MindSpore Lite Kit算子支持列表
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本文档介绍了MindSpore Lite Kit与ONNX Opset18相比所支持的CPU后端算子列表以及对应关系。在使用模型转换工具将ONNX模型转换为ms模型进行部署时，通过查询此表可以知道MindSpore Lite Kit所支持的常用ONNX算子，以确保模型转换成功。

![](https://contentcenter-vali-drcn.dbankcdn.cn/pvt_2/DeveloperAlliance_scene_100_1/ac/v3/kNSYZqpWTbyhHtSaKUWoEQ/note_3.0-zh-cn.png?HW-CC-KV=V1&HW-CC-Date=20260709T132811Z&HW-CC-Expire=86400&HW-CC-Sign=E38C0D151B8948717E2202084AE1D829EDF84D70ED76AB443401FEA96D91C92D)

*   以下所有算子，均不支持int64类型输入。

| MindSpore Lite算子名称 | 算子功能 | 对应ONNX算子名称 | 算子规格 |
| :-- | :-- | :-- | :-- |
| Abs | 逐元素计算绝对值 | Abs | 不支持uint8类型。不支持输入张量量化参数为空。 |
| Activation | 激活函数 | 
Celu

Clip

Elu

Gelu

HSigmoid

LeakyRelu

PRelu

Relu

Sigmoid

SoftMax

SoftPlus

Tanh

 | \- |
| AddFusion | 逐元素计算加法 | Add | \- |
| ArgMaxFusion | 求某一维度最大值 | ArgMax | 不支持uint8类型。不支持输入张量量化参数为空。 |
| AvgPoolFusion | 平均池化 | 

AveragePool

GlobalAveragePool

GlobalMaxPool

MaxPool

 | \- |
| BatchNorm | 批量归一化 | BatchNormalization | \- |
| BroadcastTo | 扩维 | Expand | \- |
| Cast | 数据类型转换 | Cast | 不支持以下数值类型转换：fp32转int8、fp32转uint32、int32转int8、int32转uint32、int32转uint8、int8转bool、int8转uint8。 |
| Ceil | 向上取整 | Ceil | \- |
| Clip | 限制元素范围 | Clip | \- |
| Concat | 拼接张量 | Concat | \- |
| Conv2DFusion | 2D卷积 | Conv | \- |
| Cos | 逐元素计算余弦 | Cos | \- |
| CumSum | 累计元素和 | CumSum | \- |
| DepthToSpace | 将深度数据重新排列到空间维度中 | DepthToSpace | 不支持uint8类型。不支持未知维度输入。 |
| DivFusion | 逐元素除法 | Div | 不支持除数为0。 |
| Eltwise | 元素级求和 | Sum | \- |
| Equal | 判断输入是否相等 | Equal | 不支持uint8输入；int8输入不支持bool输出。 |
| Erf | 误差函数 | Erf | \- |
| ExpFusion | 逐元素取指数 | Exp | \- |
| Flatten | 数据按维度展开 | Flatten | 不支持uint8类型。 |
| Floor | 向下取整 | Floor | \- |
| FusedBatchNorm | 对输入做标准化 | BatchNormalization | \- |
| Gather | 沿单一维度收集指定索引位置的元素 | Gather | 不支持uint8类型。不支持QuantType\_QUANT\_NONE量化类型。 |
| GatherD | 将输入tensor中的元素根据索引tensor进行收集 | GatherElements | \- |
| GatherNd | 将输入张量的切片聚合成具有indices指定维度的新张量 | GatherND | 从HarmonyOS 6.1.0开始支持空shape推理。 |
| InstanceNorm | 实例归一化 | InstanceNormalization | \- |
| Log | 逐元素求对数 | Log | 不支持负数输入。 |
| LogicalNot | 元素级逻辑非 | Not | \- |
| LogSoftmax | 对输入向量进行softmax操作，然后再对softmax结果取对数 | LogSoftmax | 不支持inf输入。 |
| LRN | 局部响应标准化，用于防止数据过度拟合 | LRN | \- |
| MatMulFusion | 对2个输入做矩阵乘法运算；使用输入张量、一组学习的权重计算内积，并添加偏差 | 

Gemm

MatMul

 | \- |
| Maximum | 取元素级最大值 | Max | \- |
| MaxPoolFusion | 最大池化 | 

GlobalMaxPool

MaxPool

 | \- |
| Minimum | 取元素级最小值 | Min | \- |
| Mod | 返回除法元素的余数 | Mod | \- |
| MulFusion | 逐元素乘法 | Mul | \- |
| Neg | 逐元素求负数 | Neg | \- |
| PadFusion | 将输入张量加上指定的 padding，使其达到指定的大小 | Pad | 不支持int32类型。 |
| PowFusion | 逐元素求幂 | Pow | 仅支持指数为单个常数。 |
| PReLUFusion | PRelu激活函数 | PRelu | \- |
| Range | 生成某个区间内的元素 | Range | \- |
| Reciprocal | 返回倒数 | Reciprocal | \- |
| Reduce | 对指定维度进行聚合计算来减少张量维度 | 

ReduceSum

ReduceMean

ReduceMax

ReduceMin

ReduceProd

ReduceLogSum

ReduceLogSumExp

ReduceSumSquare

ReduceL1

ReduceL2

 | 从HarmonyOS 6.1.0开始支持空shape推理。 |
| Reshape | 改变张量形状，总元素个数不变 | Reshape | \- |
| Round | 四舍五入到最接近的整数数值 | Round | \- |
| ScatterNdUpdate | 使用给定值以及输入索引更新输入数据的值 | ScatterND | \- |
| Shape | 获得张量shape | Shape | \- |
| Sin | 逐元素计算正弦 | Sin | \- |
| Size | 获取张量维度大小 | Size | \- |
| SliceFusion | 张量切片操作 | Slice | \- |
| Softmax | 归一化操作 | Softmax | \- |
| SpaceToDepth | 高度和宽度维度的值移至深度维度 | SpaceToDepth | \- |
| Sqrt | 逐元素开根号 | Sqrt | \- |
| Squeeze | 移除维度为1的维度 | Squeeze | \- |
| StridedSlice | Tensor切片 | Slice | \- |
| SubFusion | 逐元素相减 | Sub | \- |
| TileFusion | 平铺给定矩阵 | Tile | 不支持int8类型。 |
| TopKFusion | 从输入张量中返回top K个元素 | TopK | \- |
| Transpose | Tensor转置 | Transpose | \- |
| Tril | 下三角矩阵 | Trilu（属性upper=0） | \- |
| Triu | 上三角矩阵 | Trilu（属性upper=1） | \- |
| Unsqueeze | 将输入张量添加一个新的维度 | Unsqueeze | \- |
| Where | 元素选择 | Where | \- |