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X2Paddle支持OP列表

目前X2Paddle支持90+ TensorFlow OP，30+ Caffe OP，90+ ONNX OP，130+ PyTorch OP，覆盖了大部分CV分类模型常用的操作。我们在如下列表中给出了目前X2Paddle支持的全部OP。

注： 目前，部分OP暂未支持，如您在转换过程中出现OP不支持的情况，可自行添加或反馈给我们。欢迎通过ISSUE反馈的方式告知我们(模型名，代码实现或模型获取方式)，我们会及时跟进：）

TensorFlow

序号	OP	序号	OP	序号	OP	序号	OP
1	Abs	2	Add	3	AddN	4	AddV2
5	All	6	ArgMax	7	AvgPool	8	BatchMatmul
9	BatchMatmulV2	10	BatchToSpaceNd	11	BiasAdd	12	Cast
13	Ceil	14	Concat	15	ConcatV2	16	Const
17	Conv2D	18	Conv2DBackpropInput	19	Conv3D	20	DepthToSpace
21	DepthwiseConv2DNative	22	DivNoNan	23	Equal	24	Erf
25	Exp	26	ExpandDims	27	Fill	28	Floor
29	FloorDiv	30	FloorMod	31	FusedBatchnorm	32	FusedBatchnormV3
33	GatherNd	34	GatherV2	35	Greater	36	GreaterEqual
37	Identity	38	IteratorV2	39	LeakyRelu	40	LessEqual
41	LogicalAnd	42	Matmul	43	Max	44	Maximum
45	MaxPool	46	Mean	47	Merge	48	Minimum
49	MirrorPad	50	Mul	51	Neg	52	NotEqual
53	OneHot	54	OneShotIterator	55	Pack	56	Pad
57	PadV2	58	Placeholder	59	PlaceholderWithDefault	60	Pow
61	Prod	62	RandomUniform	63	Range	64	RealDiv
65	Relu	66	Relu6	67	Reshape	68	ResizeBilinear
69	ResizeNearestNeighbor	70	ReverseV2	71	Rsqrt	72	Shape
73	Sigmoid	74	Sign	75	Size	76	Slice
77	Softmax	78	Softplus	79	SpaceToBatchNd	80	Split
81	SplitV	82	Square	83	SquaredDifference	84	Squeeze
85	StopGradient	86	StridedSlice	87	Sub	88	Sum
89	Switch	90	Tanh	91	Tile	92	TopKV2
93	Transpose	94	Unpack	95	Where	96	IteratorGetNext
97	swish_f32

Caffe

序号	OP	序号	OP	序号	OP	序号	OP
1	Input	2	Convolution	3	Deconvolution	4	Pooling
5	LRN	6	InnerProduct	7	Softmax	8	Slice
9	Concat	10	PReLU	11	Accuracy	12	Eltwise
13	BatchNorm	14	Scale	15	Reshape	16	ArgMax
17	Crop	18	Flatten	19	Power	20	Reduction
21	Axpy	22	ROIPolling	23	Permute	24	DetectionOutput
25	Normalize	26	Select	27	ShuffleChannel	28	ConvolutionDepthwise
29	ReLU	30	AbsVal	31	Sigmoid	32	TanH
33	ReLU6	34	Upsample	35	MemoryData

ONNX

序号	OP	序号	OP	序号	OP	序号	OP
1	Abs	2	ArgMax	3	AverageOool	4	BatchNormalization
5	Cast	6	Ceil	7	Clip	8	Constant
9	ConstantOfShape	10	Conv	11	ConvTranspose	12	DepthToSpace
13	Div	14	Elu	15	Equal	16	Erf
17	Exp	18	Expand	19	Flatten	20	Floor
21	Gather	22	Gemm	23	GlobalAveragePool	24	GlobalMaxPool
25	Greater	26	HardSigmoid	27	Identity	28	InstanceNormalization
29	LeakyRelu	30	Less	31	Log	32	LogSoftmax
33	LRN	34	LSTM	35	Matmul	36	MaxPool
37	MaxRoiPool	38	Mul	39	NonZero	40	NonMaxSuppression
41	Not	42	OneHot	43	Pad	44	Pow
45	PRelu	46	Range	47	Reciprocal	48	ReduceL1
49	ReduceL2	50	ReduceMax	51	ReduceMean	52	ReduceMin
53	ReduceProd	54	ReduceSum	55	Relu	56	Reshape
57	Resize	58	RoiAlign	59	ScatterND	60	Shape
61	Shrink	62	Sigmoid	63	Sign	64	Size
65	Slice	66	Softmax	67	SoftPlus	68	SoftSign
69	Split	70	Sqrt	71	Squeeze	72	Sub
73	Sum	74	Tanh	75	Tile	76	TopK
77	Transpose	78	Unsqueeze	79	Upsample	80	Where
81	Add	82	Concat	83	Max	84	Min
85	GreaterOrEqual	86	GatherND	87	And	88	cos
89	Neg	90	SpaceToDepth	91	GatherElement	92	Sin
93	CumSum	94	Or	95	Xor	96	Mod

PyTorch

Aten:

序号	OP	序号	OP	序号	OP	序号	OP
1	aten::abs	2	aten::adaptive_avg_pool2d	3	aten::addmm	4	aten::add
5	aten::add_	6	aten::__and__	7	aten::append	8	aten::arange
9	aten::avg_pool2d	10	aten::avg_pool3d	11	aten::avg_pool1d	12	aten::batch_norm
13	aten::cat	14	aten::chunk	15	aten::clamp	16	aten::__contains__
17	aten::constant_pad_nd	18	aten::contiguous	19	aten::conv2d	20	aten::_convolution
21	aten::conv_transpose2d	22	aten::cos	23	aten::cumsum	24	aten::detach
25	aten::dict	26	aten::dim	27	aten::div_	28	aten::div
29	aten::dropout	30	aten::dropout_	31	aten::embedding	32	aten::eq
33	aten::exp	34	aten::expand	35	aten::expand_as	36	aten::eye
37	aten::feature_dropout	38	aten::flatten	39	aten::Float	40	aten::floor
41	aten::floordiv	42	aten::floor_divide	43	aten::full_like	44	aten::gather
45	aten::gelu	46	aten::__getitem__	47	aten::gt	48	aten::hardtanh_
49	aten::index_select	50	aten::Int	51	aten::__is__	52	aten::__isnot__
53	aten::layer_norm	54	aten::le	55	aten::leaky_relu_	56	aten::len
57	aten::log	58	aten::lt	59	aten::masked_fill_	60	aten::masked_fill
61	aten::max	62	aten::max_pool2d	63	aten::matmul	64	aten_min
65	aten::mean	66	aten::meshgrid	67	aten::mul	68	aten::mul_
69	aten::ne	70	aten::neg	71	aten::__not__	72	aten::ones
73	aten::permute	74	aten::pow	75	aten::relu	76	aten::relu_
77	aten::relu6	78	aten::repeat	79	aten::reshape	80	aten::rsub
81	aten::ScalarImplicit	82	aten::select	83	aten::_set_item	84	aten::sigmoid
85	aten::sin	86	aten::size	87	aten::slice	88	aten::softmax
89	aten::softplus	90	aten::sqrt	91	aten::squeeze	92	aten::stack
93	aten::sub	94	aten::t	95	aten::tanh	96	aten::split
97	aten::transpose	98	aten::to	99	aten::type_as	100	aten::unsqueeze
101	aten::upsample_bilinear2d	102	aten::values	103	aten::view	104	aten::warn
105	aten::where	106	aten::zeros	107	aten::zeros_like	108	aten::bmm
109	aten::sub_	110	aten:erf	111	aten::lstm	112	aten::gather
113	aten::upsample_nearest2d	114	aten::split_with_sizes	115	aten::sum	116	aten::instance_norm
117	aten::bitwise_not	118	aten::bitwise_xor	119	aten::bitwise_and	120	aten::silu
121	aten::repeat_interleave	122	aten::maxpool1d	123	aten::frobenius_norm	124	aten::format
125	aten::complex	126	aten::real	127	aten::imag	128	aten::fft_rfftn
129	aten::fft_irfftn	130	aten::hardsigmoid	131	aten::hardswish	132	aten::linear
133	aten::rsqrt	134	aten::replication_pad1d	135	aten::full	136	aten::group_norm
137	aten::argmax	138	aten::copy	139	aten::upsample_trilinear3d	140	aten::clone
137	aten::argmax	138	aten::copy	139	aten::upsample_trilinear3d	140	aten::_convolution_mode
141	aten::rand	142	aten::randn	143	aten::clone	144	aten::pad
145	aten::list	146	aten::linalg_vector_norm	147	aten::unsafe_chunk

Prim:

序号	OP	序号	OP	序号	OP	序号	OP
1	prim::Constant	2	prim::data	3	prim::DictConstruct	4	prim::GetAttr
5	prim::If	6	prim::ListConstruct	7	prim::ListUnpack	8	prim::Loop
9	prim::min	10	prim::NumToTensor	11	prim::RaiseException	12	prim::requires_grad
13	prim::SetAttr	14	prim::shape	15	prim::TupleConstruct	16	prim::TupleUnpack
17	prim::unchecked_cast	18	prim::Uninitialized