this value is 3, 3-grams will be used to generate the output.max_gram_lengthMinimum n-gram length. If this value is 2 and max_gram_length is 3, output may contain counts of 2-grams and 3-grams.min_gram_lengthMaximum number of items (integers/strings) to be skipped when constructing an n-gram from X. If max_skip_count=1, min_gram_length=2, max_gram_length=3, this operator may generate 2-grams with skip_count=0 and skip_count=1, and 3-grams with skip_count=0 and skip_count=1max_skip_countList of strings n-grams learned from the training set. Either this or pool_int64s attributes must be present but not both. It's an 1-D tensor starting with the collections of all 1-grams and ending with the collections of n-grams. The i-th element in pool stores the n-gram that should be mapped to coordinate ngram_indexes[i] in the output vector.pool_stringsList of int64 n-grams learned from the training set. Either this or pool_strings attributes must be present but not both. It's an 1-D tensor starting with the collections of all 1-grams and ending with the collections of n-grams. The i-th element in pool stores the n-gram that should be mapped to coordinate ngram_indexes[i] in the output vector.pool_int64sThe starting indexes of 1-grams, 2-grams, and so on in pool. It is useful when determining the boundary between two consecutive collections of n-grams. For example, if ngram_counts is [0, 17, 36], the first index (zero-based) of 1-gram/2-gram/3-gram in pool are 0/17/36. This format is essentially identical to CSR (or CSC) sparse matrix format, and we choose to use this due to its popularity.ngram_countslist of int64s (type: AttributeProto::INTS). This list is parallel to the specified 'pool_*' attribute. The i-th element in ngram_indexes indicate the coordinate of the i-th n-gram in the output tensor.ngram_indexeslist of floats. This attribute stores the weight of each n-gram in pool. The i-th element in weights is the weight of the i-th n-gram in pool. Its length equals to the size of ngram_indexes. By default, weights is an all-one tensor.This attribute is used when mode is "IDF" or "TFIDF" to scale the associated word counts.The weighting criteria. It can be one of "TF" (term frequency), "IDF" (inverse document frequency), and "TFIDF" (the combination of TF and IDF)TfIdfVectorizerA list of integers, along which to reduce. The default is to calculate along axes [0,2,3] for calculating mean and variance along each channel. Two variables with the same C-coordinate are associated with the same mean and variance.À “€Ð “€à “€€!“€ { Exponent = Constant () Epsilon = Constant () X_RM = ReduceMean (X) EX_squared = Pow (X_RM, Exponent) X_squared = Pow (X, Exponent) E_Xsquared = ReduceMean (X_squared) Variance = Sub (E_Xsquared, EX_squared) STD = Sqrt (Variance) X_variance = Sub (X, X_RM) Processed_STD = Add (STD, Epsilon) Y = Div (X_variance, Processed_STD) } { Exponent = Constant () Epsilon = Constant () axes = Constant () X_RM = ReduceMean (X, axes) EX_squared = Pow (X_RM, Exponent) X_squared = Pow (X, Exponent) E_Xsquared = ReduceMean (X_squared, axes) Variance = Sub (E_Xsquared, EX_squared) STD = Sqrt (Variance) X_variance = Sub (X, X_RM) Processed_STD = Add (STD, Epsilon) Y = Div (X_variance, Processed_STD) } 1-dimensional tensor with dilation value along each spatial axis of the image. If not present, the dilation defaults to 1 along each spatial axis of the image.1-dimensional tensor with padding value for the beginning and ending along each spatial axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin is the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end is the number of pixels added at the end of axis `i`. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis.1-dimensional tensor with stride value along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial axis.Input data tensor to be rearranged from column blocks back into an image. This is a 3-dimensional tensor containing [N, C * n-ary-product(block_shape), L], where N is batch dimension, C is image channel dimension and L is number of blocks.The blocks are enumerated in increasing lexicographic-order of their indices.For example, with an image-size 10*20 and block-size 9*18, there would be 2*3 blocks, enumerated in the order block(0, 0), block(0, 1), block(0, 2), block(1, 0), block(1, 1), block(1, 2).The shape of the spatial dimensions of the image after rearranging the column blocks.This is a 1-dimensional tensor with size of at least 2, containing the value [H_img, W_img] for a 2-D image or [dim_i1, dim_i2, ..., dim_iN] for a N-D image.image_shapeThe shape of the block to apply on the input.This is a 1-dimensional tensor of size of at least 2, containing the value [H_block, W_block] for a 2-D image or [dim_b1, dim_b2, ..., dim_bN] for a N-D block.This is the block-shape before dilation is applied to it.block_shapeOutput tensor produced by rearranging blocks into an image.Constrain input and output types to all numeric tensor types.Col2ImThe first normalization dimension. If rank(X) is r, axis' allowed range is [-r, r). Negative value means counting dimensions from the back.Type of Mean and InvStdDev. This also specifies stage one's computation precision.Tensor to be normalized.Scale tensor.Bias tensor.Normalized tensor.USaved mean used during training to speed up gradient computationSaved inverse standard deviation used during training to speed up gradient computation.InvStdDevConstrain input types and output Y type to float tensors.À “€Ð “€à “€€!“€Type of Mean and InvStdDev tensors.Ð “€€!“€LayerNormalizationThe number of groups of channels. It should be a divisor of the number of channels `C`.The floating-point precision used in stage one of the computation.Input data tensor. Dimensions for image cases are `(N x C x H x W)`, where `N` is the batch size, `C` is the number of channels, and `H` and `W` are the height and width of the data. Statistics are computed for every group of channels over `C`, `H`, and `W`. For non-image cases, the dimensions are in the form of `(N x C x D1 x D2 ... Dn)`.Scale tensor of shape `(C)`.Bias tensor of shape `(C)`.The output tensor of the same shape as `X`.The input tensor to be normalized. In general, the shape is (D1, D2, ... , Dn) for n-dimensional data, where the root mean squared norm is taken over the last D dimensions, D is determined by the axis attribute.Scale tensor. Scale tensor shape should be broadcastable to the normalized shape.Output data tensor. Same shape as XConstrain input X type to float tensors.À “€Ð “€à “€€!“€Constrain output Y and scale type to float tensors.À “€Ð “€à “€€!“€RMSNormalizationRotate using interleaved pattern. Default value is 0 (False).interleavedRotary embedding dimension used to apply partial rotary embeddings.rotary_embedding_dimNumber of attention heads. Must be provided when input is a 3D tensor. num_headsThe input tensor representing the token embeddings. 4D tensor with shape `(batch_size, num_heads, sequence_length, head_size)` or 3D tensor with shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. For cases with a 4D input tensor, `head_size` has to be even. For cases with a 3D input tensor, `num_heads` attribute must be provided and `hidden_size` must be an even multiple of `num_heads` where `hidden_size = num_heads * head_size`The cosine values for the rotation. 2D tensor with shape `(max_position_id_plus_1, head_size / 2)` for full rotation or `(max_position_id_plus_1, rotary_embedding_dim / 2)` for partial rotation when `position_ids` are provided. 3D tensor with shape `(batch_size, sequence_length, head_size / 2)` for full rotation or `(batch_size, sequence_length, rotary_embedding_dim / 2)` for partial rotation when `position_ids` are not provided. `max_position_id_plus_1` is a parameter to the model.cos_cacheThe sine values for the rotation. 2D tensor with shape `(max_position_id_plus_1, head_size / 2)` for full rotation or `(max_position_id_plus_1, rotary_embedding_dim / 2)` for partial rotation when `position_ids` are provided. 3D tensor with shape `(batch_size, sequence_length, head_size / 2)` for full rotation or `(batch_size, sequence_length, rotary_embedding_dim / 2)` for partial rotation when `position_ids` are not provided. `max_position_id_plus_1` is a parameter to the model.sin_cacheThe position indices for the tokens. 2D tensor with shape `(batch_size, sequence_length)`position_idsTensor with same shape as input.Ð “€À “€€!“€P“€RotaryEmbeddingIf set to `1`, the attention masking is a lower triangular matrix when the mask is a square matrix. The attention masking has the form of the upper left causal bias due to the alignment.is_causalScaling factor applied to $Q*K^T$. Default value is `1/sqrt(head_size)`. To prevent [numerical overflow](https://tinyurl.com/sudb9s96), scale `Q`, `K` by `sqrt(scale)` before matmul.Number of heads of query. Must be used with 3D inputs of Q, K and V. q_num_headsNumber of heads of key and value. Must be used with 3D inputs of Q, K and V. kv_num_headsThe floating-point precision used in softmax computation. If softmax precision is not provided, the same precision as the input of softmax (Q and K) is used.softmax_precisionSoftcap value for attention weights. Default value is 0.softcapIf set to `0`, qk_matmul_output is the output of qk matmul. If set to `1`, qk_matmul_output is the output after the softcap operation (before mask addition). If set to `2`, qk_matmul_output includes the attention mask and softcap (if provided) applied to the output of qk matmul. If set to `3`, qk_matmul_output is the output after the softmax operation. Default value is 0.qk_matmul_output_modeQuery tensor. 4D tensor with shape `(batch_size, q_num_heads, q_sequence_length, head_size)` or 3D tensor with shape `(batch_size, q_sequence_length, q_hidden_size)`. For cases with a 3D input tensor, `q_hidden_size = q_num_heads * head_size`QKey tensor. 4D tensor with shape `(batch_size, kv_num_heads, kv_sequence_length, head_size)` or 3D tensor with shape `(batch_size, kv_sequence_length, k_hidden_size)`. For cases with a 3D input tensor, `k_hidden_size = kv_num_heads * head_size`Value tensor. 4D tensor with shape `(batch_size, kv_num_heads, kv_sequence_length, v_head_size)` or 3D tensor with shape `(batch_size, kv_sequence_length, v_hidden_size)`. For cases with a 3D input tensor, `v_hidden_size = kv_num_heads * v_head_size`Attention mask. Shape must be broadcastable to `(batch_size, q_num_heads, q_sequence_length, total_sequence_length)` where `total_sequence_length = past_sequence_length + kv_sequence_length.` The last dimension can also be shorter than `total_sequence_length` and will be padded to `total_sequence_length` with negative infinity. Two types of masks are supported: a boolean mask where a value of `True` indicates that the element should take part in attention, or a float mask of the same type as query, key, value that is added to the attention score.attn_maskpast state cache for key with shape `(batch_size, kv_num_heads, past_sequence_length, head_size)`past_keypast state cache for value with shape `(batch_size, kv_num_heads, past_sequence_length, v_head_size)`past_valueA vector of integers of shape `(batch_size,)` that indicates the number of valid (ie, non-padding) tokens in each sample. A padding mask can be derived from this. This should not be used together with `past_key` and `past_value` inputs or `present_key` and `present_value` outputs (See the KV cache use cases in the operator description).nonpad_kv_seqlenThe output tensor . 4D tensor with shape `(batch_size, q_num_heads, q_sequence_length, v_head_size)` or 3D tensor with shape `(batch_size, q_sequence_length, hidden_size)`. For cases with a 3D input tensor, `hidden_size = q_num_heads * v_head_size`Updated key cache with shape `(batch_size, kv_num_heads, total_sequence_length, head_size)` where `total_sequence_length = past_sequence_length + kv_sequence_length`.present_keyUpdated value cache with shape `(batch_size, kv_num_heads, total_sequence_length, v_head_size)` where `total_sequence_length = past_sequence_length + kv_sequence_length`.present_valueThe output of QK matmul. 4D tensor with shape `(batch_size, q_num_heads, q_sequence_length, total_sequence_length)` where `total_sequence_length = past_sequence_length + kv_sequence_length`.qk_matmul_outputConstrain Q and K inputs types to float tensors.Constrain V input types to float tensors.Constrain output 'mask' types to boolean tensors and input types.Fused activation function. One of: 'silu', 'swish', 'none'. Default is 'none'.activationInput tensor with shape (batch_size, channels, length). Channels-first layout.Depthwise convolution kernel with shape (channels, 1, k) where k is the kernel size. The middle dim of size 1 follows the ONNX `Conv` weight layout `(M, C/group, k1, ..., kn)`: since this op is always depthwise, `group = channels`, so `C/group = 1`. Keeping this layout makes the weight tensor a drop-in for a depthwise `Conv(group=channels)` weight, so `Conv` <-> `CausalConvWithState` rewrites require no reshape.Optional per-channel bias with shape (channels).Carry state from previous step with shape (batch_size, channels, k - 1). If not provided, padding is zero.past_stateConvolution output with same shape as input.Updated carry state with shape (batch_size, channels, k - 1). Contains the last (k - 1) values of the effective padded/concatenated sequence along the causal axis, including any values from past_state or zero-padding when the current input is shorter than k - 1.present_stateÐ “€À “€€!“€CausalConvWithStategated_deltaThe update rule for the linear attention recurrence. One of: 'linear', 'gated', 'delta', 'gated_delta'. Default is 'gated_delta'.update_ruleOutput scaling factor. When 0.0 (default), derives d_k = query.shape[-1] / q_num_heads and uses 1/sqrt(d_k). Set explicitly to override.Number of query heads. Always required.Number of key/value heads. Always required.Chunk size for the chunk-parallel WY decomposition during prefill (T>1). Tuning hint; does not affect output correctness.chunk_sizeQuery vectors with 3D packed shape (B, T, H_q * d_k). Heads are packed into the last dimension.queryKey vectors with 3D packed shape (B, T, H_kv * d_k). Should be L2-normalized for delta/gated_delta modes.keyValue vectors with 3D packed shape (B, T, H_kv * d_v).SRecurrent state from previous step with shape (B, H_kv, d_k, d_v). Always 4D. If not provided, defaults to zeros.Exponential decay gate in log-space. 3D packed shape: (B, T, H_kv * d_k) for per-key-dimension decay (GLA/RWKV-6), or (B, T, H_kv) for per-head scalar decay (DeltaNet/RetNet). Required for 'gated' and 'gated_delta' modes.decayUpdate rate (sigmoid output). 3D packed shape: (B, T, H_kv) or (B, T, 1). Required for 'delta' and 'gated_delta' modes.Attention output with 3D packed shape (B, T, H_q * d_v).Updated recurrent state with shape (B, H_kv, d_k, d_v). Always 4D.Constrain activation input and output types to float16, bfloat16, or float32 tensors.À “€€!“€Ð “€Constrain state types to float16, bfloat16, or float32 tensors. Should be float32 or the same as T for numerical stability on long sequences.À “€€!“€Ð “€LinearAttentionWhether to use ceil or floor (default) to compute the output shape.Output data tensor from average or max pooling across the input tensor. Dimensions will vary based on various kernel, stride, and pad sizes. Floor value of the dimension is usedConstrain input and output types to float and 8 bit tensors.p™¡€0š¡€dilation value along each spatial axis of the filter. If not present, the dilation defaults is 1 along each spatial axis.p value of the Lp norm used to pool over the input data.Output data tensor from Lp pooling across the input tensor. Dimensions will vary based on various kernel, stride, and pad sizes.Àš¡€€›¡€ROI pool output shape (height, width).pooled_shapeMultiplicative spatial scale factor to translate ROI coordinates from their input scale to the scale used when pooling.spatial_scaleInput data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data.RoIs (Regions of Interest) to pool over. Should be a 2-D tensor of shape (num_rois, 5) given as [[batch_id, x1, y1, x2, y2], ...].roisRoI pooled output 4-D tensor of shape (num_rois, channels, pooled_shape[0], pooled_shape[1]).Input tensor must have at least 4 dimensionsRoIs tensor must have 2 dimensionsAttribute pooled_shape has incorrect lengthAttribute pooled_shape must only contain positive valuesAttribute pooled_shape must be specifiedœ¡€Àœ¡€The weight tensor that will be used in the convolutions; has size (M x C/group x kH x kW), where C is the number of channels, and kH and kW are the height and width of the kernel, and M is the number of feature maps. For more than 2 dimensions, the kernel shape will be (M x C/group x k1 x k2 x ... x kn), where (k1 x k2 x ... kn) is the dimension of the kernel. Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects the weight tensor to arrive with the dimension denotation of [FILTER_OUT_CHANNEL, FILTER_IN_CHANNEL, FILTER_SPATIAL, FILTER_SPATIAL ...]. Assuming zero based indices for the shape array, X.shape[1] == (W.shape[1] * group) == C and W.shape[0] mod G == 0. Or in other words FILTER_IN_CHANNEL multiplied by the number of groups should be equal to DATA_CHANNEL and the number of feature maps M should be a multiple of the number of groups G.Optional 1D bias to be added to the convolution, has size of M.The shape of the convolution kernel. If not present, should be inferred from input W.Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults is 1 along each spatial axis.number of groups input channels and output channels are divided into.@�¡€ð�¡€Input data tensor from previous layer; has size (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and width. Note that this is for the 2D image. Otherwise the size is (N x C x D1 x D2 ... x Dn)The weight tensor that will be used in the convolutions; has size (C x M/group x kH x kW), where C is the number of channels, and kH and kW are the height and width of the kernel, and M is the number of feature maps. For more than 2 dimensions, the weight shape will be (C x M/group x k1 x k2 x ... x kn), where (k1 x k2 x ... x kn) is the dimension of the kernel. The number of channels in the output should be equal to W.shape[1] * group (assuming zero based indices of the shape array)Output data tensor that contains the result of the convolution. The output dimensions are functions of the kernel size, stride size, pad lengths and group count. The number of channels in the output should be equal to W.shape[1] * group (assuming zero based indices of the shape array)The shape of the output can be explicitly set which will cause pads values to be auto generated. If output_shape is specified pads values are ignored. See doc for details for equations to generate pads. Note that the output_shape attribute value should not include dimensions for batch size and channels, which are automatically inferred.Additional elements added to the side with higher coordinate indices in the output. Each padding value in "output_padding" must be less than the corresponding stride/dilation dimension. By default, this attribute is a zero vector. Note that this attribute doesn't directly affect the computed output values. It only controls the selection of the computed values, so changing this attribute only adds or removes output elements. If "output_shape" is explicitly provided, "output_padding" does not contribute additional size to "output_shape" but participates in the computation of the needed padding amount. This is also called adjs or adjustment in some frameworks.auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that `output_shape[i] = input_shape[i] * strides[i]` for each axis `i`. The padding is split between the two sides equally or almost equally (depending on whether it is even or odd). In case the padding is an odd number, the extra padding is added at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER.pž¡€0Ÿ¡€Output data tensor from pooling across the input tensor. The output tensor has the same rank as the input. The first two dimensions of output shape are the same as the input (N x C), while the other dimensions are all 1.ÀŸ¡€€ ¡€¡¡€С¡€FloatEpsilonEpsilon = Cast (FloatEpsilon)XShape = Shape (X)Rank = Size (XShape)Zero1D = Constant()Axis1D = Constant()PrefixShape = Slice (XShape, Zero1D, Axis1D)NumReducedAxes = Sub (Rank, Axis1D)NumReducedAxes = Neg (Axis1D)SuffixShape = ConstantOfShape (NumReducedAxes)ReducedShape = Concat (PrefixShape, SuffixShape)X2D = Flatten (X)XU = Cast (X2D)Mean2D = ReduceMean (XU)Square = Mul (XU, XU)MeanOfSquare = ReduceMean (Square)Axes_1 = Constant()Mean2D = ReduceMean (XU, Axes_1)MeanOfSquare = ReduceMean (Square, Axes_1)SquareOfMean = Mul (Mean2D, Mean2D)Var = Sub (MeanOfSquare, SquareOfMean)VarPlusEpsilon = Add (Var, Epsilon)StdDev = Sqrt (VarPlusEpsilon)Deviation = Sub (XU, Mean2D)Normalized = Div (Deviation, StdDev)NormalizedT = Cast (Normalized)Scale2D = Flatten (Scale)Scaled = Mul (NormalizedT, Scale2D)B2D = Flatten (B)Biased = Add (Scaled, B2D)Biased = Identity (Scaled)Y = Reshape (Biased, XShape)InvStdDev2D = Reciprocal (StdDev)Mean = Reshape (Mean2D, ReducedShape)InvStdDev = Reshape (InvStdDev2D, ReducedShape)MaxUnpool op must have either two or three inputs.Input tensor X must have at least 2 dimensions.Attribute pads has incorrect size.Attribute strides has incorrect size.Attribute kernel_shape has incorrect size.Attribute kernel_shape must be specified.'output_shape' must be rank 1 tensor.'output_shape' must have same number of elements as the shape of input tensor X.Indices tensor I must have at least 2 dimensions.`¢¡€inputs are expected to have tensor type in input and zero_point pair is expected to have be same type in weight and zero_point pair is expected to have same type in Т¡€@£¡€°£¡€This number of op outputs should be 3 when Training_mode = True, but it is not.This number of op outputs should be 1 when Training_mode = False, but it is not. expected to have rank > ¤¡€ ¤¡€ ¥¡€Ratio of Dropout must be a scalar.training_mode of Dropout must be a scalar.�¥¡€) for attribute 'axis'Invalid value(¦¡€ngram_indexes must be non-empty with no negative valuesInput tensor must have rank 1 or 2p¦¡€Attribute pads must have an even sizeinput must have rank 3.ড€) rank of first input is Unexpected axis value (P§¡€XU = Cast (X)XShape = Shape (XU)C = Shape (X)NumGroupsGroupSize = Div (C, NumGroups)N = Shape (X)InstanceShape = Shape (X)NewShape = Concat (N, NumGroups, GroupSize, InstanceShape)XReshaped = Reshape (XU, NewShape)Shape3D = Constant ()X3D = Reshape (XReshaped, Shape3D)Axes2Mean = ReduceMean (X3D, Axes2)Square = Mul (X3D, X3D)MeanOfSquare = ReduceMean (Square, Axes2)SquareOfMean = Mul (Mean, Mean)Deviation = Sub (X3D, Mean)NormalizedU = Div (Deviation, StdDev)NormalizedOriginalShape = Reshape (NormalizedU, XShape)NormalizedNC = Reshape (NormalizedOriginalShape, Shape3D)NormalizedT = Cast (NormalizedNC)ScaleShape = Constant ()ScaleT = Cast (scale)BiasT = Cast (bias)ScaleReshaped = Reshape (ScaleT, ScaleShape)BiasReshaped = Reshape (BiasT, ScaleShape)Scaled = Mul (ScaleReshaped, NormalizedT)Biased = Add (Scaled, BiasReshaped)Ч¡€P¨¡€AxisPosAxis = Identity (Axis)PosAxis = Add (Rank, Axis)OneReduceAxes = Range(PosAxis, Rank, One)XSquared = Mul (XU, XU)XSquaredMean = ReduceMean (XSquared, ReduceAxes)MeanSquareEpsilon = Add (XSquaredMean, Epsilon)RMS = Sqrt (MeanSquareEpsilon)Normalized = Div (XU, RMS)Y = Mul (NormalizedT, scale)À¨¡€Input tensor must have at least 3 and at most 4 dimensionsInput shape is 3D, num_heads attribute must be provided0©¡€Zero1DNumHeadsNegOneNewShape = Concat (Zero1D, Zero1D, NumHeads, NegOne)XIn = Reshape (X, NewShape)XIn = Transpose (X)HeadSize = Shape (XIn)RotaryEmbedDimRotaryEmbedDim = Identity(HeadSize)Two1DNoRotateLength = Sub(HeadSize, RotaryEmbedDim)RotateSplitLengths = Concat (RotaryEmbedDim, NoRotateLength)XToRotate, XNoRotate = Split (XIn, RotateSplitLengths)CosCacheGather = Gather(cos_cache, position_ids)SinCacheGather = Gather(sin_cache, position_ids)CosCacheGather = Identity(cos_cache)SinCacheGather = Identity(sin_cache)RotaryEmbedDimHalf = Div(RotaryEmbedDim, Two1D)RotaryEmbedDimHalfInt = Cast (RotaryEmbedDimHalf)CosCacheSliced = Slice(CosCacheGather, Zero1D, RotaryEmbedDimHalfInt, Two1D)SinCacheSliced = Slice(SinCacheGather, Zero1D, RotaryEmbedDimHalfInt, Two1D)CosCacheUnsqueezed = Unsqueeze(CosCacheSliced, Two1D)SinCacheUnsqueezed = Unsqueeze(SinCacheSliced, Two1D)X1, X2 = Split (XToRotate)One1DAxesRotaryDimRotaryEmbedDimInclusive = Add(RotaryEmbedDim, One1D)X1 = Slice(XToRotate, Zero1D, RotaryEmbedDim, AxesRotaryDim, Two1D)X2 = Slice(XToRotate, One1D, RotaryEmbedDimInclusive, AxesRotaryDim, Two1D)CosX1 = Mul(CosCacheUnsqueezed, X1)SinX2 = Mul(SinCacheUnsqueezed, X2)Real = Sub(CosX1, SinX2)SinX1 = Mul(SinCacheUnsqueezed, X1)CosX2 = Mul(CosCacheUnsqueezed, X2)Imaginary = Add(SinX1, CosX2)XRotated = Concat (Real, Imaginary)RealInterleave = Unsqueeze(Real, NegOne)ImaginaryInterleave = Unsqueeze(Imaginary, NegOne)XRotatedInterleavedConcat = Concat (RealInterleave, ImaginaryInterleave)XRotatedShape = Shape(XToRotate)XRotated = Reshape(XRotatedInterleavedConcat, XRotatedShape)XConcat = Concat (XRotated, XNoRotate)YTransposed = Identity(XConcat)YTransposed = Transpose (XConcat)XShape = Shape(X)Y = Reshape(YTransposed, XShape) ©¡€BatchSize = Shape (Q)QSeqLen = Shape (Q)KVSeqLen = Shape (K)QNumHeadsAttrKVNumHeadsAttrQIntermediateShape = Concat (BatchSize, QSeqLen, QNumHeadsAttr, NegOne)KVIntermediateShape = Concat (BatchSize, KVSeqLen, KVNumHeadsAttr, NegOne)QIntermediate = Reshape (Q, QIntermediateShape)KIntermediate = Reshape (K, KVIntermediateShape)VIntermediate = Reshape (V, KVIntermediateShape)QReshaped = Transpose (QIntermediate)KReshaped = Transpose (KIntermediate)VReshaped = Transpose (VIntermediate)QReshaped = Identity(Q)KReshaped = Identity(K)VReshaped = Identity(V)QNumHeads = Shape (QReshaped)KVNumHeads = Shape (KReshaped)QKHeadSize = Shape (QReshaped)QKHeadSizeF = Cast (QKHeadSize)VHeadSize = Shape (VReshaped)SqrtHeadSize = Sqrt(QKHeadSizeF)NegOne1DOne1DFCalculatedScale = Div(One1DF, SqrtHeadSize)ScaleFScaleFactor = Identity(ScaleF)ScaleFactor = Identity(CalculatedScale)ScaleFactorSqrt = Sqrt(ScaleFactor)ScaleFactorF = Cast (ScaleFactorSqrt)PresentKey = Concat (past_key, KReshaped)PastKVSeqLen = Shape (past_key)PresentKey = Identity (KReshaped)PastKVSeqLenpresent_key = Identity (PresentKey)PresentValue = Concat (past_value, VReshaped)PresentValue = Identity (VReshaped)present_value = Identity (PresentValue)KVSeqLenExpanded = Unsqueeze(nonpad_kv_seqlen, One1D)KVSeqLen0D = Squeeze(KVSeqLen)Zero0DOne0DRange = Range(Zero0D, KVSeqLen0D, One0D)PaddingMaskBool = Less(Range, KVSeqLenExpanded)PaddingMaskFloat = Where(PaddingMaskBool, ScalarZero, FloatNegInf)PaddingMask3D = Unsqueeze(PaddingMaskFloat, One1D)PaddingMask4D = Unsqueeze(PaddingMask3D, One1D)AttnBiasCausalPad = Add(AttnBiasCausalOrNot, PaddingMask4D)AttnBiasCausalPad = Identity(AttnBiasCausalOrNot)AttnBiasT = Cast (AttnBiasCausalPad)NGQACond1 = Equal(QNumHeads, KVNumHeads)GQACond1 = Not(NGQACond1)DivNumHeads = Div(QNumHeads, KVNumHeads)IDivNumHeads = Cast(DivNumHeads)RemainderNumHeads = Mod(QNumHeads, KVNumHeads)GQACond2 = Equal(RemainderNumHeads, Zero1D)GQACond = And(GQACond1, GQACond2)InterleaveDim = Where(GQACond, IDivNumHeads, One1D)KUnsqueezed = Unsqueeze(PresentKey, Two1D)VUnsqueezed = Unsqueeze(PresentValue, Two1D)KExpandShape = Concat (BatchSize, KVNumHeads, InterleaveDim, NewKVSeqLen, QKHeadSize)KExpanded = Expand(KUnsqueezed, KExpandShape)VExpandShape = Concat (BatchSize, KVNumHeads, InterleaveDim, NewKVSeqLen, VHeadSize)VExpanded = Expand(VUnsqueezed, VExpandShape)KAttentionShape = Concat (BatchSize, QNumHeads, NewKVSeqLen, QKHeadSize)VAttentionShape = Concat (BatchSize, QNumHeads, NewKVSeqLen, VHeadSize)KAttentionInput = Reshape(KExpanded, KAttentionShape)VAttentionInput = Reshape(VExpanded, VAttentionShape)KTranspose = Transpose (KAttentionInput)QScaled = Mul(QReshaped, ScaleFactorF)KScaled = Mul(KTranspose, ScaleFactorF)QKAttnWeight = MatMul(QScaled, KScaled)QKAttnCast = Cast (QKAttnWeight)SoftcapSoftcapF = Cast (Softcap)SoftcapDiv = Div(QKAttnCast, SoftcapF)SoftcapTanh = Tanh(SoftcapDiv)QKAttnSoftcapped = Mul(SoftcapTanh, SoftcapF)QKAttnWeightSoftcap = Add(QKAttnSoftcapped, AttnBiasT)QKAttnWeightSoftcap = Add(QKAttnCast, AttnBiasT)SoftmaxCast = Cast (QKAttnWeightSoftcap)AttnWeightSoftmax = Softmax (SoftmaxCast)SoftmaxOut = Cast (AttnWeightSoftmax)qk_matmul_output = Identity(QKAttnSoftcapped)qk_matmul_output = Identity(QKAttnCast)qk_matmul_output = Identity(QKAttnWeightSoftcap)qk_matmul_output = Identity(AttnWeightSoftmax)qk_matmul_output = Identity(QKAttnWeight)YPreReshape = MatMul(SoftmaxOut, VAttentionInput)YTranspose = Transpose (YPreReshape)YNewShape = Concat (Zero1D, Zero1D, NegOne)Y = Reshape(YTranspose, YNewShape)Y = Identity(YPreReshape)ª¡€siluswish'. Supported values are 'none', 'silu', and 'swish'.CausalConvWithState: unsupported activation value 'Kernel size k must be >= 1, got €ª¡€ KernelSize = Shape (weight) Km1 = Sub (KernelSize, One1D) PaddedInput = Concat (past_state, input) BatchDim = Shape (input) ChannelDim = Shape (input) ZeroPadShape = Concat (BatchDim, ChannelDim, Km1) ZeroPad = ConstantOfShape (ZeroPadShape) ZeroPadCast = CastLike (ZeroPad, input) PaddedInput = Concat (ZeroPadCast, input) ConvOut = Conv (PaddedInput, weight, bias)ConvOut = Conv (PaddedInput, weight) ConvOutFloat = Cast (ConvOut) ConvSigmoid = Sigmoid (ConvOutFloat) MulOutFloat = Mul (ConvOutFloat, ConvSigmoid) output = CastLike (MulOutFloat, ConvOut) output = Identity (ConvOut) PadLen = Shape (PaddedInput) StartIdx = Sub (PadLen, Km1) SliceAxespresent_state = Slice (PaddedInput, StartIdx, PadLen, SliceAxes)«¡€gatedHqConstHkvConst BatchDim = Shape (query) SeqLenDim = Shape (query) QShape4D = Concat (BatchDim, SeqLenDim, HqConst, NegOne1D) QReshaped = Reshape (query, QShape4D) Q4D = Transpose (QReshaped) KVShape4D = Concat (BatchDim, SeqLenDim, HkvConst, NegOne1D) KReshaped = Reshape (key, KVShape4D) K4D = Transpose (KReshaped) VReshaped = Reshape (value, KVShape4D) V4D = Transpose (VReshaped) DecayReshaped = Reshape (decay, KVShape4D) Decay4D = Transpose (DecayReshaped) BetaShape4D = Concat (BatchDim, SeqLenDim, NegOne1D, One1D) BetaReshaped = Reshape (beta, BetaShape4D) Beta4D = Transpose (BetaReshaped) QLastDim = Shape (query) VLastDim = Shape (value) DkDim = Div (QLastDim, HqConst) DvDim = Div (VLastDim, HkvConst) State0 = Cast (past_state) StateShape = Concat (BatchDim, HkvConst, DkDim, DvDim) State0 = ConstantOfShape (StateShape) ScaleFactor DkScalar = Squeeze (DkDim) DkFloat = Cast (DkScalar) SqrtDk = Sqrt (DkFloat) ScaleFactor = Reciprocal (SqrtDk) GroupSize StateExpandShape = Concat (BatchDim, HkvConst, GroupSize, DkDim, DvDim) StateReadShape = Concat (BatchDim, HqConst, DkDim, DvDim) NegTwo1D StateUnsq = Unsqueeze (state_out, Two1D) StateExpanded = Expand (StateUnsq, StateExpandShape) StateForRead = Reshape (StateExpanded, StateReadShape) QtRow = Unsqueeze (q_t_f, NegTwo1D) ReadOut = MatMul (QtRow, StateForRead) ReadSq = Squeeze (ReadOut, NegTwo1D) output_t_f = Mul (ScaleFactor, ReadSq) output_t = CastLike (output_t_f, q_t) QtRow = Unsqueeze (q_t_f, NegTwo1D) ReadOut = MatMul (QtRow, state_out) ReadSq = Squeeze (ReadOut, NegTwo1D) output_t_f = Mul (ScaleFactor, ReadSq) output_t = CastLike (output_t_f, q_t) state_in, q_t, k_t, v_tState0, Q4D, K4D, V4D q_t_f = Cast (q_t) k_t_f = Cast (k_t) v_t_f = Cast (v_t) KtCol = Unsqueeze (k_t_f, NegOne1D) WriteRow = Unsqueeze (v_t_f, NegTwo1D) Outer = MatMul (KtCol, WriteRow) state_out = Add (state_in, Outer) state_in, q_t, k_t, v_t, decay_tState0, Q4D, K4D, V4D, Decay4D q_t_f = Cast (q_t) k_t_f = Cast (k_t) v_t_f = Cast (v_t) decay_t_f = Cast (decay_t) DecayExp = Exp (decay_t_f) DecayExpUnsq = Unsqueeze (DecayExp, NegOne1D) DecayedState = Mul (state_in, DecayExpUnsq) KtCol = Unsqueeze (k_t_f, NegOne1D) WriteRow = Unsqueeze (v_t_f, NegTwo1D) Outer = MatMul (KtCol, WriteRow) state_out = Add (DecayedState, Outer) state_in, q_t, k_t, v_t, beta_tState0, Q4D, K4D, V4D, Beta4D q_t_f = Cast (q_t) k_t_f = Cast (k_t) v_t_f = Cast (v_t) beta_t_f = Cast (beta_t) KtCol = Unsqueeze (k_t_f, NegOne1D) StateT = Transpose (state_in) Retrieved = MatMul (StateT, KtCol) RetrievedSq = Squeeze (Retrieved, NegOne1D) Diff = Sub (v_t_f, RetrievedSq) Delta = Mul (beta_t_f, Diff) WriteRow = Unsqueeze (Delta, NegTwo1D) Outer = MatMul (KtCol, WriteRow) state_out = Add (state_in, Outer) state_in, q_t, k_t, v_t, decay_t, beta_tState0, Q4D, K4D, V4D, Decay4D, Beta4D q_t_f = Cast (q_t) k_t_f = Cast (k_t) v_t_f = Cast (v_t) decay_t_f = Cast (decay_t) beta_t_f = Cast (beta_t) DecayExp = Exp (decay_t_f) DecayExpUnsq = Unsqueeze (DecayExp, NegOne1D) DecayedState = Mul (state_in, DecayExpUnsq) KtCol = Unsqueeze (k_t_f, NegOne1D) StateT = Transpose (DecayedState) Retrieved = MatMul (StateT, KtCol) RetrievedSq = Squeeze (Retrieved, NegOne1D) Diff = Sub (v_t_f, RetrievedSq) Delta = Mul (beta_t_f, Diff) WriteRow = Unsqueeze (Delta, NegTwo1D) Outer = MatMul (KtCol, WriteRow) state_out = Add (DecayedState, Outer) } > () => (state_out, output_t) { , body = linear_attn_step (FinalState, OutputAccum = Scan < num_scan_inputs = OutputTransposed = Transpose (OutputAccum) OutputShape3D = Concat (BatchDim, SeqLenDim, NegOne1D) output = Reshape (OutputTransposed, OutputShape3D) present_state = CastLike (FinalState, past_state)present_state = CastLike (FinalState, query)€«¡€q_num_heads must be > 0, got kv_num_heads must be > 0, got ) must be a multiple of kv_num_heads (q_num_heads (update_rule must be one of: 'linear', 'gated', 'delta', 'gated_delta'update_rule 'linear' forbids decay inputupdate_rule 'linear' forbids beta inputupdate_rule 'gated' requires decay inputupdate_rule 'gated' forbids beta inputupdate_rule 'delta' forbids decay inputupdate_rule 'delta' requires beta inputupdate_rule 'gated_delta' requires decay inputupdate_rule 'gated_delta' requires beta input) must be divisible by q_num_heads (Packed query last dim () must be divisible by kv_num_heads (Packed key last dim (Packed value last dim () or kv_num_heads * d_k () must be kv_num_heads (decay last dim () or a multiple of kv_num_heads) must be 1 or kv_num_heads (beta last dim (ð«¡€šÐÿ¤Ðÿ¤ÐÿƒÐÿ¤Ðÿ¤Ðÿ¤ÐÿšÐÿƒÐÿòÐÿ€Ðÿ€Ðÿ$Ðÿ€Ðÿ€Ðÿ€ÐÿòÐÿ$ÐÿxHÐÿ�HÐÿ�HÐÿaHÐÿ�HÐÿ�HÐÿ�HÐÿxHÐÿaHÐÿZtÐÿÐtÐÿÐtÐÿ?tÐÿÐtÐÿÐtÐÿÐtÐÿZtÐÿ?tÐÿ÷ÄÐÿÅÐÿÅÐÿàÄÐÿÅÐÿÅÐÿÅÐÿ÷ÄÐÿàÄÐÿ¡åÐÿ†åÐÿ†åÐÿ(åÐÿ†åÐÿ†åÐÿ†åÐÿ¡åÐÿ(åÐÿÌêÐÿ'åÐÿ'åÐÿIêÐÿ'åÐÿ'åÐÿ'åÐÿÌêÐÿIêÐÿ@êÐÿåÐÿåÐÿ†éÐÿåÐÿåÐÿåÐÿ@êÐÿ†éÐÿTüÐÿ�üÐÿ�üÐÿ=üÐÿ�üÐÿ�üÐÿ�üÐÿTüÐÿ=üÐÿŒýÐÿøýÐÿøýÐÿuýÐÿøýÐÿøýÐÿøýÐÿŒýÐÿuýÐÿ?ÑÿÊÑÿÊÑÿ(ÑÿÊÑÿÊÑÿÊÑÿ?Ñÿ(Ñÿ3Ñÿ,Ñÿ,ÑÿÑÿ,Ñÿ,Ñÿ,Ñÿ3ÑÿÑÿþÑÿ:Ñÿ:ÑÿçÑÿ:Ñÿ:Ñÿ:ÑÿþÑÿçÑÿµÑÿÖÑÿÖÑÿžÑÿÖÑÿÖÑÿÖÑÿµÑÿžÑÿQÑÿrÑÿrÑÿ:ÑÿrÑÿrÑÿrÑÿQÑÿ:ÑÿÑÿdÑÿdÑÿèÑÿdÑÿdÑÿdÑÿÑÿèÑÿ Ñÿ? Ñÿ? Ñÿè Ñÿ? Ñÿ? Ñÿ? Ñÿ Ñÿè ÑÿNÑÿ<Ñÿ<ÑÿxÑÿ<Ñÿ<Ñÿ<ÑÿNÑÿxÑÿÓÑÿèÑÿèÑÿ¼ÑÿèÑÿèÑÿèÑÿÓÑÿ¼Ñÿ«+Ñÿç+Ñÿç+ÑÿŠ+Ñÿç+Ñÿç+Ñÿç+Ñÿ«+ÑÿŠ+Ñÿv-Ñÿb-Ñÿb-ÑÿK-Ñÿb-Ñÿb-Ñÿb-Ñÿv-ÑÿK-Ñÿñ:Ñÿ-;Ñÿ-;ÑÿÚ:Ñÿ-;Ñÿ-;Ñÿ-;Ñÿñ:ÑÿÚ:Ñÿ“;ÑÿM<ÑÿM<Ñÿx;ÑÿM<ÑÿM<ÑÿM<Ñÿ“;Ñÿx;Ñÿ‚FÑÿPGÑÿPGÑÿgFÑÿPGÑÿPGÑÿPGÑÿ‚FÑÿgFÑÿ..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\nn\old.ccThe ratio of random dropout, with value in [0, 1). If this input was not set, or if it was set to 0, the output would be a simple copy of the input. If it's non-zero, output will be a random dropout of the scaled input, which is typically the case during training. It is an optional value, if not specified it will default to 0.5.À “€Ð “€à “€€!“€À “€Ð “€à “€H“€À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€P“€P“€À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€H“€Constrain input and output to all tensor types up to IRv12.Constrain input and output to all tensor types up to IRv10.Constrain input and output to all tensor types.À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€ExponentEpsilonX_RMEX_squaredX_squaredE_XsquaredVarianceSTDX_varianceProcessed_STDThe storage order of the tensor. 0 is row major, and 1 is column major.P“€Dilation value along each spatial axis of filter.P“€P“€Stride along each spatial axis.À “€Ð “€à “€P“€Stride along each axis.auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding. DEPRECATION NOTE: auto_pad is only intended to support legacy uses, and for framework authors, one is explicitly encouraged to use explicit padding specified in the pads attribute.Padding for the beginning and ending along each axis, it can take any value greater than or equal to 0. The value represent the number of pixels added to the beginning and end part of the corresponding axis. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`. This attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute.p value of the Lp norm used to pool over the input data, default is 2.0.Input data tensor from the previous operator; dimensions for image case are (N x C x H x W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data. For non image case, the dimension are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size.À “€Ð “€à “€Output data tensor from pooling across the input tensor. Dimensions will be N x C x 1 x 1À “€Ð “€à “€If true, compute the mean and variance across all spatial elements If false, compute the mean and variance across per feature.Default is 1.If set to nonzero, run spatial batch normalization in test mode, default is 0.The epsilon value to use to avoid division by zero, default is 1e-5f.Factor used in computing the running mean and variance.e.g., running_mean = running_mean * momentum + mean * (1 - momentum), default is 0.9f.The input 4-dimensional tensor of shape NCHW.The scale as a 1-dimensional tensor of size C to be applied to the output.The bias as a 1-dimensional tensor of size C to be applied to the output.The running mean (training) or the estimated mean (testing) as a 1-dimensional tensor of size C.The running variance (training) or the estimated variance (testing) as a 1-dimensional tensor of size C.varThe output 4-dimensional tensor of the same shape as X.The running mean after the BatchNormalization operator. Must be in-place with the input mean. Should not be used for testing.The running variance after the BatchNormalization operator. Must be in-place with the input var. Should not be used for testing.Saved mean used during training to speed up gradient computation. Should not be used for testing.saved_meanSaved variance used during training to speed up gradient computation. Should not be used for testing.saved_varÀ “€Ð “€à “€ Carries out batch normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1502.03167. Depending on the mode it is being run, there are multiple cases for the number of outputs, which we list below: Output case #1: Y, mean, var, saved_mean, saved_var (training mode) Output case #2: Y (test mode) For previous (depreciated) non-spatial cases, implementors are suggested to flatten the input shape to (N x C*D1*D2 ..*Dn) before a BatchNormalization Op. The running variance after the BatchNormalization operator.Saved mean used during training to speed up gradient computation.Saved variance used during training to speed up gradient computation.À “€Ð “€à “€ Carries out batch normalization as described in the paper https://arxiv.org/abs/1502.03167. Depending on the mode it is being run, There are five required inputs 'X', 'scale', 'B', 'input_mean' and 'input_var'. Note that 'input_mean' and 'input_var' are expected to be the estimated statistics in inference mode (training_mode=False, default), and the running statistics in training mode (training_mode=True). There are multiple cases for the number of outputs, which we list below: Output case #1: Y, running_mean, running_var (training_mode=True) Output case #2: Y (training_mode=False) When training_mode=False, extra outputs are invalid. The outputs are updated as follows when training_mode=True: ``` running_mean = input_mean * momentum + current_mean * (1 - momentum) running_var = input_var * momentum + current_var * (1 - momentum) Y = (X - current_mean) / sqrt(current_var + epsilon) * scale + B where: current_mean = ReduceMean(X, axis=all_except_channel_index) current_var = ReduceVar(X, axis=all_except_channel_index) Notice that ReduceVar refers to the population variance, and it equals to sum(sqrd(x_i - x_avg)) / N where N is the population size (this formula does not use sample size N - 1). ``` When training_mode=False: ``` Y = (X - input_mean) / sqrt(input_var + epsilon) * scale + B ``` For previous (depreciated) non-spatial cases, implementors are suggested to flatten the input shape to (N x C * D1 * D2 * ... * Dn) before a BatchNormalization Op. If set to true, it indicates BatchNormalization is being used for training, and outputs 1, 2, 3, and 4 would be populated.À “€Ð “€à “€€!“€Constrain mean and variance types to float tensors. It allows all float type for U.À “€Ð “€à “€€!“€The output 4-dimensional tensor of the same shape as input.À “€Ð “€à “€(float, default 0.5) the ratio of random dropout(int, default 0) if nonzero, run dropout in test mode where the output is simply Y = X.The output mask. If is_test is nonzero, this output is not filled.À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€The ratio of random dropoutÀ “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€Constrain output mask types to boolean tensors.H“€The output tensor of the same shape as X.À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€Indicate up to which input dimensions (exclusive) should be flattened to the outer dimension of the output. The value for axis must be in the range [0, R], where R is the rank of the input tensor. When axis = 0, the shape of the output tensor is (1, (d_0 X d_1 ... d_n), where the shape of the input tensor is (d_0, d_1, ... d_n). If true, compute the mean and variance across per activation. If false, compute the mean and variance across per feature over each mini-batch.If spatial is true, the dimension of scale is (C). If spatial is false, the dimensions of scale are (C x D1 x ... x Dn)If spatial is true, the dimension of bias is (C). If spatial is false, the dimensions of bias are (C x D1 x ... x Dn)If spatial is true, the dimension of the running mean (training) or the estimated mean (testing) is (C). If spatial is false, the dimensions of the running mean (training) or the estimated mean (testing) are (C x D1 x ... x Dn).If spatial is true, the dimension of the running variance(training) or the estimated variance (testing) is (C). If spatial is false, the dimensions of the running variance(training) or the estimated variance (testing) are (C x D1 x ... x Dn).À “€Ð “€à “€Scale tensor of shape `(num_groups)`.Bias tensor of shape `(num_groups)`.À “€Ð “€à “€€!“€Attention mask. Shape must be broadcastable to 4D tensor with shape `(batch_size, q_num_heads, q_sequence_length, total_sequence_length)` where `total_sequence_length = past_sequence_length + kv_sequence_length.` Two types of masks are supported. A boolean mask where a value of `True` indicates that the element should take part in attention. Also supports a float mask of the same type as query, key, value that is added to the attention score.À “€Ð “€à “€`¬¡€0­¡€À “€Ð “€à “€À­¡€€®¡€À “€Ð “€à “€¯¡€௡€À “€Ð “€à “€p°¡€0±¡€À “€Ð “€à “€À±¡€€²¡€À “€Ð “€à “€³¡€г¡€`´¡€ µ¡€auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET, which means explicit padding is used. SAME_UPPER or SAME_LOWER mean pad the input so that the output spatial size match the input.In case of odd number add the extra padding at the end for SAME_UPPER and at the beginning for SAME_LOWER. VALID mean no padding.À “€Ð “€à “€°µ¡€p¶¡€À “€Ð “€à “€·¡€з¡€p¸¡€0¹¡€À “€Ð “€à “€À¹¡€€º¡€À “€Ð “€à “€»¡€л¡€À “€Ð “€à “€dilation value along each spatial axis of the filter.`¼¡€ ½¡€À “€Ð “€à “€The shape of the output can be explicitly set which will cause pads values to be auto generated. If output_shape is specified pads values are ignored. See doc for details for equations to generate padsThe zero-padding added to one side of the output. This is also called adjs/adjustment in some frameworks.°½¡€p¾¡€¿¡€p¿¡€à¿¡€`À¡€ÐÀ¡€@Á¡€°Á¡€ ¡€�¡€á€pá€àá€PÄ¡€ÐÄ¡€PÅ¡€ÀÅ¡€@Æ¡€°Æ¡€ Ç¡€XReshaped = Reshape (X, NewShape)X3D = Reshape(XReshaped, Shape3D)Scaled = Mul (ScaleReshaped, Normalized) Ç¡€AttnBiasT = Cast (AttnBiasCausalOrNot) È¡€û:Òÿq;Òÿq;Òÿà:Òÿq;Òÿq;Òÿq;Òÿû:Òÿà:Òÿ]AÒÿuAÒÿuAÒÿFAÒÿuAÒÿuAÒÿuAÒÿ]AÒÿFAÒÿ�jÒÿfjÒÿfjÒÿuiÒÿfjÒÿfjÒÿfjÒÿ�jÒÿuiÒÿ¼jÒÿBjÒÿBjÒÿvÒÿBjÒÿBjÒÿBjÒÿ¼jÒÿvÒÿ=—Òÿ"—Òÿ"—Òÿ1–Òÿ"—Òÿ"—Òÿ"—Òÿ=—Òÿ1–Òÿx—Òÿþ–Òÿþ–Òÿ£Òÿþ–Òÿþ–Òÿþ–Òÿx—Òÿ£ÒÿéÃÒÿÄÒÿÄÒÿÒÃÒÿÄÒÿÄÒÿÄÒÿéÃÒÿÒÃÒÿèÒÿPèÒÿPèÒÿýçÒÿPèÒÿPèÒÿPèÒÿèÒÿýçÒÿàèÒÿBèÒÿBèÒÿÅèÒÿBèÒÿBèÒÿBèÒÿàèÒÿÅèÒÿÍéÒÿüêÒÿüêÒÿ²éÒÿüêÒÿüêÒÿüêÒÿÍéÒÿ²éÒÿInputs 0 (query) shall be 3 or 4 dimensions3D inputs expected to have q_num_heads attribute.Inputs 1 (key) shall be 3 or 4 dimensionsInputs 2 (value) shall be 3 or 4 dimensions3D inputs expected to have kv_num_heads attribute.The past_key input shall be 4 dimensionsThe past_value input shall be 4 dimensionsNewKVSeqLen = Shape (PresentKey)AttnBiasShape = Concat (QSeqLen, NewKVSeqLen)FloatNegInfScalarZeroAttnBiasShort = Where(attn_mask, ScalarZero, FloatNegInf)AttnBiasShort = Identity(attn_mask)MaskKVSeqLen = Shape (attn_mask)PaddingKVSeqLen = Sub(NewKVSeqLen, MaskKVSeqLen)Pads = Concat (Zero1D, PaddingKVSeqLen)FloatNegInfCast = CastLike(FloatNegInf, AttnBiasShort)AttnBias = Pad(AttnBiasShort, Pads, FloatNegInfCast, NegOne1D)AttnBias = Identity(AttnBiasShort)AttnBias = ConstantOfShape(AttnBiasShape)ZeroZeroNoDim = Squeeze(Zero, Zero)OneNoDim = Squeeze(One, Zero)SequenceLength = Gather(AttnBiasShape, ZeroNoDim)TotalSequenceLength = Gather(AttnBiasShape, OneNoDim)RangeRow = Range(ZeroNoDim, SequenceLength, OneNoDim)RangeRow2D = Unsqueeze(RangeRow, One)RangeCol = Range(ZeroNoDim, TotalSequenceLength, OneNoDim)RangeCol2D = Unsqueeze(RangeCol, Zero)RangeRow2DPast = Add(RangeRow2D, PastKVSeqLen)BoolMaskTri = Less(RangeRow2DPast, RangeCol2D)MaskTri = Where(BoolMaskTri, FloatNegInf, ScalarZero)AttnBiasCausalOrNot = Add(AttnBias, MaskTri)AttnBiasCausalOrNot = Identity(AttnBias)�ÓÿÊÓÿÊÓÿ¯ÓÿÊÓÿÊÓÿÊÓÿ�Óÿ¯ÓÿfÓÿ�Óÿ�ÓÿOÓÿ�Óÿ�Óÿ�ÓÿfÓÿOÓÿòÓÿ‚Óÿ‚Óÿ×Óÿ‚Óÿ‚Óÿ‚ÓÿòÓÿ×Óÿ=ÓÿñÓÿñÓÿ¹ÓÿñÓÿñÓÿñÓÿ=Óÿ¹Óÿ‰ ÓÿÍÓÿÍÓÿ•ÓÿÍÓÿÍÓÿÍÓÿ‰ Óÿ•ÓÿMultiplicative spatial scale factor to translate ROI coordinates from their input spatial scale to the scale used when pooling, i.e., spatial scale of the input feature map X relative to the input image. E.g.; default is 1.0f. default 1; Pooled output Y's height.output_heightdefault 1; Pooled output Y's width.output_widthNumber of sampling points in the interpolation grid used to compute the output value of each pooled output bin. If > 0, then exactly sampling_ratio x sampling_ratio grid points are used. If == 0, then an adaptive number of grid points are used (computed as ceil(roi_width / output_width), and likewise for height). Default is 0.sampling_ratioavgThe pooling method. Two modes are supported: 'avg' and 'max'. Default is 'avg'.half_pixelAllowed values are 'half_pixel' and 'output_half_pixel'. Use the value 'half_pixel' to pixel shift the input coordinates by -0.5 (the recommended behavior). Use the value 'output_half_pixel' to omit the pixel shift for the input (use this for a backward-compatible behavior).Input data tensor from the previous operator; 4-D feature map of shape (N, C, H, W), where N is the batch size, C is the number of channels, and H and W are the height and the width of the data.RoIs (Regions of Interest) to pool over; rois is 2-D input of shape (num_rois, 4) given as [[x1, y1, x2, y2], ...]. The RoIs' coordinates are in the coordinate system of the input image. Each coordinate set has a 1:1 correspondence with the 'batch_indices' input.1-D tensor of shape (num_rois,) with each element denoting the index of the corresponding image in the batch.batch_indicesRoI pooled output, 4-D tensor of shape (num_rois, C, output_height, output_width). The r-th batch element Y[r-1] is a pooled feature map corresponding to the r-th RoI X[r-1].Constrain types to float tensors.Constrain types to int tensors.P“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\object_detection\defs.ccAn input tensor with shape [num_batches, spatial_dimension, 4]. The single box data format is indicated by center_point_box.boxesAn input tensor with shape [num_batches, num_classes, spatial_dimension]Integer representing the maximum number of boxes to be selected per batch per class. It is a scalar. Default to 0, which means no output.max_output_boxes_per_classFloat representing the threshold for deciding whether boxes overlap too much with respect to IOU. Boxes with IoU strictly greater than this threshold are suppressed. It is scalar. Value range [0, 1]. Default to 0.iou_thresholdFloat representing the threshold for deciding when to remove boxes based on score. It is a scalar.score_thresholdselected indices from the boxes tensor. [num_selected_indices, 3], the selected index format is [batch_index, class_index, box_index].selected_indicesInteger indicate the format of the box data. The default is 0. 0 - the box data is supplied as [y1, x1, y2, x2] where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (i.e., lying in the interval [0, 1]) or absolute. Mostly used for TF models. 1 - the box data is supplied as [x_center, y_center, width, height]. Mostly used for Pytorch models.center_point_box�È¡€É¡€À “€Ð “€à “€P“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\object_detection\old.ccÀ “€Ð “€à “€P“€Float representing the threshold for deciding whether boxes overlap too much with respect to IOU. It is scalar. Value range [0, 1]. Default to 0.pÉ¡€àÉ¡€PÊ¡€The input element.Type of the element in the optional outputtypeOThe optional output enclosing the input element.Constrain input type to all tensor and sequence types.Constrain output type to all optional tensor or optional sequence types.Optional..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\optional\defs.ccThe optional input.A scalar boolean tensor. If true, it indicates that optional-type input contains an element. Otherwise, it is empty.Constrain input type to optional tensor and optional sequence types.Constrain output to a boolean tensor.H“€Output element in the optional input.Constrain output type to all tensor or sequence types.Optional is expected to have an output.Attribute 'type' should be a TypeProto and it should specify a type.Input type is null. Type information is expected for the input.Optional is expected to have either an input or the type attribute set.ÀÊ¡€OptionalHasElement is expected to have 0 or 1 input.OptionalHasElement is expected to have 1 output.0Ë¡€OptionalGetElement must have an input element.Input type is null. Input must have Type information.Optional-type input must contain an element with type information.°Ë¡€8Óÿ8Óÿ8Óÿñ7Óÿ8Óÿ8Óÿ8Óÿ8Óÿñ7ÓÿH“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\optional\old.ccOptionalHasElement is expected to have 1 input.0Ì¡€Input must be an optional-type value containing an element with type information.°Ì¡€N-D full precision Input tensor to be quantized.Scale for doing quantization to get `y`. For per-tensor/layer quantization the scale is a scalar, for per-axis quantization it is a 1-D Tensor and for blocked quantization it has the same shape as the input, except for one dimension in which blocking is performed.Zero point for doing quantization to get `y`. Shape must match `y_scale`. Default is uint8 with zero point of 0 if it's not specified.N-D quantized output tensor. It has same shape as input `x`.(Optional) The axis of the dequantizing dimension of the input tensor. Used only for per-axis and blocked quantization. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is `[-r, r-1]` where `r = rank(input)`. When the rank of the input is 1, per-tensor quantization is applied, rendering the axis unnecessary in this scenario.The parameter defines how the conversion behaves if an input value is out of range of the destination type. It only applies for float 8 quantization (float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz). It is true by default. All cases are fully described in two tables inserted in the operator description.saturate(Optional) The size of the quantization block (number of times every scale is replicated). Used only for blocked quantization. The block size is a positive integer. Given `x` shape `(D0, ..., Di, ..., Dn)`, `y_scale` shape `(S0, ... Si, ...Sn)` and `axis=i`, the accepted range is `[ceil(Di/Si), ceil(Di/(Si-1))-1]`(Optional) The output data type. If not supplied, the output data type is inferred from `y_zero_point` data type (`T3`). If neither `output_dtype` nor `y_zero_point` are supplied, output data type is uint8. If both `output_dtype` and `y_zero_point` are specified, `output_dtype` must be `T3`.(Optional) The precision of the division operation between `x` and `y_scale`. If not provided, it will be the same as the type of `y_scale`.precisionThe type of the input 'x'.Ð “€À “€€!“€!“€The type of the input 'y_scale'.Ð “€À “€€!“€!“€"“€The type of the input `y_zero_point` and the output `y`.ð “€ !“€!“€0!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€`!“€p!“€ø!“€("“€8"“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\quantization\defs.ccN-D quantized input tensor to be de-quantized.Scale for input `x`. For per-tensor/layer dequantization the scale is a scalar, for per per-axis dequantization it is a 1-D Tensor and for blocked dequantization it has the same shape as the input, except for one dimension in which blocking is performed.Zero point for input `x`. Shape must match x_scale. It's optional. Zero point is 0 when it's not specified.N-D full precision output tensor. It has the same shape as input `x`. The data type is specified by the `output_dtype` attribute or, in its absence, the type of `x_scale`.(Optional) The axis of the dequantizing dimension of the input tensor. Used for per-axis and blocked quantization. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is `[-r, r-1]` where `r = rank(input)`.(Optional) The output data type. If not supplied, the output data type is inferred from `x_scale` data type (`T2`)The type of the inputs 'x_zero_point' and 'x'.ð “€ !“€!“€0!“€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€`!“€p!“€ø!“€("“€8"“€The type of the input 'x_scale'.Ð “€À “€€!“€"“€The type of the output 'y'.Ð “€À “€€!“€Quantized output tensorOutput scale. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.Output zero point. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.Constrain 'x' to float tensor.Ð “€Constrain 'y_zero_point' and 'y' to 8-bit unsigned integer tensor. !“€ { Q_Min = Constant() Q_Max = Constant() X_Min = ReduceMin (x) X_Min_Adjusted = Min (X_Min, Q_Min) X_Max = ReduceMax (x) X_Max_Adjusted = Max (X_Max, Q_Min) X_Range = Sub (X_Max_Adjusted, X_Min_Adjusted) Scale = Div (X_Range, Q_Max) Min_Scaled = Div (X_Min_Adjusted, Scale) Initial_ZeroPoint_FP = Sub (Q_Min, Min_Scaled) Clipped_ZeroPoint_FP = Clip (Initial_ZeroPoint_FP, Q_Min, Q_Max) Rounded_ZeroPoint_FP = Round (Clipped_ZeroPoint_FP) Zeropoint = Cast (Rounded_ZeroPoint_FP) y_scale = Identity (Scale) y_zero_point = Identity (Zeropoint) y = QuantizeLinear (x, Scale, Zeropoint) } DynamicQuantizeLinear does not match y_zero_point type output_dtype 0Í¡€ Í¡€Ρ€ ;Óÿ=;Óÿ=;Óÿó:Óÿ=;Óÿ=;Óÿ=;Óÿ ;Óÿó:Óÿ@>Óÿs>Óÿs>Óÿ)>Óÿs>Óÿs>Óÿs>Óÿ@>Óÿ)>Óÿ~@Óÿv@Óÿv@Óÿ_@Óÿv@Óÿv@Óÿv@Óÿ~@Óÿ_@ÓÿÐ “€À “€€!“€!“€Ð “€À “€€!“€!“€"“€ð “€ !“€!“€0!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€`!“€p!“€ø!“€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\quantization\old.ccð “€ !“€!“€0!“€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€`!“€p!“€ø!“€Ð “€À “€€!“€"“€Ð “€À “€€!“€Zero point for doing quantization to get `y`. Shape must match `y_scale`.Default is uint8 with zero point of 0 if it's not specified.Ð “€À “€€!“€!“€Ð “€À “€€!“€!“€ð “€ !“€!“€0!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€`!“€p!“€ø!“€ð “€ !“€!“€0!“€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€`!“€p!“€ø!“€Ð “€À “€€!“€Ð “€À “€€!“€(Optional) The output data type. If not supplied, the output data type is inferred from `y_zero_point` data type (`T2`). If neither `output_dtype` nor `y_zero_point` are supplied, output data type is uint8. If both `output_dtype` and `y_zero_point` are specified, `output_dtype` must be `T2`.Ð “€À “€€!“€!“€ð “€ !“€!“€0!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€`!“€p!“€N-D full precision output tensor. It has same shape as input `x`.ð “€ !“€!“€0!“€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€`!“€p!“€'x_scale' determines the output type.Ð “€À “€€!“€Scale for doing quantization to get 'y'. It can be a scalar, which means per-tensor/layer quantization, or a 1-D Tensor for per-axis quantization.Zero point for doing quantization to get 'y'. Shape must match y_scale. Default is uint8 with zero point of 0 if it's not specified.N-D quantized output tensor. It has same shape as input 'x'.(Optional) The axis of the quantization dimension of the input tensor. Ignored for per-tensor quantization. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input).Constrain 'x' to float, float16, bfloat16 or int32 tensor.Ð “€À “€€!“€!“€Constrain 'y_zero_point' and 'y' to 8-bit integer/float tensor.ð “€ !“€˜!“€°!“€È!“€à!“€Scale for input 'x'. It can be a scalar, which means a per-tensor/layer dequantization, or a 1-D tensor for per-axis dequantization.Zero point for input 'x'. Shape must match x_scale. It's optional. Zero point is 0 when it's not specified.N-D full precision output tensor. It has same shape as input 'x'.(Optional) The axis of the dequantizing dimension of the input tensor. Used only for per-axis quantization. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is `[-r, r-1]` where `r = rank(input)`. When the rank of the input is 1, per-tensor quantization is applied, rendering the axis unnecessary in this scenario.Constrain 'x_zero_point' and 'x' to 8-bit integer or float, or /32-bit integer tensor.ð “€ !“€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€Ð “€À “€€!“€Constrain 'x' to float or int32 tensor.Ð “€!“€Constrain 'y_zero_point' and 'y' to 8-bit integer tensor.ð “€ !“€(Optional) The axis of the dequantizing dimension of the input tensor. Ignored for per-tensor quantization. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input).Constrain 'x_zero_point' and 'x' to 8-bit/32-bit integer tensor.ð “€ !“€!“€Scale for doing quantization to get 'y'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.Zero point for doing quantization to get 'y'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. Default value is uint8 typed 0 if it's not specified.Ð “€!“€ð “€ !“€Scale for input 'x'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.Zero point for input 'x'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. It's optional. 0 is the default value when it's not specified.ð “€ !“€!“€�Ρ€Ï¡€pÏ¡€àÏ¡€PС€ÀС€0Ñ¡€ Ñ¡€Ò¡€€Ò¡€ðÒ¡€`Ó¡€ OÓÿOÓÿOÓÿìNÓÿOÓÿOÓÿOÓÿ OÓÿìNÓÿïOÓÿèOÓÿèOÓÿÑOÓÿèOÓÿèOÓÿèOÓÿïOÓÿÑOÓÿãPÓÿÜPÓÿÜPÓÿÅPÓÿÜPÓÿÜPÓÿÜPÓÿãPÓÿÅPÓÿminus infinity (if supported by the datatype) or the minimum value of the data type otherwise..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\reduction\defs.ccplus infinity (if supported by the datatype) or the maximum value of the data type otherwise { data_square = Mul(data, data) reduced = ReduceSum(data_square, axes) } sum squareundefinedproduct { reduced_sum = ReduceSum(data, axes) reduced = Log (reduced_sum) } minus infinity (if supported by the datatype) or undefined otherwiselog sum { data_double = Cast(data) data_exp = Exp (data_double) reduced_sum = ReduceSum(data_exp, axes) reduced_double = Log (reduced_sum) reduced = CastLike(reduced_double, data) } log sum exponent { data_abs = Abs(data) reduced = ReduceSum(data_abs, axes) } L1 norm { data_square = Mul(data, data) sum_square = ReduceSum(data_square, axes) sum_square_dbl = Cast (sum_square) sqrt = Sqrt(sum_square_dbl) reduced = CastLike(sqrt, data) } L2 normThe axis in which to compute the arg indices. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data).Keep the reduced dimension or not, default 1 means keep reduced dimension.Whether to select the last index or the first index if the {name} appears in multiple indices, default is False (first index).An input tensor.Reduced output tensor with integer data type.reduced'axis' must be in [-rank(indices), rank(indices)-1]ÐÓ¡€€Ô¡€©aÓÿ˜aÓÿ˜aÓÿ�aÓÿ˜aÓÿ˜aÓÿ˜aÓÿ©aÓÿ�aÓÿ..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\reduction\old.ccA list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data).Reduced output tensor.Constrain input and output types to high-precision and 8 bit numeric tensors.axis must be in [-rank, rank-1]. input rank was Õ¡€ÀÕ¡€PÖ¡€ס€{empty_value}A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor.�ס€PØ¡€The axis in which to compute the arg indices.àØ¡€ Ù¡€ Computes the indices of the {name} elements of the input tensor's element along the provided axis. The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. The input tensor must not be empty. The type of the output tensor is integer.0Ú¡€ðÚ¡€‘šÓÿ}šÓÿ}šÓÿVšÓÿ}šÓÿ}šÓÿ}šÓÿ‘šÓÿVšÓÿ•¥Óÿ„¥Óÿ„¥Óÿ\¥Óÿ„¥Óÿ„¥Óÿ„¥Óÿ•¥Óÿ\¥Óÿù«Óÿè«Óÿè«ÓÿÑ«Óÿè«Óÿè«Óÿè«Óÿù«ÓÿÑ«Óÿ Computes the {name} of the input tensor's elements along the provided axes. The resulting tensor has the same rank as the input if `keepdims` equals 1. If `keepdims` equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are valid. Reduction over an empty set of values yields {empty_value}. If the input data type is Boolean, the comparison should consider `False < True`. The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims` to `False` instead of `True`.Defines behavior when axes is not provided or is empty. If false (default), reduction happens over all axes (similar to the case when `axis=None` in numpy). If true, reduction happens over an empty set of axes (similar to the case when `axis=()` in numpy). Note that reduction over an empty set of axes means that the reduction step behaves like a no-op (identity function), but composite-reduction operators will still perform the non-reduction steps as needed. Thus, ReduceLogSum returns the Log of input tensor, and ReduceSumSquare returns the Square of the input tensor, in this case.noop_with_empty_axesOptional input list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over empty axes. When axes is empty (either not provided or explicitly empty), behavior depends on 'noop_with_empty_axes': reduction over all axes if 'noop_with_empty_axes' is false, and reduction over the empty set of axes when 'noop_with_empty_axes' is true. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data).Constrain input and output types to numeric and Boolean tensors.axes as an input and attribute cannot be specified at the same time.axis must be in [-rank, rank-1]. Input rank was €Û¡€Fi€°Fi€ Ü¡€±Óÿþ°Óÿþ°ÓÿÖ°Óÿþ°Óÿþ°Óÿþ°Óÿ±ÓÿÖ°Óÿforwardbidirectionalhidden_sizeFirst input tensor must have rank 3One (or two if bidirectional) activation function for input gate. The activation function must be one of the activation functions specified above. Optional: Default `Tanh` if not specified.activationsThe weight tensor for input gate. Concatenation of `Wi` and `WBi` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, hidden_size, input_size]`.The recurrence weight tensor. Concatenation of `Ri` and `RBi` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, hidden_size, hidden_size]`.RThe bias tensor for input gate. Concatenation of `[Wbi, Rbi]` and `[WBbi, RBbi]` (if bidirectional). The tensor has shape `[num_directions, 2*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0...\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\rnn\defs.ccA list of 2 (or 4 if bidirectional) activation functions for update, reset, and hidden gates. The activation functions must be one of the activation functions specified above. Optional: See the equations for default if not specified.When computing the output of the hidden gate, apply the linear transformation before multiplying by the output of the reset gate.linear_before_resetThe weight tensor for the gates. Concatenation of `W[zrh]` and `WB[zrh]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 3*hidden_size, input_size]`.The recurrence weight tensor. Concatenation of `R[zrh]` and `RB[zrh]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 3*hidden_size, hidden_size]`.The bias tensor for the gates. Concatenation of `[Wb[zrh], Rb[zrh]]` and `[WBb[zrh], RBb[zrh]]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 6*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0A list of 3 (or 6 if bidirectional) activation functions for input, output, forget, cell, and hidden. The activation functions must be one of the activation functions specified above. Optional: See the equations for default if not specified.The shape format of inputs X, initial_h, initial_c and outputs Y, Y_h, Y_c. If 0, the following shapes are expected: X.shape = [seq_length, batch_size, input_size], Y.shape = [seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = initial_c.shape = Y_c.shape = [num_directions, batch_size, hidden_size]. If 1, the following shapes are expected: X.shape = [batch_size, seq_length, input_size], Y.shape = [batch_size, seq_length, num_directions, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = initial_c.shape = Y_c.shape = [batch_size, num_directions, hidden_size].Couple the input and forget gates if 1.input_forgetThe weight tensor for the gates. Concatenation of `W[iofc]` and `WB[iofc]` (if bidirectional) along dimension 0. The tensor has shape `[num_directions, 4*hidden_size, input_size]`.The recurrence weight tensor. Concatenation of `R[iofc]` and `RB[iofc]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 4*hidden_size, hidden_size]`.The bias tensor for input gate. Concatenation of `[Wb[iofc], Rb[iofc]]`, and `[WBb[iofc], RBb[iofc]]` (if bidirectional) along dimension 0. This tensor has shape `[num_directions, 8*hidden_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0.Optional initial value of the cell. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`.initial_cThe weight tensor for peepholes. Concatenation of `P[iof]` and `PB[iof]` (if bidirectional) along dimension 0. It has shape `[num_directions, 3*hidde_size]`. Optional: If not specified - assumed to be 0.PThe last output value of the cell. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`.Y_cSpecify if the RNN is forward, reverse, or bidirectional. Must be one of forward (default), reverse, or bidirectional.The shape format of inputs X, initial_h and outputs Y, Y_h. If 0, the following shapes are expected: X.shape = [seq_length, batch_size, input_size], Y.shape = [seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = [num_directions, batch_size, hidden_size]. If 1, the following shapes are expected: X.shape = [batch_size, seq_length, input_size], Y.shape = [batch_size, seq_length, num_directions, hidden_size], initial_h.shape = Y_h.shape = [batch_size, num_directions, hidden_size].Number of neurons in the hidden layerOptional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.For example with LeakyRelu, the default alpha is 0.01.activation_alphaOptional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. Default values are the same as of corresponding ONNX operators.activation_betaCell clip threshold. Clipping bounds the elements of a tensor in the range of [-threshold, +threshold] and is applied to the input of activations. No clip if not specified.clipThe input sequences packed (and potentially padded) into one 3-D tensor with the shape of `[seq_length, batch_size, input_size]`.Optional tensor specifying lengths of the sequences in a batch. If not specified - assumed all sequences in the batch to have length `seq_length`. It has shape `[batch_size]`.Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`.initial_hA tensor that concats all the intermediate output values of the hidden. It has shape `[seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size]`. The last output value of the hidden. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`.Y_hConstrain seq_lens to integer tensor.!“€�Ý¡€É¥Óÿ*¦Óÿ*¦Óÿ²¥Óÿ*¦Óÿ*¦Óÿ*¦ÓÿÉ¥Óÿ²¥Óÿ..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\rnn\old.ccCouple the input and forget gates if 1, default 0. Computes an one-layer simple RNN. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: `X` - input tensor `i` - input gate `t` - time step (t-1 means previous time step) `Wi` - W parameter weight matrix for input gate `Ri` - R recurrence weight matrix for input gate `Wbi` - W parameter bias vector for input gate `Rbi` - R parameter bias vector for input gate `WBi` - W parameter weight matrix for backward input gate `RBi` - R recurrence weight matrix for backward input gate `WBbi` - WR bias vectors for backward input gate `RBbi` - RR bias vectors for backward input gate `H` - Hidden state `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: Relu(x) - max(0, x) Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) (NOTE: Below are optional) Affine(x) - alpha*x + beta LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) Softsign(x) - x/(1 + |x|) Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Tanh): - Ht = f(Xt*(Wi^T) + Ht-1*(Ri^T) + Wbi + Rbi) Computes an one-layer GRU. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: `X` - input tensor `z` - update gate `r` - reset gate `h` - hidden gate `t` - time step (t-1 means previous time step) `W[zrh]` - W parameter weight matrix for update, reset, and hidden gates `R[zrh]` - R recurrence weight matrix for update, reset, and hidden gates `Wb[zrh]` - W bias vectors for update, reset, and hidden gates `Rb[zrh]` - R bias vectors for update, reset, and hidden gates `WB[zrh]` - W parameter weight matrix for backward update, reset, and hidden gates `RB[zrh]` - R recurrence weight matrix for backward update, reset, and hidden gates `WBb[zrh]` - W bias vectors for backward update, reset, and hidden gates `RBb[zrh]` - R bias vectors for backward update, reset, and hidden gates `H` - Hidden state `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: Relu(x) - max(0, x) Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) (NOTE: Below are optional) Affine(x) - alpha*x + beta LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) Softsign(x) - x/(1 + |x|) Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Sigmoid, g=Tanh): - zt = f(Xt*(Wz^T) + Ht-1*(Rz^T) + Wbz + Rbz) - rt = f(Xt*(Wr^T) + Ht-1*(Rr^T) + Wbr + Rbr) - ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) Ht-1)*(Rh^T) + Rbh + Wbh) # default, when linear_before_reset = 0 - ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) (Ht-1*(Rh^T) + Rbh)) + Wbh) # when linear_before_reset != 0 - Ht = (1 - zt) (.) ht + zt (.) Ht-1 Computes an one-layer LSTM. This operator is usually supported via some custom implementation such as CuDNN. Notations: `X` - input tensor `i` - input gate `o` - output gate `f` - forget gate `c` - cell gate `t` - time step (t-1 means previous time step) `W[iofc]` - W parameter weight matrix for input, output, forget, and cell gates `R[iofc]` - R recurrence weight matrix for input, output, forget, and cell gates `Wb[iofc]` - W bias vectors for input, output, forget, and cell gates `Rb[iofc]` - R bias vectors for input, output, forget, and cell gates `P[iof]` - P peephole weight vector for input, output, and forget gates `WB[iofc]` - W parameter weight matrix for backward input, output, forget, and cell gates `RB[iofc]` - R recurrence weight matrix for backward input, output, forget, and cell gates `WBb[iofc]` - W bias vectors for backward input, output, forget, and cell gates `RBb[iofc]` - R bias vectors for backward input, output, forget, and cell gates `PB[iof]` - P peephole weight vector for backward input, output, and forget gates `H` - Hidden state `num_directions` - 2 if direction == bidirectional else 1 Activation functions: Relu(x) - max(0, x) Tanh(x) - (1 - e^{-2x})/(1 + e^{-2x}) Sigmoid(x) - 1/(1 + e^{-x}) (NOTE: Below are optional) Affine(x) - alpha*x + beta LeakyRelu(x) - x if x >= 0 else alpha * x ThresholdedRelu(x) - x if x >= alpha else 0 ScaledTanh(x) - alpha*Tanh(beta*x) HardSigmoid(x) - min(max(alpha*x + beta, 0), 1) Elu(x) - x if x >= 0 else alpha*(e^x - 1) Softsign(x) - x/(1 + |x|) Softplus(x) - log(1 + e^x) Equations (Default: f=Sigmoid, g=Tanh, h=Tanh): - it = f(Xt*(Wi^T) + Ht-1*(Ri^T) + Pi (.) Ct-1 + Wbi + Rbi) - ft = f(Xt*(Wf^T) + Ht-1*(Rf^T) + Pf (.) Ct-1 + Wbf + Rbf) - ct = g(Xt*(Wc^T) + Ht-1*(Rc^T) + Wbc + Rbc) - Ct = ft (.) Ct-1 + it (.) ct - ot = f(Xt*(Wo^T) + Ht-1*(Ro^T) + Po (.) Ct + Wbo + Rbo) - Ht = ot (.) h(Ct) À “€Ð “€à “€!“€Þ¡€fowardOptional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM.The sequence output for the hidden is optional if 0. Default 0.output_sequenceA tensor that concats all the intermediate output values of the hidden. It has shape `[seq_length, num_directions, batch_size, hidden_size]`. It is optional if `output_sequence` is 0.À “€Ð “€à “€!“€�Þ¡€À “€Ð “€à “€!“€ß¡€À “€Ð “€à “€!“€ ß¡€óÙÓÿKÚÓÿKÚÓÿÜÙÓÿKÚÓÿKÚÓÿKÚÓÿóÙÓÿÜÙÓÿ¡êÓÿùêÓÿùêÓÿŠêÓÿùêÓÿùêÓÿùêÓÿ¡êÓÿŠêÓÿ(Optional) The data type of the tensors in the output sequence. The default type is 'float'.Empty sequence.Constrain output types to any tensor type.SequenceEmpty..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\sequence\defs.ccTensors.inputsSequence enclosing the input tensors.Constrain input types to any tensor type.SequenceConstructInput sequence.input_sequenceInput tensor to be inserted into the input sequence.Position in the sequence where the new tensor is inserted. It is optional and default is to insert to the back of the sequence. Negative value means counting positions from the back. Accepted range in `[-n, n]`, where `n` is the number of tensors in 'input_sequence'. It is an error if any of the index values are out of bounds. It must be a scalar(tensor of empty shape).positionOutput sequence that contains the inserted tensor at given position.Constrain to any tensor type.Constrain position to integral tensor. It must be a scalar(tensor of empty shape).!“€P“€SequenceInsertPosition of the tensor in the sequence. Negative value means counting positions from the back. Accepted range in `[-n, n - 1]`, where `n` is the number of tensors in 'input_sequence'. It is an error if any of the index values are out of bounds. It must be a scalar(tensor of empty shape).Output tensor at the specified position in the input sequence.!“€P“€SequenceAtOutput sequence that has the tensor at the specified position removed.!“€P“€SequenceEraseLength of input sequence. It must be a scalar(tensor of empty shape).lengthConstrain output to integral tensor. It must be a scalar(tensor of empty shape).P“€SequenceLengthWhich axis to concat on. Accepted range in `[-r, r - 1]`, where `r` is the rank of input tensors. When `new_axis` is 1, accepted range is `[-r - 1, r]`. Insert and concatenate on a new axis or not, default 0 means do not insert new axis.new_axisSequence of tensors for concatenationConcatenated tensorconcat_resultConcatFromSequenceThe graph to be run for each sample in the sequence(s). It should have as many inputs and outputs as inputs and outputs to the SequenceMap function.Additional inputs to the graphadditional_inputsOutput sequence(s)out_sequenceConstrain input types to any sequence type.Constrain to any tensor or sequence type.SequenceMapInvalid ``body`` argument. Expected a graphExpected 1 or more inputs.Expected 1 or more outputs.Input 0 expected but not providedExpected a sequence type for input 0 expected but not providedSequenceMap_loop_body_itercount_cond_in_cond_out_in_outSequenceMap__seqlen_cond_seqempty expected to have type info expected to be a sequence typeGraph attribute inferencer for "body" not availableAttribute dtype should be of integer type and specify a type.0à¡€SequenceConstruct is expected to have at least 1 input. is null. Type info is expected.Input type for input at index Element type of inputs are expected to be the same. à¡€Input Sequence and Tensor are expected to have type info. Current type is null. Tensor=Input Sequence and Tensor are expected to have the same elem type. Sequence=á¡€Input type for input at index 0 is null. Type info is expected.€á¡€ðá¡€`â¡€Required attribute axis is missingnew_axis must be either 0 or 1], Value=Invalid value of attribute 'axis'. Accepted range=[Ðâ¡€–XÔÿÒXÔÿÒXÔÿÈXÔÿÒXÔÿÒXÔÿÒXÔÿ–XÔÿÈXÔÿÚ]Ôÿ^Ôÿ^ÔÿÃ]Ôÿ^Ôÿ^Ôÿ^ÔÿÚ]ÔÿÃ]ÔÿæcÔÿÒcÔÿÒcÔÿ»cÔÿÒcÔÿÒcÔÿÒcÔÿæcÔÿ»cÔÿ..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\sequence\old.ccThe tensor to splitLength of each output. It can be either a scalar(tensor of empty shape), or a 1-D tensor. All values must be >= 0. One or more outputs forming a sequence of tensors after splittingConstrain input types to all tensor types.Constrain split size to integral tensor.!“€P“€Constrain output types to all tensor types.Which axis to split on. A negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-rank, rank-1].Keep the split dimension or not. Default 1, which means we keep split dimension. If input 'split' is specified, this attribute is ignored. Value=Invalid value of attribute 'axis'. Rank=Only supports `int32_t` or `int64_t` inputs for splitInput 'split' can not be empty. sum of split values=Sum of split values not equal to 'input' dim size on 'axis'. 'axis' dim size=Pã¡€°Oj€ Pj€Ðä¡€onÔÿ[nÔÿ[nÔÿ1nÔÿ[nÔÿ[nÔÿ[nÔÿonÔÿ1nÔÿ^rÔÿpÔÿpÔÿ—oÔÿpÔÿpÔÿpÔÿ^rÔÿ—oÔÿThe data type to which the elements of the input tensor are cast. Strictly must be one of the types from DataType enum in TensorProtoThe parameter defines how the conversion behaves if an input value is out of range of the destination type. It only applies for float 8 conversion (float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz, float8e8m0). It is true by default. All cases are fully described in the tables inserted in the operator description.upRounding mode for conversion to float8e8m0. It only applies to casting to float8e8m0 and is `up` by default. `up`: round to nearest value away from zero, `down`: round to nearest value towards zero, `nearest`: round to nearest value and ties round up.round_modeInput tensor to be cast.Output tensor with the same shape as input with type specified by the 'to' argumentConstrain input types. Casting from complex is not supported.Constrain output types. Casting to complex is not supported...\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\tensor\defs.ccThe parameter defines how the conversion behaves if an input value is out of range of the destination type. It only applies for float 8 conversion (float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz, float8e8m0). It is true by default. Please refer to operator Cast description for further details.Rounding mode for conversion to float8e8m0. It only applies to casting to float8e8m0 and is `up` by default. `up`: round to nearest value away from zero, `down`: round to nearest value towards zero, `nearest`: round to nearest value and ties round up. Please refer to operator Cast description for further details.The (first) input tensor will be cast to produce a tensor of the same type as this (second input) tensor.target_typeOutput tensor produced by casting the first input tensor to have the same type as the second input tensor.The data type to which the input tensor is bitwise reinterpreted. Must be one of the non-string types from DataType enum in TensorProto. The target type must have the same bit-width as the input type.Input tensor to be bitcast.Output tensor with the same shape as the input.Constrain input types. Bitcasting from string is not supported.Constrain output types. Bitcasting to string is not supported.BitCast(Optional) By default, when any value in the 'shape' input is equal to zero the corresponding dimension value is copied from the input tensor dynamically. allowzero=1 indicates that if any value in the 'shape' input is set to zero, the zero value is honored, similar to NumPy.allowzeroSpecified shape for output.Reshaped data.reshapedShape of the input tensor(Optional) Starting axis for slicing the shape. Default value is 0.Negative value means counting dimensions from the back.(Optional) Ending axis for slicing the shape. Negative value means counting dimensions from the back. If omitted, sizes of all axes upto (including) the last one will be included.Input tensor can be of arbitrary type.Constrain output to int64 tensor.P“€Total number of elements of the input tensorConstrain output to int64 tensor, which should be a scalar though.P“€Which axis to concat on. A negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(inputs)..List of tensors for concatenationOptional length of each output. Values should be >= 0.Sum of the values must be equal to the dim value at 'axis' specified.One or more outputs forming list of tensors after splittingWhich axis to split on. A negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-rank, rank-1] where r = rank(input).Number of outputs to split parts of the tensor into. If the tensor is not evenly splittable the last chunk will be smaller.Tensor of data to extract slices from.1-D tensor of starting indices of corresponding axis in `axes`1-D tensor of ending indices (exclusive) of corresponding axis in `axes`1-D tensor of axes that `starts` and `ends` apply to. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). Behavior is undefined if an axis is repeated.1-D tensor of slice step of corresponding axis in `axes`. Negative value means slicing backward. 'steps' cannot be 0. Defaults to 1s.stepsSliced data tensor.Constrain indices to integer types!“€P“€A list of integers. By default, reverse the dimensions, otherwise permute the axes according to the values given. Its length must be equal to the rank of the input.Transposed output.transposedWhich axis to scatter on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data).Tensor of rank r >= 1.Tensor of int32/int64 indices, of r >= 1 (same rank as input). All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds.indicesTensor of rank r >=1 (same rank and shape as indices)updatesTensor of rank r >= 1 (same rank as input).Input and output types can be of any tensor type.!“€P“€Type of reduction to apply: none (default), add, mul, max, min. 'none': no reduction applied. 'add': reduction using the addition operation. 'mul': reduction using the addition operation. 'max': reduction using the maximum operation.'min': reduction using the minimum operation.Tensor of rank q >= 1.Tensor of rank q + r - indices_shape[-1] - 1.Constrain input and output types to any tensor type.Type of reduction to apply: none (default), add, mul, max, min. 'none': no reduction applied. 'add': reduction using the addition operation. 'mul': reduction using the multiplication operation.'max': reduction using the maximum operation.'min': reduction using the minimum operation.!“€P“€Which axis to gather on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data).Tensor of int32/int64 indices, of any rank q. All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds.Tensor of rank q + (r - 1).!“€P“€Tensor of int32/int64 indices, with the same rank r as the input. All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds.Tensor of the same shape as indices.!“€P“€Tensors with at least max(dims) dimensions.1D tensor of integers indicating the dimensions to squeeze. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data).Reshaped tensor with same data as input.squeezedConstrain input and output types to all tensor types up to IRv13.Original tensor1D tensor of integers indicating the dimensions to be inserted. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(expanded).expandedBlocks of [blocksize, blocksize] are moved.blocksizeInput tensor of [N,C,H,W], where N is the batch axis, C is the channel or depth, H is the height and W is the width.Output tensor of [N, C * blocksize * blocksize, H/blocksize, W/blocksize].DCRDCR (default) for depth-column-row order re-arrangement. Use CRD for column-row-depth order.Output tensor of [N, C/(blocksize * blocksize), H * blocksize, W * blocksize].Input tensor of any shape.1D int64 tensor of the same length as input's dimension number, includes numbers of repeated copies along input's dimensions.repeatsOutput tensor of the same dimensions and type as tensor input. output_dim[i] = input_dim[i] * repeats[i]Constrain repeat's type to int64 tensors.P“€Two interpolation modes: nearest (default), and linear (including bilinear, trilinear, etc)N-D tensorThe scale array along each dimension. It takes value greater than or equal to 1. The number of elements of 'scales' should be the same as the rank of input 'X'.N-D tensor after resizingConstrain input 'X' and output 'Y' to all tensor types.Three interpolation modes: "nearest" (default), "linear" and "cubic". The "linear" mode includes linear interpolation for 1D tensor and N-linear interpolation for N-D tensor (for example, bilinear interpolation for 2D tensor). The "cubic" mode includes cubic interpolation for 1D tensor and N-cubic interpolation for N-D tensor (for example, bicubic interpolation for 2D tensor).The coefficient 'a' used in cubic interpolation. Two common choice are -0.5 (in some cases of TensorFlow) and -0.75 (in PyTorch). Check out Equation (4) in https://ieeexplore.ieee.org/document/1163711 for the details. This attribute is valid only if mode is "cubic".cubic_coeff_aIf set to 1, the weight of sampling locations outside the tensor will be set to 0 and the weight will be renormalized so that their sum is 1.0. The default value is 0.exclude_outside This attribute describes how to transform the coordinate in the resized tensor to the coordinate in the original tensor. The coordinate of each dimension is transformed individually. Let's describe a case using axis x as an example. Denote `x_resized` as the coordinate of axis x in the resized tensor, `x_original` as the coordinate of axis x in the original tensor, `length_original` as the length of the original tensor in axis x, `length_resized` as the length of the resized tensor in axis x, `scale = length_resized / length_original`, `output_width` the target length on the axis x which can be a fractional number when it is calculated out of a scale factor, and `output_width_int` the effective output width as an integer. if coordinate_transformation_mode is `"half_pixel"`, ``` x_original = (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 ``` if coordinate_transformation_mode is `"half_pixel_symmetric"`, ``` adjustment = output_width_int / output_width center = input_width / 2 offset = center * (1 - adjustment) x_ori = offset + (x + 0.5) / scale - 0.5 ``` if coordinate_transformation_mode is `"pytorch_half_pixel"`, ``` x_original = length_resized > 1 ? (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 : 0 ``` if coordinate_transformation_mode is `"align_corners"`, ``` x_original = x_resized * (length_original - 1) / (length_resized - 1) ``` if coordinate_transformation_mode is `"asymmetric"`, ``` x_original = x_resized / scale ``` if coordinate_transformation_mode is `"tf_crop_and_resize"`, ``` x_original = length_resized > 1 ? start_x * (length_original - 1) + x_resized * (end_x - start_x) * (length_original - 1) / (length_resized - 1) : 0.5 * (start_x + end_x) * (length_original - 1) ``` .round_prefer_floorFour modes: "round_prefer_floor" (default, as known as round half down), "round_prefer_ceil" (as known as round half up), "floor", "ceil". Only used by nearest interpolation. It indicates how to get "nearest" pixel in input tensor from x_original, so this attribute is valid only if "mode" is "nearest".nearest_modeWhen coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize" and x_original is outside the range [0, length_original - 1], this value is used as the corresponding output value. Default is 0.0f.extrapolation_valueIf set to 1, "linear" and "cubic" interpolation modes will use an antialiasing filter when downscaling. Antialiasing is achieved by stretching the resampling filter by a factor max(1, 1 / scale), which means that when downsampling, more input pixels contribute to an output pixel.antialiasIf provided, it specifies a subset of axes that 'roi', 'scales' and 'sizes' refer to. If not provided, all axes are assumed [0, 1, ..., r-1], where r = rank(data). Non-specified dimensions are interpreted as non-resizable. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1], where r = rank(data). Behavior is undefined if an axis is repeated.stretch This attribute describes how to interpret the `sizes` input with regard to keeping the original aspect ratio of the input, and it is not applicable when the `scales` input is used. Given a set of `sizes`, associated with a subset of `axes` (explicitly provided or default), and assuming `d = axes[i]`, with `i` being the index of the provided `sizes`. If `keep_aspect_ratio_policy` is `"stretch"`, the original aspect ratio is disregarded, and the input is resized to the specified size: `out_size[d] = sizes[i]` If `keep_aspect_ratio_policy` is `"not_larger"`, the sizes are adjusted so that no extent of the output is larger than the specified size, while keeping the original aspect ratio: ``` scale = Min(sizes[i] / in_size[d]) out_size[d] = round_int(scale * in_size[d]) ``` If `keep_aspect_ratio_policy` is `"not_smaller"`, the sizes are adjusted so that no extent of the output is smaller than the specified size, while keeping the original aspect ratio: ``` scale = Max(sizes[i] / in_size[d]) out_size[d] = round_int(scale * in_size[d]) ``` For non-resizable axes (those not specified in `axes`), the output size will be equal to the input size. Note: `round_int` stands for computing the nearest integer value, rounding halfway cases up.keep_aspect_ratio_policy1-D tensor given as [start1, ..., startN, end1, ..., endN], where N is the rank of X or the length of axes, if provided. The RoIs' coordinates are normalized in the coordinate system of the input image. It only takes effect when coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize"roiThe scale array along each dimension. It takes value greater than 0. If it's less than 1, it's sampling down, otherwise, it's upsampling. The number of elements of 'scales' should be the same as the rank of input 'X' or the length of 'axes', if provided. One of 'scales' and 'sizes' MUST be specified and it is an error if both are specified. If 'sizes' is needed, the user can use an empty string as the name of 'scales' in this operator's input list.Target size of the output tensor. Its interpretation depends on the 'keep_aspect_ratio_policy' value.The number of elements of 'sizes' should be the same as the rank of input 'X', or the length of 'axes', if provided. Only one of 'scales' and 'sizes' can be specified. sizesConstrain roi type to float or double.À “€Ð “€à “€Three interpolation modes: linear (default), nearest and cubic. The "linear" mode includes linear and N-linear interpolation modes depending on the number of spatial dimensions of the input tensor (i.e. linear for 1 spatial dimension, bilinear for 2 spatial dimensions, etc.). The "cubic" mode also includes N-cubic interpolation modes following the same rules. The "nearest" mode rounds to the nearest even index when the sampling point falls halfway between two indices.Support padding modes for outside grid values: `zeros`(default), `border`, `reflection`. zeros: use 0 for out-of-bound grid locations, border: use border values for out-of-bound grid locations, reflection: use values at locations reflected by the border for out-of-bound grid locations. If index 0 represents the margin pixel, the reflected value at index -1 will be the same as the value at index 1. For location far away from the border, it will keep being reflected until becoming in bound. If pixel location x = -3.5 reflects by border -1 and becomes x' = 1.5, then reflects by border 1 and becomes x'' = 0.5.padding_modeIf align_corners=1, the extrema (-1 and 1) are considered as referring to the center points of the input's corner pixels (voxels, etc.). If align_corners=0, they are instead considered as referring to the corner points of the input's corner pixels (voxels, etc.), making the sampling more resolution agnostic.align_cornersInput tensor of rank r+2 that has shape (N, C, D1, D2, ..., Dr), where N is the batch size, C is the number of channels, D1, D2, ..., Dr are the spatial dimensions.Input offset of shape (N, D1_out, D2_out, ..., Dr_out, r), where D1_out, D2_out, ..., Dr_out are the spatial dimensions of the grid and output, and r is the number of spatial dimensions. Grid specifies the sampling locations normalized by the input spatial dimensions. Therefore, it should have most values in the range of [-1, 1]. If the grid has values outside the range of [-1, 1], the corresponding outputs will be handled as defined by padding_mode. Following computer vision convention, the coordinates in the length-r location vector are listed from the innermost tensor dimension to the outermost, the opposite of regular tensor indexing.gridOutput tensor of rank r+2 that has shape (N, C, D1_out, D2_out, ..., Dr_out) of the sampled values. For integer input types, intermediate values are computed as floating point and cast to integer at the end.Constrain input `X` and output `Y` types to all tensor types.Constrain grid types to float tensors.if align_corners=1, consider -1 and 1 to refer to the centers of the corner pixels. if align_corners=0, consider -1 and 1 to refer to the outer edge the corner pixels.input batch of affine matrices with shape (N, 2, 3) for 2D or (N, 3, 4) for 3Dthetathe target output image size (N, C, H, W) for 2D or (N, C, D, H, W) for 3Doutput tensor of shape (N, H, W, 2) of 2D sample coordinates or (N, D, H, W, 3) of 3D sample coordinates.Constrain size's type to int64 tensors.P“€ { # naming one: 1, one_f: 1.0, one_1d: [1], one_f_1d: [1.0] one = Constant () two = Constant () zero = Constant () four = Constant () one_1d = Constant () zero_1d = Constant () minus_one = Constant () minus_one_f = CastLike (minus_one, theta) zero_f = CastLike (zero, theta) one_f = CastLike (one, theta) two_f = CastLike (two, theta) constant_align_corners = Constant () constant_align_corners_equal_zero = Equal (constant_align_corners, zero) size_ndim = Size (size) condition_is_2d = Equal (size_ndim, four) N, C, D, H, W = If (condition_is_2d) < then_branch = g1 () => (N_then, C_then, D_then, H_then, W_then) { N_then, C_then, H_then, W_then = Split (size) D_then = Identity (one_1d) }, else_branch = g2 () => (N_else, C_else, D_else, H_else, W_else) { N_else, C_else, D_else, H_else, W_else = Split (size) } > size_NCDHW = Concat (N, C, D, H, W) theta_3d = If (condition_is_2d) < then_branch = g3 () => (theta_then) { # theta: N by 2 by 3 => N by 3 by 4 # use of thetaN23 is a way to make shape inference happy when theta is N by 3 by 4. gather_idx_6 = Constant () shape_23 = Constant () gather_idx_23 = Reshape (gather_idx_6, shape_23) shape_N23 = Concat (N, shape_23) gather_idx_N23 = Expand (gather_idx_23, shape_N23) thetaN23 = GatherElements (theta, gather_idx_N23) # N by 2 by 3 => N by 3 by 2 r1, r2 = Split (thetaN23) # N by 1 by 3 r1_ = Squeeze (r1) # N by 3 r2_ = Squeeze (r2) r11, r12, t1 = Split (r1_) # N by 1 r21, r22, t2 = Split (r2_) r11_shape = Shape (r21) float_zero_1d_ = ConstantOfShape (r11_shape) # N by 1 float_zero_1d = CastLike (float_zero_1d_, theta) float_one_1d = Add (float_zero_1d, one_f) # N by 1 R1 = Concat (r11, r12, float_zero_1d, t1) # N by 4 R2 = Concat (r21, r22, float_zero_1d, t2) R3 = Concat (float_zero_1d, float_zero_1d, float_one_1d, float_zero_1d) R1_ = Unsqueeze (R1, one_1d) # N by 1 by 4 R2_ = Unsqueeze (R2, one_1d) R3_ = Unsqueeze (R3, one_1d) theta_then = Concat (R1_, R2_, R3_) # N by 3 by 4 # theta_then = Identity (theta) }, else_branch = g4 () => (theta_else) { theta_else = Identity (theta) } > two_1d = Constant () three_1d = Constant () five_1d = Constant () constant_D_H_W_shape = Slice (size_NCDHW, two_1d, five_1d) # [N, C, D, H, W] => [D, H, W] zeros_D_H_W_ = ConstantOfShape (constant_D_H_W_shape) zeros_D_H_W = CastLike (zeros_D_H_W_, theta) ones_D_H_W = Add (zeros_D_H_W, one_f) D_float = CastLike (D, zero_f) H_float = CastLike (H, zero_f) W_float = CastLike (W, zero_f) start_d, step_d, start_h, step_h, start_w, step_w = If (constant_align_corners_equal_zero) < then_branch = h1 () => (start_d_then, step_d_then, start_h_then, step_h_then, start_w_then, step_w_then) { # => (float, float, float, float, float, float) step_d_then = Div (two_f, D_float) step_h_then = Div (two_f, H_float) step_w_then = Div (two_f, W_float) step_d_half = Div (step_d_then, two_f) start_d_then = Add (minus_one_f, step_d_half) step_h_half = Div (step_h_then, two_f) start_h_then = Add (minus_one_f, step_h_half) step_w_half = Div (step_w_then, two_f) start_w_then = Add (minus_one_f, step_w_half) }, else_branch = h2 () => (start_d_else, step_d_else, start_h_else, step_h_else, start_w_else, step_w_else) { # => (float, float, float, float, float, float) D_float_nimus_one = Sub (D_float, one_f) H_float_nimus_one = Sub (H_float, one_f) W_float_nimus_one = Sub (W_float, one_f) # avoid divide by 0 D_equals_one = Equal (D, one) step_d_else = If (D_equals_one) < then_branch = g5 () => (step_d_else_then) { step_d_else_then = Identity (zero_f) }, else_branch = g6 () => (step_d_else_else) { step_d_else_else = Div (two_f, D_float_nimus_one) } > step_h_else = Div (two_f, H_float_nimus_one) step_w_else = Div (two_f, W_float_nimus_one) start_d_else = Identity (minus_one_f) start_h_else = Identity (minus_one_f) start_w_else = Identity (minus_one_f) } > grid_w_steps_int = Range (zero, W, one) grid_w_steps_float = CastLike (grid_w_steps_int, step_w) grid_w_steps = Mul (grid_w_steps_float, step_w) grid_w_0 = Add (start_w, grid_w_steps) grid_h_steps_int = Range (zero, H, one) grid_h_steps_float = CastLike (grid_h_steps_int, step_h) grid_h_steps = Mul (grid_h_steps_float, step_h) grid_h_0 = Add (start_h, grid_h_steps) grid_d_steps_int = Range (zero, D, one) grid_d_steps_float = CastLike (grid_d_steps_int, step_d) grid_d_steps = Mul (grid_d_steps_float, step_d) grid_d_0 = Add (start_d, grid_d_steps) zeros_H_W_D = Transpose (zeros_D_H_W) grid_d_1 = Add (zeros_H_W_D, grid_d_0) grid_d = Transpose (grid_d_1) zeros_D_W_H = Transpose (zeros_D_H_W) grid_h_1 = Add (zeros_D_W_H, grid_h_0) grid_h = Transpose (grid_h_1) grid_w = Add (grid_w_0, zeros_D_H_W) grid_w_usqzed = Unsqueeze (grid_w, minus_one) grid_h_usqzed = Unsqueeze (grid_h, minus_one) grid_d_usqzed = Unsqueeze (grid_d, minus_one) ones_D_H_W_usqzed = Unsqueeze (ones_D_H_W, minus_one) original_grid = Concat (grid_w_usqzed, grid_h_usqzed, grid_d_usqzed, ones_D_H_W_usqzed) constant_shape_DHW_4 = Constant () original_grid_DHW_4 = Reshape (original_grid, constant_shape_DHW_4) original_grid_4_DHW_ = Transpose (original_grid_DHW_4) original_grid_4_DHW = CastLike (original_grid_4_DHW_, theta_3d) grid_N_3_DHW = MatMul (theta_3d, original_grid_4_DHW) grid_N_DHW_3 = Transpose (grid_N_3_DHW) N_D_H_W_3 = Concat (N, D, H, W, three_1d) grid_3d_else_ = Reshape (grid_N_DHW_3, N_D_H_W_3) grid_3d = CastLike (grid_3d_else_, theta_3d) # grid = Identity (grid_3d) grid = If (condition_is_2d) < then_branch = g1 () => (grid_then) { # [N, D=1, H, W, 3] => [N, H, W, 2] grid_squeezed = Squeeze (grid_3d, one_1d) # [N, H, W, 3] grid_then = Slice (grid_squeezed, zero_1d, two_1d, three_1d) # [N, H, W, 2] }, else_branch = g2 () => (grid_else) { grid_else = Identity (grid_3d) } > } AffineGridTensor to copy input into.Constrain input and output types to all tensor, sequence, and optional types.(Optional) Axis along which to take slices. If not specified, input is flattened before elements being selected. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input).Rank 1 tensor of booleans to indicate which slices or data elements to be selected. Its length can be less than the input length along the axis or the flattened input size if axis is not specified. In such cases data slices or elements exceeding the condition length are discarded.conditionTensor of rank r if axis is specified. Otherwise output is a Tensor of rank 1.Constrain to boolean tensors.H“€(Optional) Axis along which one-hot representation in added. Default: axis=-1. axis=-1 means that the additional dimension will be inserted as the innermost/last dimension in the output tensor. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r-1, r] where r = rank(indices).Input tensor containing indices. Any entries in the 'indices' input tensor with values outside the range [-depth, depth-1] will result in one-hot representation with all 'off_value' values in the output tensor.In case 'indices' is of non-integer type, the values will be casted to int64 before use.Scalar or Rank 1 tensor containing exactly one element, specifying the number of classes in one-hot tensor. This is also the size of the one-hot dimension (specified by 'axis' attribute) added on in the output tensor. The values in the 'indices' input tensor are expected to be in the range [-depth, depth-1]. In case 'depth' is of non-integer type, it will be casted to int64 before use.depthRank 1 tensor containing exactly two elements, in the format [off_value, on_value], where 'on_value' is the value used for filling locations specified in 'indices' input tensor, and 'off_value' is the value used for filling locations other than those specified in 'indices' input tensor. valuesTensor of rank one greater than input tensor 'indices', i.e. rank(output) = rank(indices) + 1. The data type for the elements of the output tensor is the same as the type of input 'values' is used.Constrain output types to boolean tensors.H“€(Optional) Whether map positive infinity to true. Default to 1 so that positive infinity induces true. Set this attribute to 0 if positive infinity should be mapped to false.detect_positive(Optional) Whether map negative infinity to true. Default to 1 so that negative infinity induces true. Set this attribute to 0 if negative infinity should be mapped to false.detect_negativeH“€When True (nonzero), yield X, otherwise yield Yvalues selected at indices where condition is Truevalues selected at indices where condition is FalseTensor of shape equal to the broadcasted shape of condition, X, and Y.H“€Constrain input and output types to all tensor types (including bfloat).Constrain to all tensor types.(Optional) Specify which axis is time axis. Must be one of 0 (default), or 1.time_axis(Optional) Specify which axis is batch axis. Must be one of 1 (default), or 0.batch_axisTensor of rank r >= 2.Tensor specifying lengths of the sequences in a batch. It has shape `[batch_size]`.Tensor with same shape of input.ReverseSequence(Optional) Whether to sort the unique elements in ascending order before returning as output. Must be one of 0, or 1 (default).(Optional) The dimension to apply unique. If not specified, the unique elements of the flattened input are returned. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input).A N-D input tensor that is to be processed.A tensor of the same type as 'X' containing all the unique values or subtensors sliced along a provided 'axis' in 'X', either sorted or maintained in the same order they occur in input 'X'A 1-D INT64 tensor containing indices of 'Y' elements' first occurrence in 'X'. When 'axis' is provided, it contains indices to subtensors in input 'X' on the 'axis'. When 'axis' is not provided, it contains indices to values in the flattened input tensor. A 1-D INT64 tensor containing, for elements of 'X', its corresponding indices in 'Y'. When 'axis' is provided, it contains indices to subtensors in output 'Y' on the 'axis'. When 'axis' is not provided, it contains indices to values in output 'Y'. inverse_indicesA 1-D INT64 tensor containing the count of each element of 'Y' in input 'X'countsUniqueThe number of batch dimensions. The gather of indexing starts from dimension of data[batch_dims:]batch_dimsTensor of rank q >= 1. All index values are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size s. It is an error if any of the index values are out of bounds.Supported modes: `constant`(default), `reflect`, `edge`, `wrap`Boolean. Indicates whether upper or lower part of matrix is retained. Default is true.upperInput tensor of rank 2 or higher.A 0-D tensor containing a single value corresponding to the number diagonals above or below the main diagonal to exclude or include. Default value is 0 if it's not specified.Output tensor of the same type and shape as the input tensor.TriluInput to extract the centered crop from.input_data1-D tensor representing the cropping window dimensions.Output data.output_dataIf provided, it specifies a subset of axes that 'shape' refer to. If not provided, all axes are assumed [0, 1, ..., r-1], where r = rank(data). Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1], where r = rank(data). Behavior is undefined if an axis is repeated.!“€P“€CenterCropPadSequence dimension of the `past_cache` and `update` tensors. It cannot be 0 (the batch dimension). Default is -2.Write mode of cache update. Supported modes include `linear` and `circular`. `linear` mode requires write_indices+sequence_length<=max_sequence_length. For `circular` mode, the updates happen in wrap-around fashion, ie, the update index is modulo `max_sequence_length`Past state cache for key or value with shape `(batch_size, D1, D2, ..., max_sequence_length, ..., Dn)`.past_cacheNew update tensor with shape `(batch_size, D1, D2, ..., sequence_length, ..., Dn)`.updateWrite indices for the incoming update tensor in the cache. Shape is `(batch_size,)`. Assumed to be all zeros if not provided.write_indicesUpdated cache. Same shape as `past_cache`.present_cacheTensorScatter æ¡€�桀础, saturate: int = @saturate> (input)output = Cast = 1axis must be in [-r, r-1]pî¡€indices must be in [-rank, rank-1].àî¡€Pï¡€ must be 1 instead of Dimension of input Àï¡€0ð¡€ ð¡€ñ¡€Blocksize must be positiveInput tensor must be 4-dimensional€ñ¡€ðñ¡€'Repeats' input must be 1D tensor of type int64'Repeats' input has incorrect number of values. The number of values in 'repeats' must be equal to the number of input dimensions.`ò¡€Ðò¡€@ó¡€°ó¡€. It must be 4 for 2D or 5 for 5D.Length of input 'size' is ô¡€Indices tensor must have rank >= 1�ô¡€OneHot node must have three inputs.Input 'depth' must be a scalar or rank 1 tensor.Input 'depth' must have exactly one element.Input 'values' must be rank 1 tensor.Input 'values' must have exactly two elements.õ¡€põ¡€àõ¡€Pö¡€Àö¡€'input' must have rank >= 2'sequence_lens' must have rank of 10÷¡€ ÷¡€Both `data` and `indices` input tensors in GatherND op need to have rank larger than 0.Last dimension of `indices` input tensor in GatherND op must not be larger than the rank of `data` tensorø¡€€ø¡€CenterCropPad op must have 2 inputs.`shape` only supports `int32_t` or `int64_t` inputs) does not match the number of axes (Number of elements of input 'shape' (ðø¡€k2axes_input = Constant ()x_shape_alldims = Shape (input_data)x_shape = Gather (x_shape_alldims, axes_input)x_shape = Shape (input_data)padded_sh = Max(x_shape, shape)pad_amount = Sub(padded_sh, x_shape)pad_amount_left = Div(pad_amount, k2)pad_amount_right = Sub(pad_amount, pad_amount_left)pads = Concat (pad_amount_left, pad_amount_right)padded_input = Pad (input_data, pads, , axes_input)padded_input = Pad (input_data, pads)x_shape_alldims2 = Shape (padded_input)x_shape2 = Gather (x_shape_alldims2, axes_input)x_shape2 = Shape (padded_input)sh_diff = Sub (x_shape2, shape)start_dims = Div (sh_diff, k2)end_dims = Add (start_dims, shape)output_data = Slice (padded_input, start_dims, end_dims, axes_input)output_data = Slice (padded_input, start_dims, end_dims)`ù¡€, update_rank=past_cache and update must have the same rank. past_cache_rank= is out of range for rank axis Ðù¡€óuÔÿ0vÔÿ0vÔÿÜuÔÿ0vÔÿ0vÔÿ0vÔÿóuÔÿÜuÔÿžwÔÿ—wÔÿ—wÔÿ€wÔÿ—wÔÿ—wÔÿ—wÔÿžwÔÿ€wÔÿV|Ôÿ½zÔÿ½zÔÿ|Ôÿ|ÔÿV|Ôÿ.|Ôÿˆ|Ôÿ½zÔÿ|Ôÿ.|ÔÿV|Ôÿ.|Ôÿ.|Ôÿ~|Ôÿ|Ôÿ½zÔÿ½zÔÿ½zÔÿ½zÔÿ8|Ôÿ8|Ôÿ8|Ôÿ½zÔÿj|Ôÿj|Ôÿä{ÔÿtzÔÿtzÔÿ²{Ôÿ²{Ôÿä{Ôÿ¼{Ôÿ‹zÔÿtzÔÿ²{Ôÿ¼{Ôÿä{Ôÿ¼{Ôÿ¼{Ôÿø{Ôÿ²{ÔÿtzÔÿtzÔÿtzÔÿtzÔÿÚ{ÔÿÚ{ÔÿÚ{ÔÿtzÔÿ |Ôÿ |Ôÿ÷zÔÿ4{Ôÿ4{ÔÿàzÔÿ4{Ôÿ4{Ôÿ4{Ôÿ÷zÔÿàzÔÿ?ŒÔÿ¦�Ôÿ¦�Ôÿ$ŒÔÿ¦�Ôÿ¦�Ôÿ¦�Ôÿ?ŒÔÿ$ŒÔÿD�Ôÿ5�Ôÿ5�ÔÿÁŽÔÿ5�Ôÿ5�Ôÿ5�ÔÿD�ÔÿÁŽÔÿý“Ôÿ”Ôÿ”Ôÿæ“Ôÿ”Ôÿ”Ôÿ”Ôÿý“Ôÿæ“Ôÿª�Ôÿ˜�Ôÿ˜�Ôÿp�Ôÿ˜�Ôÿ˜�Ôÿ˜�Ôÿª�Ôÿp�Ôÿd¬ÔÿI¬ÔÿI¬Ôÿî«ÔÿI¬ÔÿI¬ÔÿI¬Ôÿd¬Ôÿî«Ôÿò¬Ôÿ­Ôÿ­ÔÿÛ¬Ôÿ­Ôÿ­Ôÿ­Ôÿò¬ÔÿÛ¬ÔÿW­Ôÿh­Ôÿh­Ôÿ@­Ôÿh­Ôÿh­Ôÿh­ÔÿW­Ôÿ@­ÔÿέÔÿÜ­ÔÿÜ­Ôÿ·­ÔÿÜ­ÔÿÜ­ÔÿÜ­ÔÿέÔÿ·­Ôÿ.®Ôÿ<®Ôÿ<®Ôÿ®Ôÿ<®Ôÿ<®Ôÿ<®Ôÿ.®Ôÿ®ÔÿÈÔÿþÇÔÿþÇÔÿºÇÔÿþÇÔÿþÇÔÿþÇÔÿÈÔÿºÇÔÿóÙÔÿ ÚÔÿ ÚÔÿÜÙÔÿ ÚÔÿ ÚÔÿ ÚÔÿóÙÔÿÜÙÔÿáÔÿ¬àÔÿ¬àÔÿáÔÿ¬àÔÿ¬àÔÿ¬àÔÿáÔÿáÔÿÞâÔÿÊâÔÿÊâÔÿîáÔÿÊâÔÿÊâÔÿÊâÔÿÞâÔÿîáÔÿáèÔÿÐèÔÿÐèÔÿ¨èÔÿÐèÔÿÐèÔÿÐèÔÿáèÔÿ¨èÔÿÒïÔÿÀïÔÿÀïÔÿïÔÿÀïÔÿÀïÔÿÀïÔÿÒïÔÿïÔÿjöÔÿZöÔÿZöÔÿ¨õÔÿZöÔÿZöÔÿZöÔÿjöÔÿ¨õÔÿüÔÿ üÔÿ üÔÿ¶ûÔÿ üÔÿ üÔÿ üÔÿüÔÿ¶ûÔÿgýÔÿ©ûÔÿ©ûÔÿLýÔÿ©ûÔÿ©ûÔÿ©ûÔÿgýÔÿLýÔÿÕÿ_Õÿ_ÕÿîÕÿ_Õÿ_Õÿ_ÕÿÕÿîÕÿ?ÕÿÒÕÿÒÕÿ»ÕÿÒÕÿÒÕÿÒÕÿ?Õÿ»Õÿ Õÿ1 Õÿ1 Õÿ Õÿ1 Õÿ1 Õÿ1 Õÿ Õÿ Õÿ– Õÿí Õÿí Õÿ Õÿí Õÿí Õÿí Õÿ– Õÿ Õÿg ÕÿS ÕÿS Õÿ< ÕÿS ÕÿS ÕÿS Õÿg Õÿ< Õÿ Õÿ™Õÿ™Õÿ‚Õÿ™Õÿ™Õÿ™Õÿ Õÿ‚ÕÿpÕÿ…Õÿ…ÕÿYÕÿ…Õÿ…Õÿ…ÕÿpÕÿYÕÿÕÿAÕÿAÕÿ÷ÕÿAÕÿAÕÿAÕÿÕÿ÷ÕÿIÕÿaÕÿaÕÿ2ÕÿaÕÿaÕÿaÕÿIÕÿ2Õÿ_!Õÿw!Õÿw!ÕÿH!Õÿw!Õÿw!Õÿw!Õÿ_!ÕÿH!Õÿ‚&Õÿz&Õÿz&Õÿc&Õÿz&Õÿz&Õÿz&Õÿ‚&Õÿc&ÕÿC(Õÿp(Õÿp(Õÿ,(Õÿp(Õÿp(Õÿp(ÕÿC(Õÿ,(Õÿ­4ÕÿÑ4ÕÿÑ4Õÿ–4ÕÿÑ4ÕÿÑ4ÕÿÑ4Õÿ­4Õÿ–4ÕÿÝ6Õÿ­4Õÿ­4ÕÿÂ6Õÿ­4Õÿ­4Õÿ­4ÕÿÝ6ÕÿÂ6Õÿ5Õÿ5Õÿ5Õÿÿ4Õÿ5Õÿ5Õÿ5Õÿ5Õÿÿ4ÕÿÝ5Õÿ6Õÿ6ÕÿÆ5Õÿ6Õÿ6Õÿ6ÕÿÝ5ÕÿÆ5ÕÿÀ “€Ð “€à “€..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\tensor\old.ccThe parameter defines how the conversion behaves if an input value is out of range of the destination type. It only applies for float 8 conversion (float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz). It is true by default. All cases are fully described in two tables inserted in the operator description.À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€øK“€€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€`!“€p!“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€øK“€€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€`!“€p!“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€øK“€€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€øK“€€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€øK“€€!“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€øK“€€!“€The parameter defines how the conversion behaves if an input value is out of range of the destination type. It only applies for float 8 conversion (float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz). It is true by default. Please refer to operator Cast description for further details.À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€øK“€€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€øK“€€!“€˜!“€°!“€È!“€à!“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€øK“€€!“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€øK“€€!“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€øK“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€øK“€Three interpolation modes: bilinear (default), nearest and bicubic.If align_corners=1, the extrema (-1 and 1) are considered as referring to the center points of the input's corner pixels. If align_corners=0, they are instead considered as referring to the corner points of the input's corner pixels, making the sampling more resolution agnostic.4-D tensor of shape (N, C, H, W), where N is the batch size, C is the numbers of channels, H and W are the height and width of the input data.Input offset, 4-D tensor of shape (N, H_out, W_out, 2), where H_out and W_out are the height and width of grid and output, Grid specifies the sampling pixel locations normalized by the input spatial dimensions. Therefore, it should have most values in the range of [-1, 1]. If grid has values outside the range of [-1, 1], the corresponding outputs will be handled as defined by padding_mode.4-D tensor of shape (N, C, H_out, W_out) of sampled values. For integer input types, intermediate values are computed as floating point and cast to integer at the end.À “€Ð “€à “€P“€P“€P“€P“€P“€P“€P“€length of each output. Values should be >= 0.1-D tensor of axes that `starts` and `ends` apply to. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data).1-D tensor of slice step of corresponding axis in `axes`. Negative value means slicing backward. 'steps' cannot be 0. Defaults to 1.!“€P“€A list of integers. By default, reverse the dimensions, otherwise permute the axes according to the values given.Type of reduction to apply: none (default), add, mul. 'none': no reduction applied. 'add': reduction using the addition operation. 'mul': reduction using the multiplication operation.!“€P“€!“€P“€!“€P“€!“€P“€!“€P“€Constrain input and output types to all tensor types up to IRv12.Constrain input and output types to all tensor types up to IRv11.List of integers indicating the dimensions to squeeze. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data).Constrain input and output types to all tensor types up to IRv10.List of integers indicating the dimensions to be inserted. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(expanded).P“€ This attribute describes how to transform the coordinate in the resized tensor to the coordinate in the original tensor.
The coordinate of each dimension is transformed individually. Let's describe a case using axis x as an example. Denote x_resized as the coordinate of axis x in the resized tensor, x_original as the coordinate of axis x in the original tensor, `length_original` as the length of the original tensor in axis x, length_resized as the length of the resized tensor in axis x, roi_x = (start_x, end_x) of the axis x in input "roi", `scale = length_resized / length_original`,
if coordinate_transformation_mode is `"half_pixel"`,
`x_original = (x_resized + 0.5) / scale - 0.5`
if coordinate_transformation_mode is `"pytorch_half_pixel"`,
`x_original = length_resized > 1 ? (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 : 0`
if coordinate_transformation_mode is `"align_corners"`,
`x_original = x_resized * (length_original - 1) / (length_resized - 1)`
if coordinate_transformation_mode is `"asymmetric"`,
`x_original = x_resized / scale`
if coordinate_transformation_mode is `"tf_crop_and_resize"`,
`x_original = length_resized > 1 ? start_x * (length_original - 1) + x_resized * (end_x - start_x) * (length_original - 1) / (length_resized - 1) : 0.5 * (start_x + end_x) * (length_original - 1)` . This attribute describes how to interpret the `sizes` input with regard to keeping the original aspect ratio of the input, and it is not applicable when the `scales` input is used.
Given a set of `sizes`, associated with a subset of `axes` (explicitly provided or default), and assuming `d = axes[i]`, with `i` being the index of the provided `sizes`.
If `keep_aspect_ratio_policy` is `"stretch"`, the original aspect ratio is disregarded, and the input is resized to the specified size:
`out_size[d] = sizes[i]`
If `keep_aspect_ratio_policy` is `"not_larger"`, the sizes are adjusted so that no extent of the output is larger than the specified size, while keeping the original aspect ratio:
`scale = Min(sizes[i] / in_size[d])`
`out_size[d] = round_int(scale * in_size[d])`
If `keep_aspect_ratio_policy` is `"not_smaller"`, the sizes are adjusted so that no extent of the output is smaller than the specified size, while keeping the original aspect ratio:
`scale = Max(sizes[i] / in_size[d])`
`out_size[d] = round_int(scale * in_size[d])`
For non-resizable axes (those not specified in `axes`), the output size will be equal to the input size. Note: `round_int` stands for computing the nearest integer value, rounding halfway cases up.À “€Ð “€à “€Three interpolation modes: nearest (default), linear and cubic. The "linear" mode includes linear interpolation for 1D tensor and N-linear interpolation for N-D tensor (for example, bilinear interpolation for 2D tensor). The "cubic" mode includes cubic interpolation for 1D tensor and N-cubic interpolation for N-D tensor (for example, bicubic interpolation for 2D tensor).The coefficient 'a' used in cubic interpolation. Two common choice are -0.5 (in some cases of TensorFlow) and -0.75 (in PyTorch). Check out Equation (4) in https://ieeexplore.ieee.org/document/1163711 for the details. This attribute is valid only if "mode" is "cubic". This attribute describes how to transform the coordinate in the resized tensor to the coordinate in the original tensor.
The coordinate of each dimension is transformed individually. Let's describe a case using axis x as an example. Denote x_resized as the coordinate of axis x in the resized tensor, x_original as the coordinate of axis x in the original tensor, length_original as the length of the original tensor in axis x, length_resized as the length of the resized tensor in axis x, roi_x = (start_x, end_x) of the axis x in input "roi", scale = length_resized / length_original,
if coordinate_transformation_mode is "half_pixel",
x_original = (x_resized + 0.5) / scale - 0.5,
if coordinate_transformation_mode is "pytorch_half_pixel",
x_original = length_resized > 1 ? (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 : 0,
if coordinate_transformation_mode is "align_corners",
x_original = x_resized * (length_original - 1) / (length_resized - 1),
if coordinate_transformation_mode is "asymmetric",
x_original = x_resized / scale,
if coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize",
x_original = length_resized > 1 ? start_x * (length_original - 1) + x_resized * (end_x - start_x) * (length_original - 1) / (length_resized - 1) : 0.5 * (start_x + end_x) * (length_original - 1).Four modes: round_prefer_floor (default, as known as round half down), round_prefer_ceil (as known as round half up), floor, ceil. Only used by nearest interpolation. It indicates how to get "nearest" pixel in input tensor from x_original, so this attribute is valid only if "mode" is "nearest".1-D tensor given as [start1, ..., startN, end1, ..., endN], where N is the rank of X. The RoIs' coordinates are normalized in the coordinate system of the input image. It only takes effect when coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize"The scale array along each dimension. It takes value greater than 0. If it's less than 1, it's sampling down, otherwise, it's upsampling. The number of elements of 'scales' should be the same as the rank of input 'X'. One of 'scales' and 'sizes' MUST be specified and it is an error if both are specified. If 'sizes' is needed, the user can use an empty string as the name of 'scales' in this operator's input list.The size of the output tensor. The number of elements of 'sizes' should be the same as the rank of input 'X'. Only one of 'scales' and 'sizes' can be specified.À “€Ð “€à “€ This attribute describes how to transform the coordinate in the resized tensor to the coordinate in the original tensor.
The coordinate of each dimension is transformed individually. Let's describe a case using axis x as an example. Denote x_resized as the coordinate of axis x in the resized tensor, x_original as the coordinate of axis x in the original tensor, length_original as the length of the original tensor in axis x, length_resized as the length of the resized tensor in axis x, roi_x = (start_x, end_x) of the axis x in input "roi", scale = length_resized / length_original,
if coordinate_transformation_mode is "half_pixel",
x_original = (x_resized + 0.5) / scale - 0.5,
if coordinate_transformation_mode is "pytorch_half_pixel",
x_original = length_resized > 1 ? (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 : 0,
if coordinate_transformation_mode is "align_corners",
x_original = x_resized * (length_original - 1) / (length_resized - 1),
if coordinate_transformation_mode is "asymmetric",
x_original = x_resized / scale,
if coordinate_transformation_mode is "tf_half_pixel_for_nn",
x_original = (x_resized + 0.5) / scale,
if coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize",
x_original = length_resized > 1 ? start_x * (length_original - 1) + x_resized * (end_x - start_x) * (length_original - 1) / (length_resized - 1) : 0.5 * (start_x + end_x) * (length_original - 1).The scale array along each dimension. It takes value greater than 0. If it's less than 1, it's sampling down, otherwise, it's upsampling. The number of elements of 'scales' should be the same as the rank of input 'X'. If 'size' is needed, the user must set 'scales' to an empty tensor.The size of the output tensor. The number of elements of 'sizes' should be the same as the rank of input 'X'. May only be set if 'scales' is set to an empty tensor.À “€Ð “€à “€À “€Ð “€à “€H“€À “€Ð “€à “€€!“€H“€Ð “€à “€H“€Supported modes: `constant`(default), `reflect`, `edge`Input tensor.Tensor of integers indicating the number of padding elements to add or remove (if negative) at the beginning and end of each axis. For 2D input tensor, it is the number of pixels. `pads` should be a 1D tensor of shape [2 * input_rank]. `pads` format should be: [x1_begin, x2_begin,...,x1_end, x2_end,...], where xi_begin is the number of pad values added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pad values added at the end of axis `i`.(Optional) A scalar value to be used if the mode chosen is `constant` (by default it is 0).constant_valueTensor after padding.Constrain input and output to only numeric types.Constrain input types. Casting from strings and complex are not supported.À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€Constrain output types. Casting to strings and complex are not supported.À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€À “€Ð “€à “€ð “€!“€!“€P“€ !“€0!“€@!“€P!“€H“€Which axis to concat on. Default value is 1.À “€Ð “€à “€Which axis to concat onOptional list of output lengths (see also arg 'split')outputs...À “€Ð “€à “€Which axis to split onlength of each outputList of integers indicate the padding element count at the beginning and end of each axis, for 2D it is the number of pixel. `paddings` rank should be double of the input's rank. `paddings` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`.paddingsThree modes: constant(default), reflect, edgeOne float, indicates the value to be filled, default is 0À “€Ð “€à “€New shapeÀ “€Ð “€à “€Number of repeated copies to make of the input tensor.tilesAxis along which to repeat.Output tensor of same shape and type as input.À “€Ð “€à “€Constrain tiles and axis's type to int64 tensors.P“€The scale along width dimension. It takes value greater than or equal to 1.The scale along height dimension. It takes value greater than or equal to 1.Two interpolation modes: nearest(default), bilinear4-D tensor, [N,C,H,W]4-D tensor after resizing, [N,C,H,W]Constrain output types to bool, int32, int64, float16, float, double tensors.H“€!“€P“€À “€Ð “€à “€The scale array along each dimension. It takes value greater than 0. If it's less than 1, it's sampling down, otherwise, it's upsampling. The number of elements of 'scales' should be the same as the rank of input 'X'.Axes that `starts` and `ends` apply to. It's optional. If not present, will be treated as [0, 1, ..., len(`starts`) - 1].Starting indices of corresponding axis in `axes`Ending indices (exclusive) of corresponding axis in axes`1-D tensor of axes that `starts` and `ends` apply to.1-D tensor of slice step of corresponding axis in `axes`. Default to 1. !“€P“€Which axis to scatter on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1]Tensor of int32/int64 indices, of r >= 1 (same rank as input).!“€P“€Which axis to gather on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1]Tensor of int32/int64 indices, of any rank q. All index values are expected to be within bounds. It is an error if any of the index values are out of bounds.!“€P“€List of non-negative integers, indicate the dimensions to squeeze.List of non-negative integers, indicate the dimensions to be inserted(Optional) Axis along which one-hot representation in added. Default: axis=-1. axis=-1 means that the additional dimension will be inserted as the innermost/last dimension in the output tensor.Input tensor containing indices. The values must be non-negative integers. Any entries in the 'indices' input tensor with values outside the range [0, depth) will result in one-hot representation with all 'off_value' values in the output tensor.In case 'indices' is of non-integer type, the values will be casted to int64 before use.Scalar or rank 1 tensor containing exactly one element, specifying the number of classes in one-hot tensor. This is also the size of the one-hot dimension (specified by 'axis' attribute) added on in the output tensor. The values in the 'indices' input tensor are expected to be in the range [0, depth). In case 'depth' is of non-integer type, it will be casted to int64 before use.(Optional) Axis along which to take slices. If not specified, input is flattened before elements being selected.Rank 1 tensor of booleans to indicate which slices or data elements to be selected. Its length can be less than the input length alone the axis or the flattened input size if axis is not specified. In such cases data slices or elements exceeding the condition length are discarded.H“€Which axis to split on. List of integers indicating the number of padding elements to add or remove (if negative) at the beginning and end of each axis. For 2D it is the number of pixels. `pads` rank should be double of the input's rank. `pads` format should be as follow [x1_begin, x2_begin...x1_end, x2_end,...], where xi_begin the number of pixels added at the beginning of axis `i` and xi_end, the number of pixels added at the end of axis `i`.One float, indicates the value to be filled.À “€Ð “€à “€Constrain input and output types to all tensor and sequence types.H“€(Optional) A scalar value to be used if the mode chosen is `constant` (by default it is 0, empty string or False). Given a tensor containing the data to be padded (`data`), a tensor containing the number of start and end pad values for axis (`pads`), (optionally) a `mode`, and (optionally) `constant_value`, a padded tensor (`output`) is generated. The three supported `modes` are (similar to corresponding modes supported by `numpy.pad`): 1) `constant`(default) - pads with a given constant value as specified by `constant_value` (which defaults to 0, empty string, or False) 2) `reflect` - pads with the reflection of the vector mirrored on the first and last values of the vector along each axis 3) `edge` - pads with the edge values of array Example 1 (`constant` mode): Insert 0 pads to the beginning of the second dimension. ``` data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'constant' constant_value = 0.0 output = [ [0.0, 0.0, 1.0, 1.2], [0.0, 0.0, 2.3, 3.4], [0.0, 0.0, 4.5, 5.7], ] ``` Example 2 (`reflect` mode): ``` data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'reflect' output = [ [1.0, 1.2, 1.0, 1.2], [2.3, 3.4, 2.3, 3.4], [4.5, 5.7, 4.5, 5.7], ] ``` Example 3 (`edge` mode): ``` data = [ [1.0, 1.2], [2.3, 3.4], [4.5, 5.7], ] pads = [0, 2, 0, 0] mode = 'edge' output = [ [1.0, 1.0, 1.0, 1.2], [2.3, 2.3, 2.3, 3.4], [4.5, 4.5, 4.5, 5.7], ] ``` P“€P“€P“€P“€P“€P“€@ú¡€°ú¡€ û¡€�û¡€ü¡€pü¡€àü¡€Pý¡€Àý¡€0þ¡€ þ¡€ÿ¡€€ÿ¡€ðÿ¡€`¢€Т€@¢€°¢€ ¢€�¢€output = Cast (input)¢€p¢€à¢€P¢€À¢€0¢€ ¢€Target shape may not have multiple -1 dimensionsInvalid position of 0Invalid Target shape product of 0¢€€¢€ð¢€`¢€Ð¢€@¢€°¢€ ¢€� ¢€ ¢€p ¢€à ¢€P ¢€À ¢€0 ¢€  ¢€The input is not evenly splittable ¢€€ ¢€Input axes has invalid data'axes' has duplicates'step' cannot be 0ð ¢€`¢€Ð¢€@¢€°¢€ ¢€�¢€¢€p¢€à¢€P¢€À¢€0¢€ ¢€¢€€¢€ð¢€`¢€Ð¢€@¢€°¢€ ¢€�¢€¢€p¢€à¢€P¢€À¢€0¢€ ¢€¢€€¢€'axes' attribute must not contain any duplicatesvalues in 'axes' are beyond the bounds of the computed output shapeð¢€`¢€Ð¢€@¢€°¢€ ¢€�¢€¢€p¢€à¢€P ¢€À ¢€'pads' input must be a 1D (shape: [2 * input_rank]) tensor of type int64Pads has incorrect number of values0!¢€ !¢€rank must be greater than axisAll inputs to Concat must have same rank"¢€€"¢€) is not equal to the existing rank value (Ranks inferred (Number of elements of attribute 'scales' must be same as rank of input 'X'Attribute 'scales' must have floats type.Attribute 'scales' is required.ð"¢€`#¢€Ð#¢€Incorrect or missing attribute value for starts and endsAttribute axes has incorrect length@$¢€°$¢€ %¢€�%¢€&¢€p&¢€à&¢€P'¢€'axis' must be in [-rank(indices)-1, rank(indices)]À'¢€0(¢€Attribute value for pads is requiredAttribute pads has incorrect length (¢€)¢€€)¢€ð)¢€`*¢€Ð*¢€@+¢€°+¢€ ,¢€�,¢€-¢€p-¢€à-¢€P.¢€À.¢€0/¢€ /¢€-]Öÿ%]Öÿ%]Öÿ ]Öÿ%]Öÿ%]Öÿ%]Öÿ-]Öÿ ]Öÿï^Öÿá^Öÿá^ÖÿP^Öÿá^Öÿá^Öÿá^Öÿï^ÖÿP^Öÿ�`Öÿw`Öÿw`ÖÿP`Öÿw`Öÿw`Öÿw`Öÿ�`ÖÿP`ÖÿäjÖÿÐjÖÿÐjÖÿ¨jÖÿÐjÖÿÐjÖÿÐjÖÿäjÖÿ¨jÖÿØtÖÿ½tÖÿ½tÖÿbtÖÿ½tÖÿ½tÖÿ½tÖÿØtÖÿbtÖÿjuÖÿ�uÖÿ�uÖÿSuÖÿ�uÖÿ�uÖÿ�uÖÿjuÖÿSuÖÿéuÖÿvÖÿvÖÿÒuÖÿvÖÿvÖÿvÖÿéuÖÿÒuÖÿvvÖÿ„vÖÿ„vÖÿ_vÖÿ„vÖÿ„vÖÿ„vÖÿvvÖÿ_vÖÿÖvÖÿävÖÿävÖÿ¿vÖÿävÖÿävÖÿävÖÿÖvÖÿ¿vÖÿ«ŠÖÿ’ŠÖÿ’ŠÖÿNŠÖÿ’ŠÖÿ’ŠÖÿ’ŠÖÿ«ŠÖÿNŠÖÿQ’Öÿ9’Öÿ9’Öÿ’Öÿ9’Öÿ9’Öÿ9’ÖÿQ’Öÿ’Öÿf˜ÖÿN˜ÖÿN˜Öÿ˜ÖÿN˜ÖÿN˜ÖÿN˜Öÿf˜Öÿ˜Öÿ‚¡Öÿn¡Öÿn¡ÖÿF¡Öÿn¡Öÿn¡Öÿn¡Öÿ‚¡ÖÿF¡Öÿå¥Öÿù¥Öÿù¥ÖÿÎ¥Öÿù¥Öÿù¥Öÿù¥Öÿå¥ÖÿÎ¥ÖÿD«Öÿi¬Öÿi¬Öÿ)«Öÿi¬Öÿi¬Öÿi¬ÖÿD«Öÿ)«Öÿ@±Öÿ(±Öÿ(±ÖÿÖ°Öÿ(±Öÿ(±Öÿ(±Öÿ@±ÖÿÖ°ÖÿH¼Öÿ-¼Öÿ-¼ÖÿÒ»Öÿ-¼Öÿ-¼Öÿ-¼ÖÿH¼ÖÿÒ»ÖÿÚ¼Öÿ½Öÿ½ÖÿüÖÿ½Öÿ½Öÿ½ÖÿÚ¼ÖÿüÖÿY½Öÿ€½Öÿ€½ÖÿB½Öÿ€½Öÿ€½Öÿ€½ÖÿY½ÖÿB½Öÿæ½Öÿô½Öÿô½ÖÿϽÖÿô½Öÿô½Öÿô½Öÿæ½ÖÿϽÖÿF¾ÖÿT¾ÖÿT¾Öÿ/¾ÖÿT¾ÖÿT¾ÖÿT¾ÖÿF¾Öÿ/¾Öÿ5ÎÖÿÎÖÿÎÖÿöÍÖÿÎÖÿÎÖÿÎÖÿ5ÎÖÿöÍÖÿñÓÖÿÙÓÖÿÙÓÖÿ²ÓÖÿÙÓÖÿÙÓÖÿÙÓÖÿñÓÖÿ²ÓÖÿ‚ÚÖÿ™ÚÖÿ™ÚÖÿkÚÖÿ™ÚÖÿ™ÚÖÿ™ÚÖÿ‚ÚÖÿkÚÖÿþÚÖÿUÛÖÿUÛÖÿçÚÖÿUÛÖÿUÛÖÿUÛÖÿþÚÖÿçÚÖÿÏÛÖÿ»ÛÖÿ»ÛÖÿ¤ÛÖÿ»ÛÖÿ»ÛÖÿ»ÛÖÿÏÛÖÿ¤ÛÖÿ_åÖÿGåÖÿGåÖÿ åÖÿGåÖÿGåÖÿGåÖÿ_åÖÿ åÖÿ�ïÖÿ…ïÖÿ…ïÖÿ^ïÖÿ…ïÖÿ…ïÖÿ…ïÖÿ�ïÖÿ^ïÖÿÏõÖÿçõÖÿçõÖÿ¸õÖÿçõÖÿçõÖÿçõÖÿÏõÖÿ¸õÖÿÿÿÿÿÿÿïÿÿÿÿÿÿÿï. Got grid tensor rank: Got input tensor rank: The input tensor and grid tensor must have the same rank for GridSample. Got input tensor and grid tensor ranks: The input tensor and grid tensor ranks must be >= 3. Got the last dimension of the grid tensor: The last dimension of the grid tensor must be the rank of the grid tensor - 2. ) is not equal to the existing dim value (Dimension value inferred (Number of elements of input 'scales' must be same as rank of input 'X'Input 'scales' must have float element type.Either `sizes` or `scales` must be provided, but not both of themnot_largernot_smallerUnknown value for `keep_aspect_ratio_policy`: Providing `scales` is incompatible with a `keep_aspect_ratio_policy` other than "stretch".Number of elements of input 'sizes' () must be same as rank of input 'X' (Number of elements of input 'scales' (0¢€Ð0¢€Tensor of integers indicating the number of padding elements to add or remove (if negative) at the beginning and end of each axis. For 2D input tensor, it is the number of pixels. `pads` should be a 1D tensor of shape [2 * num_axes] where `num_axes` refers to the number of elements in the `axes` input or the input rank if `axes` are not provided explicitly. `pads` format should be: [x1_begin, x2_begin, ..., x1_end, x2_end,...], where xi_begin is the number of pad values added at the beginning of axis `axes[i]` and xi_end, the number of pad values added at the end of axis `axes[i]`.1-D tensor of axes that `pads` apply to. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data). Behavior is undefined if an axis is repeated. If not provided, all axes are assumed (`[0, 1, ..., input_rank-1]`).!“€P“€'pads' input must be a 1D (shape: [2 * num_axes]) tensor of type int64 values. values. Got Pads has incorrect number of values. Expected 2 * �1¢€pn€`n€03¢€ƒôÖÿ›ôÖÿ›ôÖÿlôÖÿ›ôÖÿ›ôÖÿ›ôÖÿƒôÖÿlôÖÿñ×ÿÍ×ÿÍ×ÿÌÿÖÿÍ×ÿÍ×ÿÍ×ÿñ×ÿÌÿÖÿ)×ÿß×ÿß×ÿ×ÿß×ÿß×ÿß×ÿ)×ÿ×ÿY×ÿE×ÿE×ÿý×ÿE×ÿE×ÿE×ÿY×ÿý×ÿ×ÿ×ÿ×ÿí×ÿ×ÿ×ÿ×ÿ×ÿí×ÿTensor to prepend in concatenationTensor to append in concatenationConcatenated string tensorInputs and outputs must be UTF-8 stringsøK“€StringConcat..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\text\defs.ccTensor with strings to match on.Regex pattern to match on. This must be valid RE2 syntax.patternTensor of bools indicating if each input string fully matches the regex pattern specified.Inputs must be UTF-8 stringsøK“€Outputs are bools and are True where there is a full regex match and False otherwise.H“€RegexFullMatchTensor of strings to split.Delimiter to split on. If left unset or set to the empty string (""), the input is split on consecutive whitespace.delimiterMaximum number of splits (from left to right). If left unset (or if the number of possible splits are less than maxsplit), it will make as many splits as possible. Note that the maximum possible number of substrings returned with `maxsplit` specified is `maxsplit+1` since the remaining suffix after the `maxsplit`th split is included in the output.maxsplitTensor of substrings representing the outcome of splitting the strings in the input on the delimiter. Note that to ensure the same number of elements are present in the final rank, this tensor will pad any necessary empty strings.The number of substrings generated for each input element.The input must be a UTF-8 string tensorøK“€Tensor of substrings.øK“€The number of substrings generated.P“€StringSplitUTF-8 strings to normalizeUTF-8 Normalized stringsNONEstring enum that cases output to be lowercased/uppercases/unchanged. Valid values are "LOWER", "UPPER", "NONE". Default is "NONE"case_change_actionBoolean. Whether the identification of stop words in X is case-sensitive. Default is falseis_case_sensitiveList of stop words. If not set, no word would be removed from X.stopwordsEnvironment dependent string that denotes the locale according to which output strings needs to be upper/lowercased.Default en_US or platform specific equivalent as decided by the implementation.localeStringNormalizer 4¢€5¢€€5¢€Input shape must have either [C] or [1,C] dimensions where C > 0ð5¢€o%×ÿ %×ÿ %×ÿX%×ÿ %×ÿ %×ÿ %×ÿo%×ÿX%×ÿ�'×ÿD(×ÿD(×ÿr'×ÿD(×ÿD(×ÿD(×ÿ�'×ÿr'×ÿData to be selectedThe indices, based on 0 as the first index of any dimension.Selected output data as an arrayThe input must be a tensor of a numeric type or string. The output will be of the same tensor type.Ð “€à “€P“€!“€øK“€ArrayFeatureExtractor..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\traditionalml\defs.ccData to be binarizedBinarized output dataThe input must be a tensor of a numeric type. The output will be of the same tensor type.Ð “€à “€P“€!“€Values greater than this are mapped to 1, others to 0.thresholdBinarizerThe input map that is to be cast to a tensorA tensor representing the same data as the input map, ordered by their keysThe input must be an integer map to either string or float.The output is a 1-D tensor of string, float, or integer.øK“€Ð “€P“€TO_FLOATA string indicating the desired element type of the output tensor, one of 'TO_FLOAT', 'TO_STRING', 'TO_INT64'.cast_toDENSEIndicates whether to only output as many values as are in the input (dense), or position the input based on using the key of the map as the index of the output (sparse).
One of 'DENSE', 'SPARSE'.map_formIf the value of map_form is 'SPARSE,' this attribute indicates the total length of the output tensor.max_mapCastMapInput dataOutput data. If strings are input, the output values are integers, and vice versa.The input must be a tensor of strings or integers, either [N,C] or [C].øK“€P“€The output is a tensor of strings or integers. Its shape will be the same as the input shape.øK“€P“€The strings of the map. This sequence must be the same length as the 'cats_int64s' sequencecats_stringsThe integers of the map. This sequence must be the same length as the 'cats_strings' sequence.cats_int64s_UnusedA string to use when an input integer value is not found in the map.
One and only one of the 'default_*' attributes must be defined.default_stringAn integer to use when an input string value is not found in the map.
One and only one of the 'default_*' attributes must be defined.default_int64CategoryMapperA dictionary.A 1-D tensor holding values from the input dictionary.The input must be a map from strings or integers to either strings or a numeric type. The key and value types cannot be the same.The output will be a tensor of the value type of the input map. It's shape will be [1,C], where C is the length of the input dictionary.P“€Ð “€à “€øK“€A string vocabulary array.
One and only one of the vocabularies must be defined.string_vocabularyAn integer vocabulary array.
One and only one of the vocabularies must be defined.int64_vocabularyDictVectorizerAn ordered collection of tensors, all with the same element type.The output array, elements ordered as the inputs.The input type must be a tensor of a numeric type.!“€P“€Ð “€à “€The size of each input in the input listinputdimensionsFeatureVectorizerData to be processed.Imputed output dataThe input type must be a tensor of a numeric type, either [N,C] or [C]. The output type will be of the same tensor type and shape.Ð “€à “€P“€!“€Value(s) to change toimputed_value_floatsA value that needs replacing.replaced_value_floatValue(s) to change to.imputed_value_int64sreplaced_value_int64ImputerInput data. It must have the same element type as the keys_* attribute set.Output data. This tensor's element type is based on the values_* attribute set.The input type is a tensor of any shape.øK“€P“€Ð “€!“€!“€à “€Output type is determined by the specified 'values_*' attribute.øK“€P“€Ð “€!“€!“€à “€Keys encoded as a 1D tensor. One and only one of 'keys_*'s should be set.keys_tensorA list of strings.keys_stringsA list of ints.keys_int64sA list of floats.keys_floatsValues encoded as a 1D tensor. One and only one of 'values_*'s should be set.values_tensorvalues_stringsvalues_int64svalues_floatsA string.An integer.A float.default_floatA default tensor. {"_Unused"} if values_* has string type, {-1} if values_* has integral type, and {-0.f} if values_* has float type.default_tensorLabelEncoderData to be classified.Classification outputs (one class per example).Classification scores ([N,E] - one score for each class and exampleThe input must be a tensor of a numeric type, and of shape [N,C] or [C]. In the latter case, it will be treated as [1,C]Ð “€à “€P“€!“€The output will be a tensor of strings or integers.øK“€P“€A collection of weights of the model(s).coefficientsA collection of intercepts.interceptsIndicates whether to do OvR or multinomial (0=OvR is the default).multi_classClass labels when using string labels. One and only one 'classlabels' attribute must be defined.classlabels_stringsClass labels when using integer labels. One and only one 'classlabels' attribute must be defined.classlabels_intsIndicates the transform to apply to the scores vector.
One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT'post_transformLinearClassifierData to be regressed.Regression outputs (one per target, per example).The input must be a tensor of a numeric type.Ð “€à “€P“€!“€Indicates the transform to apply to the regression output vector.
One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT'Weights of the model(s).Weights of the intercepts, if used.The total number of regression targets, 1 if not defined.targetsLinearRegressorData to be encoded, a tensor of shape [N,C] or [C]Encoded output dataÐ “€à “€P“€!“€MAXOne of 'MAX,' 'L1,' 'L2'normNormalizerData to be encoded.Encoded output data, having one more dimension than X.øK“€P“€!“€Ð “€à “€List of categories, ints.
One and only one of the 'cats_*' attributes must be defined.List of categories, strings.
One and only one of the 'cats_*' attributes must be defined.If true and category is not present, will return all zeros; if false and a category if not found, the operator will fail.OneHotEncoderData to be scaled.Scaled output data.Ð “€à “€P“€!“€First, offset by this.
Can be length of features in an [N,F] tensor or length 1, in which case it applies to all features, regardless of dimension count.Second, multiply by this.
Can be length of features in an [N,F] tensor or length 1, in which case it applies to all features, regardless of dimension count.
Must be same length as 'offset'ScalerClass scores (one per class per example), if prob_a and prob_b are provided they are probabilities for each class, otherwise they are raw scores.The input must be a tensor of a numeric type, either [C] or [N,C].Ð “€à “€P“€!“€The output type will be a tensor of strings or integers, depending on which of the classlabels_* attributes is used. Its size will match the batch size of the input.øK“€P“€LINEARThe kernel type, one of 'LINEAR,' 'POLY,' 'RBF,' 'SIGMOID'.kernel_typeList of 3 elements containing gamma, coef0, and degree, in that order. Zero if unused for the kernel.kernel_paramsvectors_per_classsupport_vectorsFirst set of probability coefficients.prob_aSecond set of probability coefficients. This array must be same size as prob_a.
If these are provided then output Z are probability estimates, otherwise they are raw scores.prob_brhoIndicates the transform to apply to the score.
One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT'Class labels if using string labels.
One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined.Class labels if using integer labels.
One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined.SVMClassifierRegression outputs (one score per target per example).The input type must be a tensor of a numeric type, either [C] or [N,C].Ð “€à “€P“€!“€Chosen support vectorsFlag indicating whether the regression is a one-class SVM or not.one_classSupport vector coefficients.The number of support vectors.n_supportsIndicates the transform to apply to the score.
One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT.'SVMRegressorInput of shape [N,F]N, Top class for each pointThe class score for each class, for each point, a tensor of shape [N,E].Ð “€à “€P“€!“€The output type will be a tensor of strings or integers, depending on which of the classlabels_* attributes is used.øK“€P“€Tree id for each node.nodes_treeidsNode id for each node. Ids may restart at zero for each tree, but it not required to.nodes_nodeidsFeature id for each node.nodes_featureidsThresholds to do the splitting on for each node.nodes_valuesnodes_values_as_tensorPopularity of each node, used for performance and may be omitted.nodes_hitratesnodes_hitrates_as_tensorThe node kind, that is, the comparison to make at the node. There is no comparison to make at a leaf node.
One of 'BRANCH_LEQ', 'BRANCH_LT', 'BRANCH_GTE', 'BRANCH_GT', 'BRANCH_EQ', 'BRANCH_NEQ', 'LEAF'nodes_modesChild node if expression is true.nodes_truenodeidsChild node if expression is false.nodes_falsenodeidsFor each node, define what to do in the presence of a missing value: if a value is missing (NaN), use the 'true' or 'false' branch based on the value in this array.
This attribute may be left undefined, and the default value is false (0) for all nodes.nodes_missing_value_tracks_trueThe id of the tree that this node is in.class_treeidsnode id that this weight is for.class_nodeidsThe index of the class list that each weight is for.class_idsThe weight for the class in class_id.class_weightsclass_weights_as_tensorclasslabels_int64sIndicates the transform to apply to the score.
One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT.'Base values for classification, added to final class score; the size must be the same as the classes or can be left unassigned (assumed 0)base_valuesbase_values_as_tensorTreeEnsembleClassifierN classesÐ “€à “€P“€!“€Node id for each node. Node ids must restart at zero for each tree and increase sequentially.Child node if expression is trueChild node if expression is falseFor each node, define what to do in the presence of a NaN: use the 'true' (if the attribute value is 1) or 'false' (if the attribute value is 0) branch based on the value in this array.
This attribute may be left undefined and the default value is false (0) for all nodes.The id of the tree that each node is in.target_treeidsThe node id of each weighttarget_nodeidsThe index of the target that each weight is fortarget_idsThe weight for each targettarget_weightstarget_weights_as_tensorThe total number of targets.n_targetsSUMDefines how to aggregate leaf values within a target.
One of 'AVERAGE,' 'SUM,' 'MIN,' 'MAX.'aggregate_functionBase values for regression, added to final prediction after applying aggregate_function; the size must be the same as the classes or can be left unassigned (assumed 0)TreeEnsembleRegressorInput of shape [Batch Size, Number of Features]Output of shape [Batch Size, Number of targets]Ð “€à “€À “€Thresholds to do the splitting on for each node with mode that is not 'BRANCH_MEMBER'.nodes_splitsThe comparison operation performed by the node. This is encoded as an enumeration of 0 ('BRANCH_LEQ'), 1 ('BRANCH_LT'), 2 ('BRANCH_GTE'), 3 ('BRANCH_GT'), 4 ('BRANCH_EQ'), 5 ('BRANCH_NEQ'), and 6 ('BRANCH_MEMBER'). Note this is a tensor of type uint8.If `nodes_trueleafs` is false at an entry, this represents the position of the true branch node. This position can be used to index into a `nodes_*` entry. If `nodes_trueleafs` is false, it is an index into the leaf_* attributes.If `nodes_falseleafs` is false at an entry, this represents the position of the false branch node. This position can be used to index into a `nodes_*` entry. If `nodes_falseleafs` is false, it is an index into the leaf_* attributes.1 if true branch is leaf for each node and 0 an interior node. To represent a tree that is a leaf (only has one node), one can do so by having a single `nodes_*` entry with true and false branches referencing the same `leaf_*` entrynodes_trueleafs1 if false branch is leaf for each node and 0 if an interior node. To represent a tree that is a leaf (only has one node), one can do so by having a single `nodes_*` entry with true and false branches referencing the same `leaf_*` entrynodes_falseleafsFor each node, define whether to follow the true branch (if attribute value is 1) or false branch (if attribute value is 0) in the presence of a NaN input feature. This attribute may be left undefined and the default value is false (0) for all nodes.Index into `nodes_*` for the root of each tree. The tree structure is derived from the branching of each node.tree_rootsMembers to test membership of for each set membership node. List all of the members to test again in the order that the 'BRANCH_MEMBER' mode appears in `node_modes`, delimited by `NaN`s. Will have the same number of sets of values as nodes with mode 'BRANCH_MEMBER'. This may be omitted if the node doesn't contain any 'BRANCH_MEMBER' nodes.membership_valuesThe index of the target that this leaf contributes to (this must be in range `[0, n_targets)`).leaf_targetidsThe weight for each leaf.leaf_weightsIndicates the transform to apply to the score.
One of 'NONE' (0), 'SOFTMAX' (1), 'LOGISTIC' (2), 'SOFTMAX_ZERO' (3) or 'PROBIT' (4), defaults to 'NONE' (0)Defines how to aggregate leaf values within a target.
One of 'AVERAGE' (0) 'SUM' (1) 'MIN' (2) 'MAX (3) defaults to 'SUM' (1)TreeEnsembleThe input valuesThe output mapThe output will be a sequence of string or integer maps to float.The keys when using string keys.
One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined.The keys when using int keys.
One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined.ZipMapDimension product overflow in ArrayFeatureExtractor`6¢€à6¢€TO_STRINGP7¢€Attribute 'cats_int64s' is required.Attribute 'cats_strings' is required.Attributes 'cats_int64s' and 'cats_strings' are required to be the same length.À7¢€08¢€At least one of keys_tensor, keys_strings, keys_int64s, keys_floats must be set. are different, which is not permitted for LabelEncoders. and the key type The input type was At least one of values_tensor, values_strings, values_int64s, values_floats must be set. must be the same in the LabelEncoder. and the number of values The number of keys and the value type The default tensor type The default tensor must be a singleton 1D tensor. 8¢€Input's shape should be 1D or 2D9¢€Exactly one of 'cats_*' attributes must be provided.€9¢€ð9¢€Attribute 'nodes_splits' is required.Attribute 'nodes_splits' must be 1D. and attribute type is Attribute 'nodes_splits' must have same type as input. Input type is Attribute 'membership_values' must have same type as input. Input type is and 'leaf_weights' length is Attribute 'leaf_targetids' must have same length as attribute 'leaf_weights'. 'leaf_targetids' length is Attributes 'leaf_targetids' and 'leaf_weights' must both be set.Attribute 'leaf_weights' must have same type as input. Input type is Unspecified required attribute.' must have type elements.' must have `:¢€ZipMap input shape should be 1D or 2D.Ð:¢€9/×ÿ„/×ÿ„/×ÿ"/×ÿ„/×ÿ„/×ÿ„/×ÿ9/×ÿ"/×ÿÔ0×ÿ`/×ÿ`/×ÿ¹0×ÿ`/×ÿ`/×ÿ`/×ÿÔ0×ÿ¹0×ÿ—6×ÿÔ6×ÿÔ6×ÿ€6×ÿÔ6×ÿÔ6×ÿÔ6×ÿ—6×ÿ€6×ÿ€I×ÿ J×ÿ J×ÿeI×ÿ J×ÿ J×ÿ J×ÿ€I×ÿeI×ÿÅS×ÿŠS×ÿŠS×ÿÔR×ÿŠS×ÿŠS×ÿŠS×ÿÅS×ÿÔR×ÿúp×ÿ*q×ÿ*q×ÿãp×ÿ*q×ÿ*q×ÿ*q×ÿúp×ÿãp×ÿInput data.The input type must be a tensor of integers or strings, of any shape.øK“€P“€The output type will be a tensor of strings or integers, and will have the same shape as the input.øK“€P“€A list of labels.classes_strings..\..\third_party\inference_engine\onnxruntime\third_party\onnx-src\onnx\defs\traditionalml\old.ccÐ “€à “€P“€!“€øK“€P“€Ð “€à “€P“€!“€øK“€P“€Ð “€à “€P“€!“€Ð “€à “€P“€!“€Input data. It can be either tensor or scalar.øK“€P“€Ð “€øK“€P“€Ð “€A list of strings. One and only one of 'keys_*'s should be set.A list of strings. One and only one of 'value_*'s should be set.@;¢€°;¢€Only one of the attributes 'nodes_values', 'nodes_values_as_tensor' should be specified.Only one of the attributes 'nodes_hitrates', 'nodes_hitrates_as_tensor' should be specified.Only one of the attributes 'class_weights', 'class_weights_as_tensor' should be specified.Only one of the attributes 'base_values', 'base_values_as_tensor' should be specified.Non of classlabels_int64s or classlabels_strings is set.0<¢€Only one of the attributes 'target_weights', 'target_weights_as_tensor' should be specified.°<¢€Label encoder has only one input.Label encoder has only one output.Only one of keys_*'s can be set in label encoder.Input type is not string tensor but key_strings is setInput type is not int64 tensor but keys_int64s is setInput type is not float tensor but keys_floats is setOnly one of values_*'s can be set in label encoder.0=¢€actuals.size() <= formals.size()ðÿÿÿ¸ÿÿÿ¨ÿÿÿ°]—€µ]—€»]—€À]—€ Æ]—€É]—€Í]—€ Ú]—€ è]—€î]—€õ]—€û]—€ ^—€ ^—€ ^—€    0^—€8^—€ <^—€ F^—€ O^—€ U^—€Z^—€ a^—€ k^—€ w^—€…^—€ �^—€�^—€ §^—€¬^—€°^—€µ^—€¹^—€¾^—€Â^—€È^—€Î^—€Ó^—€ Ù^—€Þ^—€ ä^—€é^—€    onnx.AttributeProto`B¢€€=—€0o€Ø€9—€x8ìÿÿ< ¸R—€ €€Ð€€‚ˆ¼s€ à¿s€˜€¹s€€¹s€¼s€*(€¹s€€¹s€€¹s€€¹s€à¿s€R  ¼s€Z8¼s€bH¼s€jX¼s€rh¼s€zxÿÿÿÿ€&˜ˆ(�& ‰8‚&Hƒ&X„&h…&x†&ˆ‡&�B—€�S—€ð@—€ð@—€ð@—€ Q—€À<—€B—€ HþÿÿL °\—€ €€à¿s€2ÿÿÿÿ (6 (6 (6€ (6 (6 (6 W—€€X—€@Y—€Ð[—€àZ—€ Z—€xøÿÿÿ| ÀU—€ €€€¹s€0ºs€ (0ºs€0!€€ÿÿÿÿ(�0‚€á�S—€�S—€ø8ˆ‡ÿ<  9—€ €€€¹s€à¿s€ ˆ�€€Ѐ |€Èà¿s€"�0ºs€* ¨0ºs€2 °€€=!€€@(Ás€J8¼s€RH¼s€ZX€¹s€à¿s€j ˜0ºs€r ¸¼s€zh€¹s€€¹s€€¹s€€¹s€Ð&€€ Ô |€ª  €€€²ÀЀ€ºx€¹s€€¹s€€¹s€€¹s€€¹s€€¹s€€¹s€€¹s€ÿÿÿÿˆ‡Ð�“È�Ñ�ˆ¨‹°Œ€£(�á8‚% Hƒ&X„&˜‰¸�h…&Ô‘‘ ŠÀŽx†&�S—€à9—€�S—€à9—€à;—€à;—€À<—€À<—€xðÿÿÿ|°ÐA—€ €€¼s€"à¿s€ (0ºs€8à¿s€0ÿÿÿÿ(�8ƒ0‚€&à;—€B—€onnx.ValueInfoProto B¢€ð@—€à,o€@¸A—€Xüÿÿÿ\tàP—€ €€à¿s€ à¿s€ ÿÿÿÿ€ � x8üÿÿ< ¸€D—€ €€€¹s€Ás€ Ás€(à¿s€hà¿s€"p¼s€*8à¿s€2xà¿s€:€à¿s€B ˆ¼s€JH¼s€RX€¹s€€¹s€€¹s€€¹s€€¹s€ÿÿÿÿ€% (�% h…p†8‚&x‡€ˆˆ‰Hƒ&X„&€=—€B—€ÀD—€onnx.NodeProtoðC¢€�B—€ð6o€�hD—€xøÿÿÿ| €F—€ €€€¹s€à¿s€ (¼s€ð¾s€0ÿÿÿÿ(�€&0‚‘ÀF—€Xüÿÿÿ\tF—€ €€!€€€ |€(ÿÿÿÿ(�Ñ€áonnx.IntIntListEntryProto >¢€pE—€Do€0èE—€onnx.NodeDeviceConfigurationProtoèA¢€ÀD—€°Go€8PF—€xðÿÿÿ|° G—€ €€¼s€"8à¿s€ H!€€¼s€(ÿÿÿÿHƒ€á(�&8‚&pE—€àG—€onnx.ShardingSpecProtoA¢€ÀF—€@Lo€PˆG—€Xüÿÿÿ\x€H—€ €€¼s€€ |€(ÿÿÿÿ(�Ñ€&ÀH—€onnx.ShardedDimProtoH@¢€àG—€0Ro€0hH—€HøÿÿÿLp`I—€ €€€ |€ÿÿÿÿ (ñ (5€Ñonnx.SimpleShardedDimProtoH>¢€ÀH—€`Uo€08I—€xðÿÿÿ|°�J—€ €€¼s€"(0ºs€ 80ºs€@¼s€ÿÿÿÿ8‚@ƒ€&(�&à9—€à9—€B—€B—€onnx.TrainingInfoProto€D¢€ I—€0Yo€HxJ—€x8ß÷ü< ÐðL—€ €€€¹s€€ |€ €à¿s€Xà¿s€`à¿s€"h€ |€( ˆà¿s€2p0ºs€:x¼s€BЀ€Ê8Ѐ€ÒH€¹s€€¹s€€¹s€¼s€r(€¹s€ÿÿÿÿ€‰ÑX„`…h†ˆŠÑp‡xˆ€&(�&�‹&8‚&Hƒ&à9—€0M—€B—€ I—€°M—€°O—€onnx.ModelProto�E¢€ÐJ—€ bo€ ØL—€Xüÿÿÿ\t]—€ €€€ |€ à¿s€ ÿÿÿÿ€ �Ñx8Àÿÿ< Ðp]—€ €€€¹s€à¿s€ ˜€¹s€€¹s€Ás€"Ás€*(Ás€28¼s€:Hà¿s€B  ¼s€JXà¿s€R ¨¼s€Zh¼s€bxà¿s€j °¼s€rˆ€¹s€ÿÿÿÿ˜ˆ€% (�% 8‚% Hƒ& ‰X„&¨Šh…&x†&°‹ˆ‡&�B—€0M—€€=—€ð@—€B—€xøÿÿÿ| €P—€ €€€¹s€à¿s€ (ð¾s€0Ás€ÿÿÿÿ(�0‚‘€% onnx.DeviceConfigurationProtoÐ>¢€°O—€Ðno€8XP—€onnx.StringStringEntryProto >¢€B—€to€(ÀP—€Xüÿÿÿ\xÀQ—€ €€¼s€à¿s€ (ÿÿÿÿ(�€&B—€onnx.TensorAnnotation@¢€ Q—€@wo€0¨Q—€onnx.GraphProto@C¢€à9—€p€o€¨R—€Xüÿÿÿ\tðR—€ €€€ |€ € |€ÿÿÿÿ€Ñ �Ñonnx.TensorProto.Segmentø=¢€PR—€P‹o€(ÈR—€onnx.TensorProto0?¢€�S—€P“o€è0S—€x8@ÿÿ<ðPS—€ €€Ð€€‚°!€€ð¾s€ à0ºs€ Ø€€"($€€*8Ás€2Pp$€€:`à¿s€B Àà¿s€J È €€Rxp$€€Zˆà¿s€b мs€j €¿s€p䀹s€ÿÿÿÿ€áà�‘ØŒ(�¤8‚¢Pƒ% `„âÀ‰ÈŠx…äˆ†âЋ ‡&䎑°ˆ&PR—€B—€B—€onnx.SparseTensorProtoÈ@¢€À<—€�§o€8¨U—€HøÿÿÿLp V—€ €€à¿s€ÿÿÿÿ (ñ (5€onnx.TensorShapeProto.DimensionÈ=¢€V—€ ¬o€0xV—€HþÿÿÿLX`W—€ €€¼s€ ÿÿÿÿ€&V—€onnx.TensorShapeProto?¢€àV—€0±o€(HW—€Xüÿÿÿ\x@X—€ €€0ºs€ð¾s€ ÿÿÿÿ �‘€àV—€onnx.TypeProto.Tensorx@¢€ W—€�´o€((X—€HþÿÿÿLXY—€ €€0ºs€ ÿÿÿÿ€à;—€onnx.TypeProto.SequenceÈA¢€€X—€@¸o€ èX—€Xüÿÿÿ\xàY—€ €€0ºs€ð¾s€ ÿÿÿÿ �‘€à;—€onnx.TypeProto.Map€A¢€@Y—€�ºo€(ÈY—€HþÿÿÿLX Z—€ €€0ºs€ ÿÿÿÿ€à;—€onnx.TypeProto.Optional¨A¢€ Z—€@¸o€ ˆZ—€Xüÿÿÿ\x�[—€ €€0ºs€ð¾s€ ÿÿÿÿ �‘€àV—€onnx.TypeProto.SparseTensor @¢€àZ—€�´o€(h[—€Xüÿÿÿ\t`\—€ €€à¿s€ à¿s€ ÿÿÿÿ€ �onnx.TypeProto.Opaque =¢€Ð[—€to€(H\—€onnx.TypeProtoPA¢€à;—€ ¾o€0 \—€onnx.OperatorSetIdProtox>¢€0M—€@Âo€(ð\—€onnx.FunctionProtoÐD¢€°M—€€Æo€¸P]—€FLOATFLOATSGRAPHGRAPHSINTINTSSPARSE_TENSORSPARSE_TENSORSSTRINGSTRINGSTENSORTENSORSTYPE_PROTOTYPE_PROTOSUNDEFINEDBFLOAT16BOOLCOMPLEX128COMPLEX64DOUBLEFLOATFLOAT16FLOAT4E2M1FLOAT8E4M3FNFLOAT8E4M3FNUZFLOAT8E5M2FLOAT8E5M2FNUZFLOAT8E8M0INT16INT2INT32INT4INT64INT8STRINGUINT16UINT2UINT32UINT4UINT64UINT8UNDEFINEDF^ØÿS^ØÿS^ØÿF^ØÿF^ØÿS^ØÿF^ØÿF^ØÿF^Øÿÿ_Øÿ#`Øÿ#`Øÿÿ_Øÿÿ_Øÿ#`Øÿÿ_Øÿÿ_Øÿÿ_Øÿ' is required to be non-empty.value_info' of 'nameField '' is required but missing.elem_typekey_typevalue_type): Unrecognized type value case (value_info name: data_type) to UNDEFINED is not allowedsetting data_type field (tensor name: float_dataint32_datastring_dataint64_dataraw_datadouble_datauint64_data) is stored externally and should not have data field.Data of TensorProto ( tensor name: location) is stored externally but doesn't have a location.TensorProto ( tensor name: ) is 0-element but contains data!TensorProto (tensor name: ) should contain one and only one value field.) should not be stored in raw_data fieldSTRING data (tensor name: bytes required). bytes) is too small for the declared shape and packed type () raw_data size (' instead of '' should be stored in field 'values of data_type ' int32 values required).) is too small for the declared shape and packed type () int32_data size (Unrecognized data_type (tensor name: sparse_tensor_proto) must have rank 1.Sparse tensor values () must have a dense-rank > 0Sparse tensor () dimensions are not positive.) must have INT64 type.Sparse tensor indices () must have rank 1 or 2.) has no index values.attrtype field and data field mismatch in attribute ) should not contain more than one value field.Attribute (name: ) should refer to attribute in parent node.nodeop_type) has zero input and zero output., type: NodeProto (name: No opset import for domain ' with domain_version of No Op registered for is deprecated in domain_version of Op registered for ' has been used as graph input names multiple times.Graph must be in single static assignment (SSA) form, however 'initTensor initializers must have a non-empty name initializer name is not unique in initializer but not in graph inputSparse tensor initializers must have a non-empty name sparse initializer name is not unique across initializers and sparse_initializers is not output of any previous nodes. OpType: name: ' of node: Nodes in a graph must be topologically sorted, however input '' has been used as output names multiple times.' is not an output of any node in graph.Graph output '. The model may be malformed or malicious.' local functions, exceeding the limit of Model contains Model contains multiple local functions with the same implementation id '\/) should not be empty.Location of external TensorProto ( tensor name: ) should be a relative path, but it is an absolute path: ' points outside the directory.', but ') should be file inside ', but it is a symbolic link.) should be stored in , but it is not regular file., but it has multiple hard links, indicating a potential hardlink attack.Tensor ATenAffineCropDynamicSliceGRUUnitGivenTensorFillImageScalerParametricSoftplusScaledTanh values, but NNZ is ) has ] out of range [0, ) index value at position [] not in sorted order.) first dimension size does not equal NNZ.) second dimension size does not match rank of tensor.] out of range.] not in lexicographic sorted order.Bad node spec for node. Name: Warning: Model contains experimental ops: -> . Self-referencing or cyclically-referencing functions would cause infinite recursion.Cycle detected in model-local function references: ). The model may be malformed or malicious.dFunction call chain depth exceeds limit (MultiByteToWideChar in utf8str_to_wstring returned error:WideCharToMultiByte in wstring_to_utf8str returned error: external data path could not be canonicalized: base directory could not be canonicalized: external data resolves outside model directory. (tensor name: . Please check if it is a valid proto. Unable to open proto file: Unable to read proto file: . Please check if it is a valid protobuf file of proto. Unable to parse proto from file: Àwarr+w+a+wbabrbr+bw+ba+bwxw+xwbxw+bx0mØÿÌnØÿÌnØÿ mØÿHmØÿÌnØÿÿlØÿmØÿñlØÿ±yØÿ1yØÿ1yØÿ1yØÿ1yØÿ1yØÿ{{Øÿ,|Øÿ1yØÿ1yØÿuyØÿ¡yØÿ¡yØÿ±yØÿuyØÿ1yØÿ1yØÿ1yØÿ1yØÿ1yØÿ1yØÿ1yØÿ1yØÿ1yØÿezØÿezØÿÒ/Ùÿi/Ùÿi/Ùÿi/ÙÿÉ/Ùÿi/Ùÿi/ÙÿÀ/Ùÿû/Ùÿi/Ùÿi/Ùÿ·/Ùÿ¥/Ùÿi/Ùÿi/Ùÿ0ÙÿÒ/Ùÿi/Ùÿi/Ùÿò/ÙÿÉ/Ùÿi/Ùÿi/ÙÿÛ/Ùÿû/Ùÿi/Ùÿi/Ùÿ®/Ùÿ¥/Ùÿtype case mismatch. existing=key type mismatch from MapProto. existing=type case unsupported. existing=type case unsupported for symbolic shape inference. inferred=Unable to save inferred model to the target path: were provided inputs but Graph has Cannot use the same name as both a subgraph initializer and subgraph input: The number of graph input cannot be smaller than the number of node input were provided.Graph initializer names must appear after the actual inputs: in initializers. Cannot find missing input: , node name: (op_type:tensor_typesequence_typemap_typeoptional_typeopaque_typesparse_tensor_typeNOT_SET optype . No opset import for domain Cannot infer type and shape for node name Container for generated shape data cannot be nullptr when enable_data_propagation option is set. is out of bounds.GraphProto attribute inferencing is not enabled in this InferenceContextImpl instance. does not contain a graph.node ' is already being expanded in the current call chain.Cycle detected in model-local function references: function ' already exists.Data for input Inference error(s): Inferred elem type differs from existing elem type: (Inferred shape and existing shape differ in rank: (Inferred shape and existing shape differ in dimension : (unk__Ð/Ùÿt0Ùÿt0ÙÿR/Ùÿ‘/Ùÿt0Ùÿt0Ùÿ¹/ÙÿR/Ùÿ5Ùÿ$5Ùÿþ4Ùÿþ4Ùÿð4Ùÿâ4Ùÿþ4ÙÿÔ4Ùÿ25Ùÿ5Ùÿ@Ùÿ@Ùÿ@Ùÿˆ>ÙÿW?Ùÿ@Ùÿ@Ùÿ%@Ùÿí>Ùÿ{AÙÿ†AÙÿ¸AÙÿ¸AÙÿCAÙÿCAÙÿ¸AÙÿ¸AÙÿœAÙÿCAÙÿªxÙÿ©xÙÿ©xÙÿzxÙÿzxÙÿ©xÙÿ©xÙÿ xÙÿzxÙÿ»†Ùÿí…Ùÿa†Ùÿa†Ùÿa†Ùÿ–‡Ùÿw…Ùÿntdll.dllwine_get_versionpz—€Xz—€\z—€\{—€d{—€h{—€ {—€xz—€p{—€x{—€|{—€€{—€ˆ{—€%s %sCPUSOCAMDVIAIDTMMXAPUEngIntelCyrixGeodemodelRadeonRADEONMobilefamilySampleGenuine12-Core16-CoreSample,Sample:ProcessorprocessorDual-CoreQuad-CoreTransmetaEight-CoreTriple-CoreEngineeringHygonRDCDM&PRiseNSCSiSNexGenUMC æÿ1æÿþ!æÿµæÿ æÿ— æÿw#æÿJ!æÿˆ$æÿ !æÿ]æÿ4'æÿ.'æÿ4'æÿ.'æÿþ&æÿ:'æÿ((æÿf'æÿ¨'æÿþ&æÿs'æÿÄ'æÿÐ&æÿi(æÿÎ&æÿÎ&æÿÂ&æÿÎ&æÿo(æÿi(æÿÂ&æÿÂ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÂ&æÿo(æÿò'æÿÎ&æÿÎ&æÿ](æÿÎ&æÿÂ&æÿ](æÿÂ&æÿÂ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿò'æÿò'æÿÔ'æÿÎ&æÿÎ&æÿc(æÿÎ&æÿà'æÿæ'æÿc(æÿà'æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿà'æÿà'æÿæ'æÿÎ&æÿÎ&æÿÔ'æÿÎ&æÿK(æÿÔ'æÿr'æÿæ'æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿr'æÿæ'æÿ�(æÿÎ&æÿÎ&æÿÔ'æÿÎ&æÿW(æÿÔ'æÿr'æÿW(æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿ•(æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿì'æÿÎ&æÿì'æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿK(æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿ§(æÿÎ&æÿÎ&æÿì'æÿì'æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿ¡(æÿÚ'æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÚ'æÿÎ&æÿQ(æÿQ(æÿr'æÿ›(æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÚ'æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÚ'æÿÎ&æÿr'æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿÎ&æÿr'æÿr'æÿ€@ 0À € @ ` 0  @  ð>   €€@@  @ `@À @€@@@ @ €@`@@€ € 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X¢P§—€¨—WednesdayThursdaySaturdayFebruarySeptemberNovemberDecemberàU¢à£—@©—�V¢à¤—`©—ÐV¢0¥—€©—W¢€¥— ©—PW¢Ð¥—À©—õ0çÿ//çÿœ-çÿo.çÿœ-çÿª.çÿœ-çÿ�1çÿD2çÿœ-çÿœ-çÿœ-çÿ0çÿœ-çÿœ-çÿœ-çÿœ-çÿS.çÿ@0çÿ‹.çÿœ-çÿœ-çÿœ-çÿá-çÿ¸/çÿœ-çÿœ-çÿœ-çÿœ-çÿœ-çÿœ-çÿœ-çÿõ0çÿ//çÿÓ-çÿî.çÿî.çÿœ-çÿœ-çÿ//çÿœ-çÿ·0çÿœ-çÿœ-çÿ½1çÿº-çÿœ-çÿÉ.çÿœ-çÿ7.çÿœ-çÿº-çÿœ-çÿœ-çÿ{0çÿa-çÿû1çÿÂBçÿü@çÿh?çÿ<@çÿh?çÿw@çÿh?çÿNCçÿDçÿh?çÿh?çÿh?çÿÑAçÿh?çÿh?çÿh?çÿh?çÿ @çÿ BçÿX@çÿh?çÿh?çÿh?çÿ­?çÿ…Açÿh?çÿh?çÿh?çÿh?çÿh?çÿh?çÿh?çÿÂBçÿü@çÿŸ?çÿ»@çÿ»@çÿh?çÿh?çÿü@çÿh?çÿ„Bçÿh?çÿh?çÿŠCçÿ†?çÿh?çÿ–@çÿh?çÿ@çÿh?çÿ†?çÿh?çÿh?çÿHBçÿ-?çÿÈCçÿMRçÿTQçÿ�Sçÿ•RçÿXRçÿžjçÿkçÿ|kçÿ lçÿkçÿ‰çÿˆçÿhˆçÿ ‰çÿ@‰çÿ&›çÿðšçÿ~›çÿR›çÿé›çÿôÛÿ­óÛÿ­óÛÿóÛÿóÛÿ­óÛÿ­óÛÿeòÛÿmutex lock failedQ“€A(ü’€BPQ“€C¤ô’€D€$Š€EÈ3‡€F<<‡€GAŒ€HÄ“€I´—€Jˆð“€K`Ë’€L0“€MÐÀŠ€N´—€¤K•€O¼œ•€PT†”€Q�•€Rø˜”€SÈ¿�€TÌr”€Uxü’€V|7”€W�L“€X¨L“€Y\Æ’€h\µ—€-hµ—€-dÆ’€ilÆ’€j|¹’€kpÆ’€lxµ—€{ˆµ—€{ µ—€(¸µ—€[е—€<ൗ€_tÆ’€m°Ã’€nðµ—€ øµ—€9¶—€#xÆ’€o2†€1M”€p¶—€% ¶—€.(¶—€+dË’€q8¶—€?H¶—€"ÄÙ’€rX¶—€\h¶—€}x¶—€}�¶—€)¨¶—€]`Æ’€sÀ¶—€;̶—€7Ô¶—€6ض—€/à¶—€/øŠ—€ 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Use the 'bytes' type if you intend to send raw bytes. contains invalid UTF-8 data when String fieldparsing..\..\third_party\protobuf\src\google\protobuf\repeated_field.ccIndex () out of bounds of container with size (Value () must be greater than or equal to limit () must be less than or equal to limit (data == other_data..\..\third_party\protobuf\src\google\protobuf\message_lite.ccInvalid call to CheckTypeAndMergeFrom between types (cannot determine missing fields for lite message)parse exceeded maximum protobuf size of 2GB: " because it is missing required fields: message of type "Can't last_returned_size_ > 0..\..\third_party\protobuf\src\google\protobuf\io\zero_copy_stream_impl_lite.ccBackUp() can only be called after a successful Next().count <= last_returned_size_target_ != nullptrstatic_cast(count) <= target_->size()backup_bytes_ == 0 && buffer_ != nullptr BackUp() can only be called after Next().count <= buffer_used_ Can't back up over more bytes than were returned by the last call to Next(). Parameter to BackUp() can't be negative.backup_bytes_ == 0buffer_used_ == buffer_size_..\..\third_party\protobuf\src\google\protobuf\io\zero_copy_stream_impl.ccclose() failed: !is_closed_..\..\third_party\protobuf\src\google\protobuf\io\coded_stream.ccA protocol message was rejected because it was too big (more than bytes). To increase the limit (or to disable these warnings), see CodedInputStream::SetTotalBytesLimit() in third_party/protobuf/io/coded_stream.h.buffer_size >= 001€€p1€€p€€ð1€€ 5€€8€€p9€€°|€ Ãs€p;€€P€€@B€€ÐE€€€F€€ðG€€PJ€€ M€€pQ€€..\..\third_party\protobuf\src\google\protobuf\parse_context.hdst != nullptr.cèÿcèÿÌcèÿádèÿádèÿácèÿîgèÿ¢hèÿEgèÿ?kèÿ?kèÿ�hèÿ�pèÿbqèÿÃqèÿ�qèÿ6“èÿŠ“èÿ`“èÿu“èÿ..\..\third_party\protobuf\src\google\protobuf\arena.ccmin_bytes <= std::numeric_limits::max() - SerialArena::kBlockHeaderSizeThe \"null\" wgpuCreateInstance from dawn_proc was called which always returns nullptr. You either need to: - call dawnProcSetProcs with a DawnProcTable object retrieved somewhere else, or - (most likely) link against a different target that implements WebGPU directly, for example webgpu_dawn…—¡ªìTjèæb¤ž¿²é…—¡ªìTjèæb¤ž¿²é î€€Can't happenÔ!éÿ{!éÿ"éÿÊ!éÿÎ!éÿÄ!éÿ80éÿ¤0éÿÎ0éÿ·0éÿ1éÿ‘0éÿ..\..\third_party\protobuf\src\google\protobuf\io\zero_copy_stream.ccThis ZeroCopyOutputStream doesn't support aliasing. Reaching here usually means a ZeroCopyOutputStream implementation bug.Non-primitive types can't be packed.ÈÑ—€..\..\third_party\protobuf\src\google\protobuf\extension_set_inl.hÖPéÿÖPéÿÖPéÿÖPéÿÖPéÿÖPéÿÖPéÿÖPéÿQéÿQéÿ…héÿiéÿAZéÿpZéÿ[éÿ géÿ‘]éÿ@[éÿÚ_éÿ_géÿôgéÿÚ_éÿ›ZéÿZ\éÿ_^éÿïeéÿZéÿÆZéÿ™\éÿšbéÿbaéÿÊaéÿú`éÿcéÿjcéÿ2béÿÕiéÿÕiéÿÕiéÿÕiéÿ:déÿKYéÿÒcéÿ’`éÿ¢déÿ*`éÿäƒéÿóƒéÿéƒéÿùƒéÿùƒéÿîƒéÿ%s: %s DebugInfoWarningErrorê’éÿá’éÿü’éÿó’éÿ ãr€ÀÌs€à|€Àg�€h�€h�€ÐÍs€pj�€Ðãr€àãr€°j�€Àj�€Îs€k�€pk�€ÀÍs€ h�€0h�€Ài�€°j�€ðãr€@är€�är€PÎs€àl�€m�€år€pÎs€`år€�år€ m�€@m�€Àår€`m�€€m�€ m�€Àm�€àm�€ðår€�Îs€n�€ n�€�ær€firstsecond­Ûº­Ûº­Ûº­Ûº;üÛÿBüÛÿ€ýÛÿøýÛÿ[Üÿ%"äÿ%"äÿ0"äÿ0"äÿ;"äÿ;"äÿc"äÿc"äÿ®ÜÿU"äÿU"äÿX"äÿX"äÿèÜÿèÜÿ�#äÿ�#äÿ0Ûÿƒ#äÿƒ#äÿ†#äÿ†#äÿ=#äÿ=#äÿî@ì@ê@è@æ@ä@â@?Ü@Ø@Ô@È@slotsizeentryposbcryptprimitives.dllProcessPrng€?À‚?€…?€ˆ?€‹?€Ž?À‘?À”?˜?€›?Àž?@¢?À¥?€©?@­?±?µ?À¸?½?Á?@Å?€É?Î?€Ò?@×?ÀÛ?Àà?€å?Àê?Àï?õ?€ú?ˆiØ9Ÿ «:t@:.:-æ�:àÜô8£¾Ó:FÁß:œ›Ó9‚ÉÔ: Á:¦Zû:Ój…:R÷A:Ö�:xf9½î:ô9Š9)3±:E¨œ:öæ:T0’:Gv :X™9_Þî:ÀîÍ9�ä:ÀçÆ7oæ’:Tô•:жì8;ª8Bp±<ôý…5 Aôý…5؉ 8}+M8Ž¡:ž¼¿:p±<±yv>àX�>_Æ•>œv¯>`Û8?P…X? 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