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 HE W~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HmMf.     AUIATI   USHH蟭P   HHx	 HE 臭~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@Hg HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HLf.     AUIATI   USHHϬP   HH HE 跬~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H? HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HKf.     AUIATI   USHHP   HH HE 竨~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H HE Im HtHPI$    HL[]A\A]H<Kf.     AUIATI   USHH/P   HH HE ~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HJf.     AUIATI   USHH_P   HH8 HE G~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HIf.     AUIATI   USHH菩P   HHh HE w~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HIf.     AUIATI   USHH迨P   HH HE 觨~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@Hw HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HPHf.     AUIATI   USHH裡P   HH HE ק~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@HO HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HGf.     AUIATI   USHHP   HH HE ~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H' HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HFf.     AUIATI   USHHOP   HH( HE 7~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HFf.     AUIATI   USHHP   HHX HE g~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HdEf.     AUIATI   USHH诤P   HH  HE 藤~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HDf.     AUIATI   USHHߣP   HH HE ǣ~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HCf.     AUIATI   USHHP   HH HE ~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H_
 HE Im HtHPI$    HL[]A\A]H3Cf.     AUIATI   USHH?P   HH HE '~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H
 HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HxBf.     AUIATI   USHHoP   HHH HE W~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@Hg HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HAf.     AUIATI   USHH蟠P   HHx HE 臠~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H? HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HAf.     AUIATI   USHHϟP   HH HE 跟~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H' HE Im HtHPI$    HL[]A\A]HG@f.     AUIATI   USHHP   HH HE 瞨~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H HE Im HtHPI$    HL[]A\A]H?f.     AUIATI   USHH/P   HH HE ~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@Hw HE Im HtHPI$    HL[]A\A]H>f.     AUIATI   USHH_P   HH8 HE G~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@HO HE Im HtHPI$    HL[]A\A]H>f.     AUIATI   USHH菜P   HHh HE w~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H' HE Im HtHPI$    HL[]A\A]H[=f.     AUIATI   USHH进P   HH HE 觛~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H  HE Im HtHPI$    HL[]A\A]H<f.     AUIATI   USHHP   HH HE ך~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H HE Im HtHPI$    HL[]A\A]H;f.     AUIATI   USHHP   HH HE ~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@Ho HE Im HtHPI$    HL[]A\A]H*;f.     AUIATI   USHHOP   HH( HE 7~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@H HE Im HtHPI$    HL[]A\A]Ho:f.     AUIATI   USHHP   HHX HE g~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP H0@@Hw HE Im HtHPI$    HL[]A\A]H9f.     AUIATI   USHH诗P   HH HE 藗~k~C@Hp8HE~S ~[fHn~K0CHI} flS([ flXP 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e15MergeIntoTargetE                                N11onnxruntime20MergeIntoTargetFixedE                           N11onnxruntime19ReplaceWithNewFixedE                            N11onnxruntime27FuseInitializersTransformerE                    N11onnxruntime15NhwcTransformerE                                N11onnxruntime16NchwcTransformerE                               N11onnxruntime26QDQFinalCleanupTransformerE                     N11onnxruntime17MatMulNBitsFusionE                              N11onnxruntime27Avx2WeightS8ToU8TransformerE                    N11onnxruntime22MatMulActivationFusionE                         N11onnxruntime17MatMulScaleFusionE                              N11onnxruntime17BiasDropoutFusionE                              N11onnxruntime17BiasSoftmaxFusionE                              N11onnxruntime17GeluApproximationE                              N11onnxruntime15QuickGeluFusionE                                N11onnxruntime14FastGeluFusionE N11onnxruntime19SkipLayerNormFusionE                            N11onnxruntime25GroupQueryAttentionFusionE                      N11onnxruntime14BiasGeluFusionE N11onnxruntime21MatmulTransposeFusionE                          N11onnxruntime19GatherToSliceFusionE                            N11onnxruntime24GatherSliceToSplitFusionE                       N11onnxruntime20EmbedLayerNormFusionE                           N11onnxruntime15AttentionFusionE                                N11onnxruntime25SimplifiedLayerNormFusionE                      N11onnxruntime20ConvActivationFusionE                           N11onnxruntime27DynamicQuantizeMatMulFusionE                    N11onnxruntime26MatMulIntegerToFloatFusionE                     N11onnxruntime20GemmActivationFusionE                           N11onnxruntime28QDQSelectorActionTransformerE                 St19bad_optional_access         FN27onnx_transpose_optimization15CostCheckResultERKNS_3api8GraphRefERKNS1_7NodeRefERKSt6vectorIlSaIlEERKSt13unordered_setINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt4hashISJ_ESt8equal_toISJ_ESaISJ_EEE             PFN27onnx_transpose_optimization15CostCheckResultERKNS_3api8GraphRefERKNS1_7NodeRefERKSt6vectorIlSaIlEERKSt13unordered_setINSt7__cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEESt4hashISJ_ESt8equal_toISJ_ESaISJ_EEE                     	                                     	                          	                                    	             	                                                                                               	             	                                                                                  	             	                                              ............*N11onnxruntime12_GLOBAL__N_19selectors10BiasFusionE            *N11onnxruntime12_GLOBAL__N_17actions10BiasFusionE                                 	                                      
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J*jZ:zF&fV6vN.n^>~A!aQ1q	I)iY9yE%eU5uM-m]=}C#cS3sK+k[;{G'gW7wO/o_?(?5`# "@ji_ii__sssstss                    N11onnxruntime17PreferGpuEpPolicyE                              N11onnxruntime17PreferNpuEpPolicyE                              N11onnxruntime15DefaultEpPolicyE           	                                          (   (  `( `(``JJ	J	J	}	M}7M}p7M}6p7M6p76pf6OfOfOfO   :	n(nhnm(onnnoHnnmm:	:	0mhm mmmHml:	:	llEDEED                                                                                        ?   ?    AQ5@.N3;A8X}<2?~>++{16?:>=4?~?   ?            A%~3a*7A \3JCy7':Y;Ӡ5֕8;Y;            33{@  l?A;Eۼ#=pu>    7fȹ~;ƼX=P"?>     ?B;? r1mL:e9	<*=*>>  ?  ?  @K   rB¥B  @K;? r1 :n/	<*=(*>>  ?     ?             	
   |        8  8basic_string::_M_create Field ' ' of ' value_info ' is required but missing. elem_type key_type value_type ) should not be empty. ) should be file inside the  , but the ' ) should be stored in  , but it is not regular file. float_data int32_data string_data raw_data double_data uint64_data data_type ) to UNDEFINED is not allowed TensorProto ( tensor name:  TensorProto (tensor name:  STRING data (tensor name:  ' instead of ' ' should be stored in field ' values of data_type ' sparse_tensor_proto Sparse tensor values ( ) must have rank 1. Sparse tensor ( ) must have a dense-rank > 0 Sparse tensor indices ( ) must have INT64 type. ) has   values, but NNZ is  __n < this->size() ) index value at position [ ] out of range [0,  ] not in sorted order. ] out of range. ) must have rank 1 or 2. ) has no index values. basic_string::append !empty() ai.onnx Unable to open proto file:  Unable to read proto file:  op_type NodeProto (name:  , type:  No opset import for domain ' Attribute ' ' appeared multiple times. ai.onnx.ml ai.onnx.training No Op registered for   with domain_version of  init ' of node: 
  OpType:  Graph output ' 

==> Context:  attr Attribute (name:  ATen Affine ConstantFill Crop DynamicSlice GRUUnit GivenTensorFill ImageScaler ParametricSoftplus ScaledTanh vector::_M_range_insert then_branch else_branch tensor(bool) Only bool If v_initial v_final_and_scan_outputs Loop initial_state_and_scan_inputs final_state_and_scan_outputs num_scan_inputs scan_input_directions scan_output_directions scan_input_axes scan_output_axes Scan vector::_M_realloc_append !this->empty() basic_string::_M_replace  Declared= [ShapeInferenceError]  [TypeInferenceError]   but subgraphs produce  If node has   axis value   Dimension=  then= Mismatched type for output   else= If conditional 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. sequence_lens Int64 tensor All Tensor types All Tensor and Sequence types vector::reserve  was not a tensor. Scan input   outputs. Expected   was not Invalid data type  Invalid tensor data type  seq( optional( map( opaque( sparse_tensor( seq optional opaque Input   not specified in  Value of attribute  Attribute  sparse_value value_int value_ints value_string value_strings Constant T1 T2 Constrain input types. ConstantOfShape EyeLike high RandomUniform RandomNormal RandomUniformLike RandomNormalLike Number of times to sample. sample_size Multinomial start Scalar. Value to step by. delta Range Bernoulli output = Cast (X_greater)  should specify a shape in   expected to have:   or UNDEFINED. Got:  Input tensor must have rank 2 tensor(int16) tensor(float16) tensor(int8) tensor(uint8) tensor(uint16) tensor(uint4) tensor(int4) tensor(bfloat16) tensor(float8e4m3fn) tensor(float8e4m3fnuz) tensor(float8e5m2) tensor(float8e5m2fnuz) tensor(float4e2m1) tensor(float8e8m0) tensor(uint2) tensor(int2) A constant tensor. pixel_format Encoded stream encoded_stream Decoded image ImageDecoder {name} {broadcast_doc} Result tensor. xor greater Greater less Less Input tensor Output tensor BitShift less_equal LessOrEqual greater_equal GreaterOrEqual BitwiseNot BitwiseAnd BitwiseOr BitwiseXor tensor(string) Enable broadcasting Incompatible dimensions output_datatype periodic First operand. Second operand. {description} {equation} 'axis' must be in [  ,  ]. Its actual value is:  approximate output = Identity (input) List of tensors for  data_0 Output tensor. none , target_rank=  target_dim_value= reduction Input rank must be >= 2.  != mat_h: transA transB Invalid rank for   broadcasting: ( ) vs ( . Rank   is less than term size  Rank of input  __pos <= size() basic_string::substr -> equation onesided size input must be a scalar. inverse operator() axis attribute value  axis_tensor != nullptr axis input must be a scalar. addition subtraction Sub fmod Dividend tensor Divisor tensor Remainder tensor Mod multiplication division Div Neg Abs Reciprocal Floor Ceil Sqrt Coefficient of leakage. Threshold value ThresholdedRelu Selu Coefficient of ELU. Elu Mish Celu Pow input tensor X tensor slope PRelu Value of alpha. Value of beta. HardSigmoid HardSwish min normalized exponential LogSoftmax log of softmax Hardmax hardmax Softsign tensor A * B N-dimensional matrix A N-dimensional matrix B TopK Sin Cos Tan Asin Acos Atan Expand Sinh Cosh Asinh Acosh Atanh Sign Erf scale of quantized input a scale of quantized input b b_scale b_zero_point scale of quantized output y T3 y_zero_point Constrain scales. QLinearMatMul MatMulInteger exclusive reverse CumSum Round Det Tind loss NegativeLogLikelihoodLoss Einsum expression string. Operands Einsum labels log_prob SoftmaxCrossEntropyLoss dft_length DFT Hann HannWindow Hamming HammingWindow Blackman BlackmanWindow num_mel_bins sample_rate lower_edge_hertz upper_edge_hertz Constrain to integer tensors. Constrain to float tensors MelWeightMatrix signal frame_step window frame_length STFT Shape3D log_prob = Identity (X_Log) const_zero const_one const_ignore_index const_zero_float const_one_float Pass 1 to enable broadcasting consumed_inputs  expected to have rank   but has rank  Error parsing node: logsoftmax 1-D input tensor Value of alpha default to 0.2 Value of beta default to 0.5 List of tensors for Max. List of tensors for Min List of tensors for Sum. List of tensors for Mean. Input tensor A Input tensor B Input tensor C Values Weight rank must be 1. Invalid value for attribute k X_NCD X_NDC perm X_LogSM X_LogSM_NCD X_shape X_Log const_zero_casted const_one_casted expanded_target Unsqueeze input_gather_element GatherElements loss_NCdd loss_N1dd Squeeze loss_Ndd keepdims ReduceSum weight_gather Gather loss_unweighted loss_sum weight_gather_sum const_zero_target_typed expanded_target_int64 transform_targets squeeze_mask weight_gather_temp weight_gather_temp_1 sorted {filter_desc} kernel_shape output_shape output_padding dilations strides NOTSET auto_pad pads {op_type} {op} pooled_shape spatial_scale rois ceil_mode kernel_spatial_shape[i] {opName} {additionalDescription} {kernelSpatialShape} ) rank of first input is  Unexpected axis value ( stash_type  values in  kernel shape should have  SAME_UPPER SAME_LOWER ngram_indexes average count_include_pad storage_order MaxUnpool MaxRoiPool a filter x_scale x_zero_point w_scale w_zero_point T4 QLinearConv ConvInteger offset_group DeformConv GlobalMaxPool lp pool GlobalLpPool epsilon momentum training_mode Scale tensor of shape (C). Bias tensor of shape (C). input_mean input_var running_mean running_var BatchNormalization InstanceNormalization Input matrix Matrix after normalization LpNormalization The input data as Tensor. The output. The output mask. lambd Shrink A tensor of rank >= axis. Flatten Scaling parameter. The exponent. LRN Input for n-gram extraction Ngram results 1-D tensor of floats max_gram_length min_gram_length max_skip_count pool_strings pool_int64s ngram_counts TfIdfVectorizer MeanVarianceNormalization image_shape block_shape Col2Im Tensor to be normalized. Scale tensor. Bias tensor. Normalized tensor. InvStdDev num_groups Scale tensor of shape `(C)`. Bias tensor of shape `(C)`. GroupNormalization RMSNormalization rotary_embedding_dim cos_cache sin_cache position_ids is_causal q_num_heads kv_num_heads softmax_precision softcap qk_matmul_output_mode attn_mask past_key past_value nonpad_kv_seqlen present_key present_value qk_matmul_output input must have rank 3. ) for attribute 'axis' Invalid value( Zero1D NumHeads NegOne XIn = Reshape (X, NewShape) RotaryEmbedDim Two1D Real = Sub(CosX1, SinX2) Imaginary = Add(SinX1, CosX2) AxesRotaryDim XShape = Shape(X) FloatEpsilon Epsilon = Cast (FloatEpsilon) XU = Cast (X) XShape = Shape (XU) NumGroups Axes2 Square = Mul (X3D, X3D) Deviation = Sub (X3D, Mean) ScaleT = Cast (scale) BiasT = Cast (bias) Y = Reshape (Biased, XShape) PosAxis = Identity (Axis) PosAxis = Add (Rank, Axis) XShape = Shape (X) Rank = Size (XShape) Axis XSquared = Mul (XU, XU) Normalized = Div (XU, RMS) Y = Mul (NormalizedT, scale) QNumHeadsAttr KVNumHeadsAttr QReshaped = Identity(Q) KReshaped = Identity(K) VReshaped = Identity(V) NegOne1D One1DF ScaleF PastKVSeqLen Zero0D One0D GQACond1 = Not(NGQACond1) Softcap SoftcapF = Cast (Softcap) Y = Identity(YPreReshape) NumReducedAxes = Neg (Axis1D) Zero1D = Constant() Axis1D = Constant() X2D = Flatten (X) XU = Cast (X2D) Square = Mul (XU, XU) Axes_1 = Constant() Deviation = Sub (XU, Mean2D) B2D = Flatten <axis=0> (B) Biased = Add (Scaled, B2D) Biased = Identity (Scaled)  expected to have rank > Stride along each axis. spatial is_test saved_mean saved_var The ratio of random dropout Exponent X_RM EX_squared E_Xsquared Variance X_variance Processed_STD OneNoDim = Squeeze(One, Zero) output_height output_width sampling_ratio batch_indices RoiAlign max_output_boxes_per_class iou_threshold score_threshold selected_indices center_point_box NonMaxSuppression The input element. Optional The optional input. OptionalHasElement OptionalGetElement inf infinity nan uint8 uint16 uint32 uint64 complex64 complex128 bfloat16 float8e4m3fn float8e4m3fnuz float8e5m2 float8e5m2fnuz float8e8m0 uint4 float4e2m1 uint2 sparse_tensors type_protos ir_version opset_import producer_name producer_version model_version doc_string metadata_props overload  column:  (line:  [ParseError at position  ]
 Error context:  Expected character  Incomplete string literal. stof Value expected but not found. stoll Unexpected literal type. stoull stod Unhandled type: %d Unexpected type. Internal error stol  and specified value's type Unexpected attribute type. output_dtype  saturate output_dtype The type of the input 'x'. The type of the output 'y'. DequantizeLinear Quantized output tensor DynamicQuantizeLinear select_last_index An input tensor. reduced ReduceMax ReduceMin sum square ReduceSumSquare product ReduceProd log sum ReduceLogSum log sum exponent ReduceLogSumExp L1 norm ReduceL1 L2 norm ReduceL2 ArgMax ArgMin Reduced output tensor. {empty_value} noop_with_empty_axes layout hidden_size activation_alpha activation_beta clip initial_h Y_h forward RNN activations linear_before_reset GRU input_forget initial_c Y_c output_sequence _M_get() != nullptr Attributes: (unnamed) (no doc) (no type) Outputs: (no documentation yet) Defined at  vector::_M_default_append basic_string::replace Error parsing function body:  with schema(  has input size   not in range [min= , max= ].  not in allowed input sizes.  has output size   not in allowed output sizes. ai.onnx.preview.training  (domain:  ) from file  , but its domain is not  known by the checker. , but its version is not  in the inclusive range [ ] (usually, this means you  in onnx/defs/schema.h). , has unsupported type:   typestr:   has inconsistent type   has unsupported type  ONNX Schema  (inputs_.size() - 1) == i (outputs_.size() - 1) == i !(it.GetName().empty()) Operator ' Node ( ) has more inputs ( ) than declared ( ) in op definition. )'s input  ) has more outputs ( )'s output   for operator  Unrecognized attribute:  '. Expected: ' ', actual: '  has unknown expected type ' is missing. Required attribute ' Schema error:  , opset_version =  optional(seq(tensor(uint8))) optional(seq(tensor(uint16))) optional(seq(tensor(uint32))) optional(seq(tensor(uint64))) optional(seq(tensor(int8))) optional(seq(tensor(int16))) optional(seq(tensor(int32))) optional(seq(tensor(int64))) optional(seq(tensor(float))) optional(seq(tensor(double))) optional(seq(tensor(string))) optional(seq(tensor(bool))) optional(tensor(uint8)) optional(tensor(uint16)) optional(tensor(uint32)) optional(tensor(uint64)) optional(tensor(int8)) optional(tensor(int16)) optional(tensor(int32)) optional(tensor(int64)) optional(tensor(bfloat16)) optional(tensor(float16)) optional(tensor(float)) optional(tensor(double)) optional(tensor(string)) optional(tensor(bool)) optional(tensor(complex64)) optional(tensor(complex128)) optional(tensor(float8e5m2)) optional(tensor(uint4)) optional(tensor(int4)) optional(tensor(float4e2m1)) optional(tensor(float8e8m0)) optional(tensor(uint2)) optional(tensor(int2)) seq(tensor(uint8)) seq(tensor(uint16)) seq(tensor(uint32)) seq(tensor(uint64)) seq(tensor(int8)) seq(tensor(int16)) seq(tensor(int32)) seq(tensor(int64)) seq(tensor(bfloat16)) seq(tensor(float16)) seq(tensor(float)) seq(tensor(double)) seq(tensor(string)) seq(tensor(bool)) seq(tensor(complex64)) seq(tensor(complex128)) seq(tensor(float8e4m3fn)) seq(tensor(float8e4m3fnuz)) seq(tensor(float8e5m2)) seq(tensor(float8e5m2fnuz)) seq(tensor(uint4)) seq(tensor(int4)) seq(tensor(float4e2m1)) seq(tensor(float8e8m0)) seq(tensor(uint2)) seq(tensor(int2)) tensor(complex64) tensor(complex128)  Tensor= new_axis ], Value= Empty sequence. SequenceEmpty Tensors. SequenceConstruct Input sequence. input_sequence position Constrain to any tensor type. SequenceInsert SequenceAt SequenceErase SequenceLength SplitToSequence Concatenated tensor concat_result ConcatFromSequence additional_inputs Output sequence(s) out_sequence SequenceMap  expected to have type info Expected 1 or more inputs. Expected 1 or more outputs.  expected but not provided SequenceMap_loop_body _itercount _cond_in _cond_out SequenceMap_ _cond _seqempty  sum of split values= The tensor to split  declared= Input type was null  unknown Element type of input  Input element type of   expected to have map type Key type of map input  Value type of map input   inferred= Mismatched type: shape input must be 1D tensor Unexpected axis value:  . Expected range [ 'step' cannot be 0 for Slice axis must be in [-r, r-1] batch_dims  must be 1 instead of  Dimension of input  'input' must have rank >= 2 output = Cast <to=  Invalid attribute perm { }, input shape = {  and Output  Axis  Length of input 'size' is  allowzero Invalid position of 0. Invalid dimension value:  round_mode Input tensor to be cast. target_type CastLike Specified shape for output. Reshaped data. reshaped Shape of the input tensor num_outputs starts ends steps Sliced data tensor. Transposed output. transposed Tensor of rank r >= 1. updates Tensor of rank q >= 1. ScatterND ScatterElements Tensor of rank q + (r - 1). squeezed Original tensor expanded blocksize SpaceToDepth DCR DepthToSpace Input tensor of any shape. repeats Tile nearest N-D tensor N-D tensor after resizing cubic_coeff_a exclude_outside round_prefer_floor nearest_mode extrapolation_value antialias stretch keep_aspect_ratio_policy roi zeros padding_mode align_corners grid GridSample theta AffineGrid Identity operator Tensor to copy input into. condition Constrain to boolean tensors. Compress depth OneHot IsNaN detect_positive detect_negative IsInf NonZero batch_axis Tensor of rank r >= 2. ReverseSequence inverse_indices Unique GatherND upper Trilu input_data Output data. output_data CenterCropPad past_cache update write_indices present_cache TensorScatter ) and outputs ( , update_rank= axis   is out of range for rank  Blocksize must be positive k2 x_shape = Shape (input_data) Ranks inferred ( Invalid position of 0 output = Cast (input) bilinear Input tensor. constant_value Tensor after padding. Which axis to concat on outputs... Which axis to split on length of each output paddings New shape tiles Axis along which to repeat. width_scale height_scale 4-D tensor, [N,C,H,W] Which axis to split on.  Input axes has invalid data 'axes' has duplicates 'step' cannot be 0 Dimension value inferred (  values. Got  Got input tensor rank:  Got grid tensor rank:  not_larger not_smaller The type of tensor:  . Expected:  expected size  Data size mismatch. Tensor:  Concatenated string tensor StringConcat Inputs must be UTF-8 strings RegexFullMatch Tensor of strings to split. delimiter maxsplit Tensor of substrings. StringSplit UTF-8 strings to normalize UTF-8 Normalized strings stopwords locale StringNormalizer cast_to TO_STRING classlabels_strings classlabels_int64s ' must have type  ' must have   elements. cats_int64s cats_strings Data to be selected ArrayFeatureExtractor Data to be binarized Binarized output data Binarizer TO_FLOAT DENSE map_form max_map CastMap Input data _Unused default_string default_int64 CategoryMapper A dictionary. string_vocabulary int64_vocabulary DictVectorizer inputdimensions FeatureVectorizer Data to be processed. Imputed output data Value(s) to change to imputed_value_floats A value that needs replacing. replaced_value_float Value(s) to change to. imputed_value_int64s replaced_value_int64 Imputer keys_tensor A list of strings. keys_strings A list of ints. keys_int64s A list of floats. keys_floats values_tensor values_strings values_int64s values_floats A string. An integer. A float. default_float default_tensor LabelEncoder 
    Linear classifier
 Data to be classified. coefficients A collection of intercepts. intercepts multi_class classlabels_ints NONE post_transform LinearClassifier Data to be regressed. Weights of the model(s). LinearRegressor Encoded output data One of 'MAX,' 'L1,' 'L2' Data to be encoded. OneHotEncoder Data to be scaled. Scaled output data. LINEAR kernel_type kernel_params vectors_per_class support_vectors prob_a prob_b rho SVMClassifier Chosen support vectors one_class Support vector coefficients. n_supports SVMRegressor Input of shape [N,F] N, Top class for each point Tree id for each node. nodes_treeids nodes_nodeids Feature id for each node. nodes_featureids nodes_values nodes_values_as_tensor nodes_hitrates nodes_hitrates_as_tensor nodes_modes nodes_truenodeids nodes_falsenodeids class_treeids class_nodeids class_ids class_weights class_weights_as_tensor base_values base_values_as_tensor TreeEnsembleClassifier N classes target_treeids The node id of each weight target_nodeids target_ids The weight for each target target_weights target_weights_as_tensor The total number of targets. n_targets SUM aggregate_function TreeEnsembleRegressor nodes_splits nodes_trueleafs nodes_falseleafs tree_roots membership_values leaf_targetids The weight for each leaf. leaf_weights TreeEnsemble The input values The output map ZipMap The input type was   and the key type  The number of keys   and the number of values  The default tensor type   and the value type   and attribute type is  seq(map(string, float)) seq(map(int64, float)) map(string, int64) map(int64, string) map(int64, float) map(int64, double) map(string, float) map(string, double) Input data. A list of labels. classes_strings sequence_type map_type optional_type opaque_type sparse_tensor_type NOT_SET type case mismatch. existing= Inference error(s):   is out of bounds. , node name:  (op_type:  does not contain a graph. unordered_map::at Data for input    already exists. . No opset import for domain   optype  Graph has   inputs but   were provided. Cannot find missing input:  in initializers.       CHECK failed: !is_closed_:  close() failed:  basic_string::_M_replace_aux  message of type " Can't happen [libprotobuf %s %s:%d] %s
 INFO WARNING FATAL size too big:   details:  \x00 Error reverse compiling ' get() != pointer() Unknown encoding  Error parsing ' ':  Error compiling ' Invalid RE2:  startpos:  endpos:  text size:  this->_M_len >= __n Unexpected re_anchor value:  DFA out of memory:  pattern length  program size  list count  bytemap range  SearchDFA inconsistency SearchOnePass inconsistency SearchBitState inconsistency SearchNFA inconsistency unexpected error Regexp not destroyed. Bad reference count  Stack not empty. Walk NULL no error invalid escape sequence invalid character class invalid character class range missing ] missing ) unexpected ) trailing \ invalid repetition size bad repetition operator invalid perl operator invalid UTF-8 invalid named capture group GrowStack() failed:  njob_ =  job_.size() =  Unexpected opcode:  Compiler::Copy called! should never happen No ranges in char class Missing case in Compiler:  unhandled opcode:  context does not contain text DeadState in RunStateOnByte NULL state in RunStateOnByte unhandled   in AddToThreadq Unhandled   in step Bad args: nsubmatch= Bad hex digit  Concat of  Any Lu RE2: unexpected op:  unknown round:  Ll Lt Lm Lo Nl Mn Mc Nd Pc [:alnum:] [:^alnum:] [:alpha:] [:^alpha:] [:ascii:] [:^ascii:] [:blank:] [:^blank:] [:cntrl:] [:^cntrl:] [:digit:] [:^digit:] [:graph:] [:^graph:] [:lower:] [:^lower:] [:print:] [:^print:] [:punct:] [:^punct:] [:space:] [:^space:] [:upper:] [:^upper:] [:word:] [:^word:] [:xdigit:] [:^xdigit:] \d \D \s \S \w \W Malformed repeat of   min   max  Simplify case not handled:  []^-\ \r \t \n \f \x%02x \x{%x} (){}[]*+?|.^$\ (?: kRegexpCapture cap() == 0 ?P< [^\x00-\x{10ffff}] (?:) Bad final char:  {%d,} {%d} {%d,%d} \C ^ (?-m:^) (?-m:$) \z \b \B (?HaveMatch:%d)  [truncated] Adlam Ahom Anatolian_Hieroglyphs Arabic Armenian Avestan Balinese Bamum Bassa_Vah Batak Bengali Bhaiksuki Bopomofo Brahmi Braille Buginese Buhid Canadian_Aboriginal Carian Caucasian_Albanian Cc Cf Chakma Cham Cherokee Chorasmian Co Coptic Cs Cuneiform Cypriot Cypro_Minoan Cyrillic Deseret Devanagari Dives_Akuru Dogra Duployan Egyptian_Hieroglyphs Elbasan Elymaic Ethiopic Georgian Glagolitic Gothic Grantha Greek Gujarati Gunjala_Gondi Gurmukhi Han Hangul Hanifi_Rohingya Hanunoo Hatran Hebrew Hiragana Imperial_Aramaic Inherited Inscriptional_Pahlavi Inscriptional_Parthian Javanese Kaithi Kannada Katakana Kawi Kayah_Li Kharoshthi Khitan_Small_Script Khmer Khojki Khudawadi Lao Latin Lepcha Limbu Linear_A Linear_B Lisu Lycian Lydian Mahajani Makasar Malayalam Mandaic Manichaean Marchen Masaram_Gondi Me Medefaidrin Meetei_Mayek Mende_Kikakui Meroitic_Cursive Meroitic_Hieroglyphs Miao Modi Mongolian Mro Multani Myanmar Nabataean Nag_Mundari Nandinagari New_Tai_Lue Newa Nko No Nushu Nyiakeng_Puachue_Hmong Ogham Ol_Chiki Old_Hungarian Old_Italic Old_North_Arabian Old_Permic Old_Persian Old_Sogdian Old_South_Arabian Old_Turkic Old_Uyghur Oriya Osage Osmanya Pahawh_Hmong Palmyrene Pau_Cin_Hau Pd Pe Pf Phags_Pa Phoenician Pi Po Ps Psalter_Pahlavi Rejang Runic Samaritan Saurashtra Sc Sharada Shavian Siddham SignWriting Sinhala Sk Sm So Sora_Sompeng Soyombo Sundanese Syloti_Nagri Syriac Tagalog Tagbanwa Tai_Le Tai_Tham Tai_Viet Takri Tamil Tangsa Tangut Telugu Thaana Thai Tibetan Tifinagh Tirhuta Toto Ugaritic Vai Vithkuqi Wancho Warang_Citi Yezidi Yi Zanabazar_Square Zl Zp Zs  %p %s%p %s %s Check %s failed: %s waiting when shouldn't be Mutex Enqueue failure w->waitp->cond == nullptr w->waitp->cv_word == nullptr Enqueue failed new_h != nullptr Unlock UnlockSlow is confused waitp != nullptr illegal skip from head old_h->skip == nullptr pw not w's predecessor pw->next == w pw->skip == nullptr unexpected empty wake list slow release Lock Enqueue to empty list failed Enqueue to list failed ReaderTryLock succeeded  ReaderTryLock failed  ReaderLock blocking  ReaderLock returning  ReaderUnlock  Wait on  Wait unblocked  Signal on  SignalAll on  unexpected success unexpected errno element not in freelist e == found haven't left Arena region left_ level >= 1 f->header.arena == arena sum >= a too few levels in Next() i < prev->levels bad magic number in Next() bad arena pointer in Next() next->header.arena == arena unordered freelist prev < next malformed freelist mmap error: %d s->header.arena == arena pthread_sigmask failed: %d must pass a valid arena arena != nullptr nothing in arena to free arena->allocation_count > 0 may not delete default arena region->header.arena == arena size % arena->pagesize == 0 0X 0123456789ABCDEF % basic_string_view::substr NAN Hash table size overflow clock_gettime() failed: ( [%s : %d] RAW:  %.*s cores_count /proc/cpuinfo SOC AMD VIA IDT MMX APU Eng Intel Cyrix Geode Radeon RADEON Mobile family Genuine 12-Core 16-Core Sample, Sample: Processor Dual-Core Quad-Core Transmeta Eight-Core Triple-Core Engineering Hygon RDC DM&P Rise NSC SiS NexGen UMC  (stacktrace:
 (unknown) %s@ %*p  (unknown)  %s
 %s@ %*p  %9d  %s
 PC:  %s@ %*p  (unknown)
      %s@ %*p  %9d
 %s@ %*p
 %s@ %*p  %s
 %c0000 00:00:%02d.%06d %7d  read failed: errno=%d out of memory dst != nullptr /proc/self/task/%d/maps %s: errno=%d Corrupt /proc/self/maps: %s /proc/self/exe %s: open failed: errno=%d %s: wrong elf type: %d %s: failed to read elf header unexpected p_type p.p_type == PT_NULL VDSO symbol unexpectedly long len + 1 < sizeof(symbol_buf_) 0123456789 (anonymous namespace) std VTIS FJ hv reference temporary for  transaction clone for  template parameter object dscr tT ::{default arg# }:: <> OPRCG unsigned  _BitInt( std::bfloat16_t _Float Dv Dk _SUBSTPACK_ OPRCGrVK nw &&  _Complex  _Imaginary  restrict  volatile  const operator""  {unnamed type# {lambda()# 1234 12 0124 [abi: friend  ~ std:: St Sa Sb basic_string Ss Si istream Sd iostream void wchar_t unsigned char unsigned short unsigned int unsigned long unsigned long long unsigned __int128 long double __float128 ellipsis De decimal128 Dd decimal64 Dc decltype(auto) Da auto Dn std::nullptr_t Df decimal32 Di char32_t Du char8_t Ds char16_t Dh new new[] dl delete delete[] aw co_await co dv eo aS pL += mI -= mL *= dV /= rM %= &= oR |= eO ^= << >> lS <<= rS >>= <=> == != gt aa || pp ++ -- cm pm ->* cl qu sizeof sz sZ sizeof... i8 u64 i64 u16 i16 u128 i128 u32 i32 usize isize f32 f64 ,) , ...)  +  internal error /proc/self/auxv LINUX_2.6 __vdso_getcpu Init() did not set getcpu_fn_ fn != &InitAndGetCPU index < GetNumSymbols() offset out of range offset < strsize_ symbol out of range link_base_ < sym->st_value bad pointer base != kInvalidBase symbol && version_symbol wrong number of entries -00 basic_string::erase vector::_M_realloc_insert #trans=  #types=  spec=' Unknown error %d _M_path != nullptr !_M_at_end cannot get file size status cannot make absolute path cannot make canonical path this->_M_len > 0 is_dir_sep(input.back()) p->_M_size <= p->_M_capacity __type != _Type::_Multi filesystem error:  bad optional access narrowing_error numpy.bool numpy.bool_ pybind11:: : No constructor defined! backslashreplace utf-8 __notes__ 
__notes__ (len= ): 
FAILURE obtaining __notes__[ ]:  <MESSAGE UNAVAILABLE> <EMPTY MESSAGE> 

At:
 Internal error:  ORIGINAL   REPLACED BY  Caught an unknown exception! pybind11_static_property pybind11_builtins __module__ pybind11_type pybind11_object _life_support pybind11::error_already_set InvalidArgument NoSuchFile NoModel EngineError RuntimeException InvalidProtobuf ModelLoaded NotImplemented InvalidGraph EPFail ModelLoadCanceled ModelRequiresCompilation NotFound __init__ __setstate__ *,  self  	
 , / __qualname__ __name__ _pybind11_conduit_v1_ (*args, **kwargs)
 Overloaded function.

 constructor (): incompatible  
Invoked with:  ;  kwargs:  {}= <repr raised Error> __dict__ Unable to cast Python  Error getting buffer raw_pointer_ephemeral _gcc_libstdcpp_cxxabi1019 Invalid pointer_kind: " Unregistered type :  generic_type: type " " is already registered! %U.%U : PyType_Ready failed:  __eq__ __hash__ __contains__  was false. Stacktrace:
 data_ptr != 0 Error when binding output:  SessionIOBinding bind_input bind_ortvalue_input synchronize_inputs bind_output bind_ortvalue_output synchronize_outputs clear_binding_inputs clear_binding_outputs get_outputs copy_outputs_to_cpu  is not implemented GetElementType GetDeleteFunc ignored Error when binding input:  SynchronizeInputs SynchronizeOutputs utf-32 Invalid memory type:  IsTensorSequence() IsSparseTensor() elem_type_ != nullptr IsSameDataType(tensor) Unsupported OrtDevice type:  T  Tensor type mismatch.  _ARRAY_API AdapterFormat format_version adapter_version parameters export_adapter read_adapter LoraAdapter Load  in the model input def list Numpy_type  Not a valid numpy type darray != nullptr Unexpected key type   Unexpected value type   ) for input ' __array_finalize__ Input is not of sequence type _ortvalue Input ' ' must not be empty. Iterable of  used_dltensor ml_value->IsTensor() ort_value->IsTensor() PosixEnv onnxruntime cpuinfo_initialize failed Default InitProvidersSharedLibrary CreateOrtEnv Init provider bridge failed. 1.24.2 Cpu Cuda Hip DML ortvalue_from_numpy update_inplace as_sparse_tensor data_ptr device_name element_type tensor_size_in_bytes Returns tensor size in bytes. has_value is_tensor is_sparse_tensor is_tensor_sequence to_dlpack is_bool_tensor from_dlpack __dlpack__ __dlpack_device__ OrtValueVector push_back dlpack_tensor push_back_batch shrink_to_fit __len__ __iter__ __getitem__ bool_tensor_indices dlpack_at element_type_at to_tensor to_dlpacks is_dlpack_uint8_tensor __doc__ numpy._core._multiarray_umath numpy.core._multiarray_umath _ARRAY_API is NULL pointer import numpy failed inter_op_num_threads intra_op_num_threads set_global_thread_pool_sizes get_default_session_options get_session_initializer set_seed set_default_logger_severity set_default_logger_verbosity get_all_providers enable_telemetry_events disable_telemetry_events create_and_register_allocator get_ep_devices copy_tensors get_all_operator_schema get_all_opkernel_def opkernel OpKernel submodule KernelDef op_name version_range type_constraints 3.11 onnxruntime_pybind11_state get_available_providers get_version_string get_build_info has_collective_ops quantize_matmul_2bits quantize_matmul_4bits quantize_matmul_8bits quantize_matmul_bnb4 quantize_qdq_matmul_2bits quantize_qdq_matmul_4bits initialization failed (null) __next__ Object of type ' __entries __repr__ __str__ __members__ other __ne__ __lt__ __gt__ __le__ __ge__ __and__ __rand__ __or__ __ror__ __xor__ __rxor__ __invert__ __getstate__ ??? <{}.{}: {}> schemadef Schema submodule support_level doc since_version deprecated min_input max_input min_output max_output is_infinite Attribute _default_value TypeConstraintParam type_param_str allowed_type_strs Single Variadic FormalParameter typeStr option isHomogeneous INT SPARSE_TENSOR FLOATS INTS STRINGS SPARSE_TENSORS GRAPHS SupportType __int__ __index__ COMMON EXPERIMENTAL Can't switch on FormatFlags() The limit is   EP devices. AddEpFactoryFromEpDevices OrtSparseFormat ORT_SPARSE_UNDEFINED ORT_SPARSE_COO ORT_SPARSE_CSRC ORT_SPARSE_BLOCK_SPARSE SparseCooView SparseCsrView inner outer SparseBlockSparseView sparse_coo_from_numpy sparse_csr_from_numpy blocksparse_from_numpy get_coo_data get_csrc_data get_blocksparse_data to_cuda dense_shape FPGA Unknown device type:  ORT_DISABLE_ALL ORT_ENABLE_BASIC ORT_ENABLE_EXTENDED ORT_ENABLE_LAYOUT ORT_ENABLE_ALL ORT_SEQUENTIAL ORT_PARALLEL DEFAULT PRIORITY_BASED MEMORY_EFFICIENT EP_NOT_APPLICABLE EP_SUPPORTED_OPTIMAL EP_UNSUPPORTED INVALID ORT_DEVICE_ALLOCATOR ORT_ARENA_ALLOCATOR CPU_INPUT CPU_OUTPUT HOST_ACCESSIBLE PREFER_CPU PREFER_NPU PREFER_GPU MAX_PERFORMANCE MAX_EFFICIENCY MIN_OVERALL_POWER Hardware device's type. device_id ep_name ep_vendor ep_metadata ep_options The node's name The node's domain The node's operator type arena_extend_strategy initial_chunk_size_bytes max_dead_bytes_per_chunk Device Id. OrtMemoryInfo memory type. Allocator type allocator_type device_mem_type node name node type get_profiling_start_time_ns inputs_meta outputs_meta overridable_initializers model_meta input_meminfos output_meminfos input_epdevices kNextPowerOfTwo kSameAsRequested file_offset ERROR_IF_NO_NODES_COMPILED ERROR_IF_OUTPUT_FILE_EXISTS array is not writeable onnxruntime_profile_ CopyTensorDataToByteSpan src size != dst size Must be a sparse tensor GetPyObjectFromSparseTensor user_data CPUExecutionProvider TensorrtExecutionProvider MIGraphXExecutionProvider CUDAExecutionProvider DnnlExecutionProvider OpenVINOExecutionProvider VitisAIExecutionProvider ACLExecutionProvider ArmNNExecutionProvider DmlExecutionProvider NnapiExecutionProvider VSINPUExecutionProvider RknpuExecutionProvider CoreMLExecutionProvider XnnpackExecutionProvider WebGpuExecutionProvider CANNExecutionProvider AzureExecutionProvider QNNExecutionProvider shared_lib_path GetProvider provider_factory_entry_point Unknown Provider Type:   in the def list ++index < c.size() CompileToOutStream Error in execution:  execution_mode is not valid Unknown Exception Input index:   contains null pointers SyncProviders Session config entry ' ' was not found. __ret == 0 ~PySparseTensor CopyOneInputAcrossDevices BindInput Size mismatch:  index=  it.second= Size mismatch RegisterCustomOpsLibrary RegisterCustomOps options is nullptr NhwcConv com.microsoft ReduceSumInteger The normal input data. BiasGelu BiasSplitGelu skip BiasAdd is_inner_broadcast The bias (or mask) as Tensor. BiasSoftmax sqeuclidean 2D matrix with shape (M,N) 2D matrix with shape (K,N) CDist input_0 input_1 ComplexMul ComplexMulConj Inverse signal_ndim normalized Irfft MatMulInteger16 An input tensor to hash. 32-bit hash value. MurmurHash3 The NGram size. Tid scores_out NGramRepeatBlock token_offset RestorePadding Rfft 
Sample echo operator. SampleOp padding_idx scale_grad_by_freq TorchEmbedding Constrain to float tensors. Constrain to integer types. DynamicTimeWarping bias tensor GemmFastGelu RegisterAllocatorImpl JsExecutionProvider MemcpyFromHost MemcpyToHost Value of alpha Value of beta 1D input tensor 1D output tensor The scale to apply. border The shape of filled tensor The filled tensor input_as_shape extra_shape Input data to be scaled Output data after scaling drop_states hidden_prev gates seq_lengths hidden across_channels normalize_variance Scaling value ~EpInfo ' with error:   was not registered. Execution provider library:  .virtual allow_virtual_devices Device:[ DeviceType:  MemoryType:  VendorId:  DeviceId:  Alignment: OrtMemoryInfo:[  OrtMemType:  OrtAllocatorType: EpLibrary was null Create factory_ptr != nullptr Initialize 
Internal copy node
 Microsoft CreateAndRegisterInternalEps Exception caught:   Max: node_index < nodes_.size() IsOptionalTensor(type) FeedsFetchesInfo AddCustomOpDomains /virtual_model.onnx Invalid fd was supplied:  fstat LoadOrtModelBytes Load model from   failed. Only   bytes were able to be read. Sequential mode Parallel mode true ORT_LOAD_CONFIG_FROM_MODEL  are '0' and '1'.  FinalizeSessionOptions is_model_proto_parsed ort_config SetIntraOpNumThreads SetInterOpNumThreads execution_mode SetExecutionMode Setting execution_mode to  graph_optimization_level SetGraphOptimizationLevel enable_profiling SetEnableProfiling Setting enable_profiling to  off status.IsOK() TraceSessionOptions Session Options {   execution_mode:  execution_order: UNKNOWN  enable_profiling:  optimized_model_filepath:  enable_mem_pattern:  enable_mem_reuse:  enable_cpu_mem_arena:  profile_file_prefix:  session_logid:  session_log_severity_level:  session_log_verbosity_level:  graph_optimization_level:  intra_op_param:  inter_op_param:  use_per_session_threads:  thread_pool_allow_spinning:  use_deterministic_compute:  ep_selection_policy:  config_options: {   } ; session.set_denormal_as_zero session.force_spinning_stop ConstructorCommon session- -intra-op session.dynamic_block_base Dynamic block base set to  !to.affinity_str.empty() to.custom_join_thread_fn -inter-op session_logger != nullptr %Y-%m-%d_%H-%M-%S .json Error during EndProfiling():  ~InferenceSession RegisterExecutionProvider  has already been registered. Provider  SaveToOrtFormat RegisterCustomOpNodeSchemas ' op_type: LoadWithLoader Exception during loading:  Unknown exception ApplyUpdates '. Current version:  PartitionOrtFormatModel InlineFunctionsAOT AOT inlining completed. ( ) functions of ( ) pruned. TransformGraph session.disable_quant_qdq  time/s CastFloat16Transformer MemcpyTransformer LoadOrtModelWithLoader ORTM LoadOpsetImportOrtFormat LoadFromOrtFormat session.load_model_format model_loading_uri  failed: model_loading_array Unexpected   data type. Actual: ( )) , expected: ( AddPredefinedTransformers ParseStringWithClassicLocale Failed to parse value: " SetEpDynamicOptions Session was not initialized Session not initialized. GetModelMetadata Model was not loaded Model was not loaded. GetModelInputs GetOverridableInitializers GetModelOutputs EndProfiling [
 {"cat" : " "pid" : "tid" : "dur" : "ts" : "ph" : "X", "name" :" "args" : { " :  }
 },
 Profiler is disabled. fetch  names has   elements, but  Invalid   with name: ' ' expected to be of type:   but received a tensor ValidateInputsOutputs  but received a sparse tensor IsOptionalSeqTensor(type) SetTuningResults , enable TunableOp for using ). Reason:  Invalid TuningResults (index=  does not support TunableOp. ShrinkMemoryArenas Unable to shrink arena:   error message:  Initializing session. session.use_env_allocators session.save_model_format apply Invalid value for  1024 session_initialization gpu_graph_id Run Replaying the captured   with graph annotation id:  Invalid output name: Running with tag:  ExecuteGraph model_run this->_M_is_engaged() Failed to open file:  ofs.is_open() input name cannot be empty output name cannot be empty unknown exception NewIOBinding open  failed. File doesn't exist Load model  system error number  Api for a OrtValueInfo cannot get value Integer overflow i < tensors_.size() __position != end() boolean binary discarded number cannot use at() with  [json.exception. <U+%.4X> <uninitialized> true literal false literal null literal string literal number literal '[' '{' ']' '}' ':' ',' unknown token end of input '[', '{', or a literal <parse error> syntax error  while parsing  ; last read: ' unexpected  ; expected  invalid literal object key object separator number overflow parsing ' ep.context_file_path SetOutputModelPath Output model path length ( ) exceeds limit of   characters. type must be array, but is  type must be string, but is  type must be object, but is  type must be number, but is  validators . Ignoring... Adapter is not loaded yet. Params absent params != nullptr not enough space: expected  ep.context_enable session.disable_model_compile lengths allocation failed index is out of bounds out of index no inputs were passed max_mem max_power_of_two_extend_bytes use_cuda_mempool Invalid key found:  OrtValueInfo '  elements, got  Session configuration entry ' UseCooIndices UseCsrIndices UseBlockSparseIndices FillSparseTensorCoo MakeCooData Use MakeCooStrings FillSparseTensorCsr MakeCsrData Use MakeCsrStrings FillSparseTensorBlockSparse MakeBlockSparseData Use MakeBlockSparseStrings input array is too short RunAsync RunWithBinding in[idx]->IsTensor() ml_type != nullptr non_tensor_base != nullptr invalid location range 'graph_name' argument is NULL 'model_path' argument is NULL 'ir_version' argument is NULL 'num_inputs' argument is NULL 'num_nodes' argument is NULL 'node_id' argument is NULL 'node_name' argument is NULL name argument is null attribute argument is null 'out' argument is NULL details cannot be null env must not be null num_devices must not be null 'node' argument is NULL 'graph' argument is NULL 'attribute' argument is NULL attr_tensor argument is null AddNodesToFuse GetEpDeviceForInputs Number of inputs  GetEpDeviceForOutputs Number of outputs  GetInputOutputMemoryInfo Number of  ep_compatibility_info. Protobuf parsing failed. value_type != nullptr sub_graph ParseSemVerVersion ready() Start version must be >= 1 data overflow ComputeAsync CopyTensor UseSharedPrePackedBuffers_V2 PrePack Tensor type mismatch. type == dtype_ p_ml_value Tensor size ( ) != new size ( GetSelectionFunc Failed to get optimizer  NoOp Missing Input:   is not present. Required output at index  output_ptr CPU allocator not found Required input at index  input_ptr Unload Get TryGetProviderInfo_CUDA TryGetProviderInfo_MIGraphX device_type num_of_threads cache_dir enable_opencl_throttling disable_dynamic_shapes num_streams load_config model_priority enable_qdq_optimizer enable_causallm TryGetProviderInfo_TensorRT The custom op domain name  Env is null OrtMemoryInfo is null `size` argument is NULL Provided allocator is null Compute_ Create_State_ Release_State_ InvokeOp matching node is missing invalid node input count:  , expect:  invalid node output count Discrete invalid arg_num.  but the limit is  . Provider option key:  Unknown provider name ' '/' , and  ROCM AddEpOptionsToSessionOptions standalone_ CreateOp ShouldAddDomain Skipping custom op domain ' ': custom ops is empty.  as a plugin  as a provider bridge LoadPluginOrProviderBridge Loading EP library:  TestAutoSelectEPsImpl EP  test.ep_to_select but not both. CompileModel callback Limit TotalAllocated MaxInUse NumAllocs NumReserves NumArenaExtensions NumArenaShrinkages MaxAllocSize QNN OpenVINO SNPE SNPEExecutionProvider XNNPACK WEBNN WebNNExecutionProvider WebGPU AZURE JS VitisAI CoreML NvTensorRtRtx graph cannot be null Invalid attribute. Attribute has no float value. Attribute has no int64 value. Unexpected attribute type.  Tensor must be allocated. ep.context_embed_mode SetEpContextEmbedMode Invalid context Attribute does not exist. ModelEditorGraph SetEpContextBinaryInformation IsCompatible input count does not match  input to be of optional type  input to be of variadic type  input to keep same arity  input to be of single type output count does not match  output to keep same arity  output to be of single type type_info cannot be null Unsupported version ' ' in custom op ' SetOutputTypeShape Invalid shape info  Op:  No kernels to registers. ops.size() > 0 Only the last  i == count - 1 'has a different number of  Another version of operator ' defined list of types all types CreateCustomRegistry RegisterOpSet RegisterOpSchemaInternal , but it its domain is not _MODEL_EDITOR_API_MODEL_ com.ms.internal.nhwc LoadFromModelEditorApiModel Domain not used by model. library_path The number of keys ( ) and number of values ( ) must be the same. GetPreferredLayout ShouldConvertDataLayoutForOp ) to OrtEpDataLayout. ConcurrentRunSupported CreateEpFactories ReleaseEpFactory ReleaseEpFactory failed for:  Unloading  Failed to create EpGraph:  Apply GraphTransformer   modified:   with status:  ApplyTransformers CreatePluginExecutionProvider GetPluginEpKernelRegistry CopyEpKernelRegistry !ep_devices.empty() GetCapability OrtEp::GetCapability() for   failed with error:  '. Ex:   set an empty array of nodes  Compile OrtEp for  AddFusedNode instance for graph at index  ConvertEpContextNodes EPContext node for  Error creating allocator:  EliminateIdentity EliminateSlice UnsqueezeElimination EliminateDropout ExpandElimination CastElimination CastChainElimination PreShapeNodeElimination NoopElimination DivMulFusion FuseReluClip GemmSumFusion GemmTransposeFusion NotWhereFusion ConvAddFusion ConvMulFusion ConvBNFusion Pad_Fusion LabelEncoderFusion ClipQuantRewrite ReluQuantRewrite _RuleBasedTransformer ConvAddActivationFusion NhwcFusedConv ConvAddAct Recurse YieldOp InsertedPrecisionFreeCast_ Unsupported data type:  called_ == 1 Invalid other(scalers) size Expecting the same data type Expecting the same size size() == other.size() idx < input_defs.size() ApplyImpl Initializer must have a name utils::HasName(tensor_proto) !model_path.empty() GroupQueryAttention do_rotary MatMul_output qkv_weight MatMul fusion node qkv_scale qkv_zp MatMulNBits fusion node keys_ values_ gemm_output gemm_input _reshape_arg Reshape for  GetAttr default_ scale_tensor bias_tensor mean_tensor var_tensor matmul_b_tensor MatMulBnFusion_GemmB_ MatMulBnFusion_GemmBias MatMulBnFusion_Gemm fused LayerNorm subgraphs  /LayerNormFusion/ SimplifiedLayerNormalization /SimplifiedLayerNormFusion/ QLinearAveragePool QLinearGlobalAveragePool channels_last FusedMatMul  with activation  FusedMatMulActivation _FusedActivation activation_ fused Matmul and Add /MatMulAddFusion reorder com.microsoft.nchwc ReorderInput !node_consumers.empty() MatMulIntegerToFloat MatMulNBitsFusion FuseBias shape.has_value() GetScalarConstantInitializer div_inputs.size() == 2 mul_inputs.size() == 2 Fused MatMul and Scale /MatMulScaleFusion/ /MatmulTransposeFusion/ _transformed transBatchA transBatchB fused MatMul and Transpose  ReorderOutput bn_scale bn_B _bn_nchwc weight_zp_s8_2_u8 Buffer overflow asymmetric QAttention DynamicQuantizeMatMul QGemm EnsureUniqueDQForNodeUnit dst_node != nullptr TryConvertDynamicQuantizeLSTM qdq_s8_to_u8_zp_conversion qdq_s8_to_u8_quant /duplicated Added by  CleanUpNodeSequence Found back-to-back nodes:   with name " QDQFinalCleanupTransformer Invalid node index  src_node != nullptr ValidateQDQInsertionEdges QDQ insertion edge [ ] has NodeArg   but expected NodeArg  ] for NodeArg  InsertQDQPairs ", index:  dst node (" Inserted Q/DQ pair between  src node ("  at NodeArg " ". _pre_q _q_to_dq _post_dq PropagateQBackward PropagateDQForward drop drop_no_int16_support dropDQ 1DQ 1DQ_CPU generated at runtime *DQ QDQSelectorActionTransformer dropSplitQDQ 2DQ DQMatMulToMatMulNBits inserted GetQDQSelections QLinearReduceMean QLinearLeakyRelu _dummy_data _dummy_zp InsertDummyDQ _dummy_scale _dummy_dq  is not in valid range [- _weight_scale _weight_zp _weight_q Weight Q node _weight_dq Weight DQ node _bias_scale Bias scale node _bias_div Bias div node _bias_div_round Bias div round node _bias_int32 Bias INT32 node _bias_dq Bias DQ node QuickGelu /QuickGeluFusion/ FuseReluClip_ _min_zero_constant ConcatTraining Fuse_Subgraph Fused reshape node:  _new_shape _new_reshape ApplyRulesOnNode ForEachWithIndex A target node must be set. ' is not set. Provider type for  !node_provider_type.empty() node_provider != nullptr RunForSave Failed to set node op schema. Failed to remove node. ConstantFoldingDQ Optimize Index out of range vector::_M_fill_insert Expected at least  , actual input arg count:  MoveInputOutputImpl MoveInputOutput inserted_in_name_to_entry ApplySelectorsAndActions MatchAndProcess Matched   for transformer  Missing action  New node op ( Cast Input to float _Cast SkipLayerNormalization  after   before  Memcpy AddCopyNode Add  Copy from/to host memory ProcessInitializers !(__hi < __lo) Unsupported ONNX opset:   does not match rank  Permutation length   out of bounds for shape  Permutation entry  No NodeArg found for name  node_arg_ != nullptr NhwcMaxPool const_transpose_optimizer Start ValidateGemmInitializer Pass ValidateGemmInitializer Start CheckNodesInPathK k_reshape const not matched Pass CheckNodesInPathK TransposeInitializer Start CheckNodesInPathQ q_reshape const not matched qk_div const not matched. Pass CheckNodesInPathQ ValidateUnidirMask unidir mask is not constant Cannot reshape initializer  new_num_elts == old_num_elts CheckSliceParameters Expected value: Mask_Int32 Cast mask from int64 to int32 MaskCast Added in transpose optimizer since_version.has_value() UnsqueezeElimination_ ort_value.IsAllocated() Transpose optimizer failed:  Start MatchGemmSubgraph Faild to match gemm path Gemm does not have 3 inputs Gemm bias is not constant Gemm bias shape not expected Pass MatchGemmSubgraph Failed to find mask path where const not matched. Failed to find shape path equal const not matched. gather indices not matched. Start MatchPastSubgraph Failed to match v_concat past_v_gather indices != 1 past_k_gather indices != 0 Pass MatchPastSubgraph Start FuseGptAttention Faild to find path v to Split Start MatchUnidirMaskSubgraph Pass MatchUnidirMaskSubgraph Failed to find path for q Failed to find path for k Fused Attention subgraphs  unidirectional mask_filter_value qkv_bias qkv_weights  and domain:  Unsupported operator:  Expected Conv then Add. FuseSubGraph Faild to find path v FuseSubGraphQK Fused an attention node. FuseSubGraphQKDistilBert BitmaskBiasDropout BitmaskDropout fused Add-Dropout-(Add) for  fused Add and Gelu fused   into softmax(input + bias) EPContext Not eliminating output   of node  ConstantFoldIfNode allocator_ptr_ can't constant fold  Unsupported output type of  . Can't constant fold  conv_W_tensor_proto add_B_tensor_proto conv_B_tensor_proto ConvAddFusion_B_ ConvAddFusion_Add_B_ bn_scale_tensor_proto bn_B_tensor_proto bn_mean_tensor_proto bn_var_tensor_proto ConvBnFusion_W_ ConvBnFusion_BN_B_ Expected activation node. activation != nullptr activation_params ConvActivationFusion ConvAct mul_B_tensor_proto ConvMulFusion_W_ ConvMulFusion_Mul_B_ fast_gelu_output fused GPT2Gelu subgraphs  GPT2Gelu The model has input ' '  with a fixed dimension size  Gelu approximation CheckInput MatchInputToConcatSubgraph Failed to match Shape node.  mask_index position_embeddings Input id is not valid.  Segment id is not valid.  FuseSubGraphDistilBert FusedBack_ split_output squeeze_axes /GatherSliceToSplitFusion Split for Fused Gather nodes fused Gelu subgraphs  range_input_defs.size() == 3 unsqueeze_output_ Unsqueeze_ UnsqueezeAxesInitializer SliceAxesInitializer Slice for Fused Gather nodes fused Gemm  FusedGemm CopyTensorAsync TryCreateKernel other_sum_input != nullptr  name shorter Make the EP: Fused Gemm with Sum /GemmSumFusion/ !sum_input_moved Fused Gemm with Transpose /GemmTransposeFusion/ opset accuracy_level QLinear ProcessNewNode Missing required weight:  Missing required scale:  fused_DQ_MatMul_zero_point_T info == nullptr 'If' node has  SetupSubgraphExecutionInfo  nodes. Expected to process  Processed  ' attribute. Number of entries in ' ' was   but expected  Invalid values in '  is not compatible with  info_ == nullptr  inputs. Found: 'Loop' node has   but has  CreateFeedsFetchesManager AllocateFinalBuffer !is_concrete_shape_ AllocateFinalOutput RegisterOnnxOperatorKernels RegisterCPUKernels RegisterOnnxMLOperatorKernels RegisterCpuContribKernels RegisterNchwcKernels RegisterQuantizationKernels GetKernelRegistry  did not. AllocateOutput SetupInputs IterateSequence feeds_fetches_manager_ ConcatenateLoopOutput . Input tensor rank was  Invalid scan input:  but input ' ' dimension   has length of  ValidateInput  outputs but Scan expects  Subgraph in 'body' produces  AllocateOutputTensors CreateLoopStateVariables output_mlvalue final_output_mlvalue_ . Output tensor rank was  TransposeOutput GetThresholdsFromInputs PrepareCompute dim == 1 utils::HasDataType(t_proto) SetValueFromTensorProto Invalid dtype of  _M_stddev > _RealType(0) input count mismatch _M_a <= _M_b batch_size is < 1 num_classes is < 1 num_samples is < 1 MultinomialCompute Invalid data type of  ApplyAttention Add_Fp16 is not supported. batch_size, got  dims.size() == 4 min_ <= max_ min should be a scalar. min->Shape().IsScalar() max should be a scalar. max->Shape().IsScalar() X != nullptr Missing 'equation' attribute  in the same dimension . The shape is:  dim_iter == rank Einsum op: Transpose failed:   for input shape   Left shape override:  Left shape:   Right shape override:   Right shape:  left_rank == right_rank left_dim == right_dim DeviceCompute  is not supported yet  *  p != nullptr || size == 0 axis == 1 || axis == largest Can broadcast 0 by 0 or 1.  largest <= 1 offset % span_size_ == 0 ) for tensor of length: Invalid start/ending offset [ Broadcast Output range [ ElementWiseKernel Unsupported Y type:  Unsupported X type:  Must have 1 or more inputs inputCount >= 1 data_n.Shape() == shape data_1.Shape() == shape (fmod == 0) || (fmod == 1) allocator != nullptr RIGHT Invalid direction value of ' input_count >= 1 right.NumDimensions() == 2 left[i] >= 0 right[i] >= 0  N:  K:  GEMM: Dimension mismatch, W:  M_ >= 0 && K_ >= 0 && N_ >= 0 c_shape != nullptr . N= , D= k argument [ ComputeImplOpset13 k_temp > 0 ) must be in [0,  Input data with index:   is NaN TO_INT64 Invalid CAST_TO value of   Expected DENSE or SPARSE Invalid PACK_MAP value of  Number of inputs ( input_tensor_ptr != nullptr Invalid input type: Empty input dimensions. Invalid type Invalid input type of value:  %f Unexpected CAST_TO value of  result.IsOK() LabelEncoder_2 num_keys == num_values keys.size() == values.size() ) or 1 SOFTMAX SOFTMAX_ZERO PROBIT !coefficients_.empty() Unsupported data type of  Invalid normalize value of  num_categories_ > 0 RBF SIGMOID Unexpected value for KERNEL SVMCommon coefficients_.size() > 0 shape_size == out.size() Empty scale in attributes !scale_.empty() Scale size: ( ) != ( BRANCH_LEQ BRANCH_LT BRANCH_GTE BRANCH_GT BRANCH_EQ BRANCH_MEMBER BRANCH_MEMBER_BIGSET BRANCH_NEQ AVERAGE MIN Invalid argument Unexpected mode: TreeEnsembleAttributesV5 LOGISTIC , curr_nodeid= falsenodeid >= 0 Init  features.  but input tensor has   but got  Tree id mismatch. Expected   with flags  TreeEnsembleAttributesV3 n_targets_or_classes > 0 X dims is empty. is_spatial_ Divide by zero Unknown AutoPadType String Input features_per_batch[ ] != number of classlabels[ kernel_shape_[dim] > 0 Unsupported pooling size.  inferred output shape:  vs.   group:  group count is <= 0  X:   filter_number:   num_input_channels:  PrepareForCompute *out_size >= 0 Invalid input shape:  dim_size > 0 DoConvTranspose last_rank > 0 last_dim > 0 norm_size % last_dim == 0 ComputeImpl ComputeWithoutContext p_ == 1 || p_ == 2 size_ % 2 == 1 alpha_ > 0.0f beta_ > 0.0f No kernel shape is set. kernel_shape[dim] > 0 Unsupported pooling size :  Null input X ptr Null rois_ptr Null batch_indices_ptr R->Shape()[1] == 5 roi_batch_id >= 0 roi_batch_id < batch_size boxes_tensor scores_tensor boxes must be a 3D tensor. scores must be a 3D tensor. x_ptr != nullptr pooled_shape.size() == 2 pooled_height_ > 0 pooled_width_ > 0 spatial_scale_ > 0 output != nullptr attr->has_tp() mode is required TF TFIDF min_gram_length is required impl_->min_gram_length_ > 0  >=  max_skip_count is required impl_->max_skip_count_ >= 0  <=   is defined. No attribute with name:  Attribute:   but is of type:   must be of equal size  but ngram_indexes size:  Got weights of size:  Requested attribute:   is expected to have type:  !pool_strings.empty() -grams (items % ngram_size == 0) p.first->second->id_ == 0 avg Invalid mode of value  sampling_ratio_ >= 0 RoiAlignBase will be different. dims[d_i] < d_max quant_block_size == 0 block_size_ >= 0 IsValidQuantParam(W_scale, M) Unsupported input type. last_loop_red_size > 0 last_loop_size > 0 projected_index.size() > 0 must be overloaded. fast_shape.size() == 2 Output size mismatch. fast_shape.size() == 3 count == 1 axes.empty() clip_ > 0.f layout_ == 0 affine leakyrelu thresholdedrelu scaledtanh hardsigmoid softsign softplus !is_prepacked_ cur + size <= end !ps_ A + (M * K) <= A_end weights.quant_para_ Input B must have shape { }. Actual: Input P must have shape { Input W must have shape { Input R must have shape { Unsupported 'dtype' value:  tensor->Shape().Size() == 1 Invalid sequence index ( dft_bluestein_z_chirp CloneTensor ), input tensor data type ( num_inputs >= 1 Split should be > 0 split_scalar > 0 split_size_sum ( ) != split_dim_size ( frame_length == window_length window_size <= signal_size discrete_fourier_transform short_time_fourier_transform Attribute to is not set. strides_.empty() dilations_.empty() pads_.empty() src and dst types must match last >= first invalid expand shape bicubic reflection padding_mode " for input dimension of  grid dimensions must be  , expect  Last dimension of grid:  Grid batch size  grid_dims[0] == N mode_ != Cubic Null input ptr invalid index found, index =  Unable to get an allocator Depth is negative. X input is required! failed to get first output! Pad coverage invalid: pre=  copy=  post=  total= data_rank > 0 data_rank * 2 == pads.size() PadInputWithDimValueOfZero Pad: invalid mode:  PadImpl num_axes_dims == 1 input_shape_size != -1 requested_shape[i] >= -1 unknown_dim == -1 , requested shape: input_shape_size == size Attribute shape is not set. reflect edge wrap Resize operator Upsample operator ScalesValidation ParseScalesData mode attribute is  . It can only be  (default) or  UpsampleBase keep_aspect_ratio of [ ] is not supported! pytorch_half_pixel tf_half_pixel_for_nn tf_crop_and_resize half_pixel_symmetric coordinate_transform_mode:[ yet this opset  round_prefer_ceil nearest_mode:[  and anti-aliasing is set to  . Must be 0 or 1 Invalid batch_axis of  batch_axis < 2 Invalid time_axis of  time_axis < 2 batch_axis != time_axis add mul . Value must be in range [0, Invalid sequence length:  . batch_size= Unknown tensor type of  , indices shape:  updates shape:  , data shape:  ScatterData  vs  . Input rank= Indices dim=  at pos=  is greater than input dim= Unexpected element size of  output == output_end Cannot slice scalars FillVectorsFromInput Starts must be a 1-D array Ends must be a 1-D array 'step' value cannot be 0 IsScalarOr1ElementVector(k) CRD  is outside range.  is repeated. Invalid num_outputs value of   Axis=  NumOutputs=  Input shape= Axes input is null axes_tensor != nullptr . shape= input_shape[i] == 1 num_axes > 0 DoTransposeSubByte UnpackSubByteTensor perm size:   does not match input rank:  [  perm:  Unsupported tensor type of  ParseSizesData 'axes' has a duplicate axis nullptr != p.output_tensor Dimension:   Input dim value:   Output dim value:  Invalid roi input index. Resize: unexpected mode Upsample: unexpected mode BaseCompute UpsampleNearest CropAndResize ExpandDims TransposeMatMul Bias size (  input dimensions instead ) + bottomBorder ( Input's height ( ) + rightBorder ( Input's width ( ) + scale_[0] ( ) + scale_[1] ( Null crop_size_ptr __pos < this->_M_len Invalid regex pattern:  re_.ok() Conversion is expected  codepoints out of:  ]. Axis is  Axis must be within range [  bytes out of:   Source:  is_case_sensitive case_change_action from_bytes unknown kernel type SparseToDenseMatMul MatMulFpQ4 MaxpoolWithMask QMoE blk_quant_type activation_type gelu silu identity swiglu normalize_routing_weights use_sparse_mixer k_ == 2 swiglu_fusion swiglu_limit expert_weight_bits block_size_ >= 16  vs inner_B:  Expecting 2xValues == indices COO k index:  COO m index:  Outer size must be M + 1 b_shape.NumDimensions() == 2 buf_size > 0 (size_t)blob_len == buf_size ComputeMoE keys input_num_bytes % 4 == 0 invalid channel count channels_ > 0 qkv_hidden_sizes past_present_share_buffer scales_.size() == 4 ' for NCHWc Upsample Unsupported mode ' X_rank == 4 (channels % 4) == 0 channels_ <= X_shape[1] X_shape.NumDimensions() == 4 Unsupported convolution size. X_shape.size() == 4 W_zero_point , 4* W_scale DynamicQuantizeLSTM :  Weight point must be constant Recurrent ComputeCommon GatherBlockQuantized MatMulBnb4 gather_axis quantize_axis bits_ == 4 || bits_ == 8 A != nullptr && B != nullptr mlas.use_lut_gemm QEmbedLayerNormalization nbits_ == 8 column_wise_quant_ nbits_ == 4 input index out of range QLinearWhere TA TC TYZ TY There must be  !simplified epsilon_ >= 0 rotary_interleaved sparse_block_size CheckInputs SparseAttention UnfoldTensor WhisperBeamSearch Node input  packed qkv hidden size=  , max_cache_sequence_length: , max_rotary_sequence_length: Invalid trace value:  step must greater than zero! step_ > 0 init_decoder encoder input rank: dim < rank  is less than unfold size: dimsize: input_dims[dim] >= size_ attribute mark is not set pad_value mincharnum mincharnum > 0 separators tokenexp !tokenexp.empty() separators must not be empty !separators.empty() Can not digest separators:  Can not digest tokenexp:  SeparatorExpressionTokenizer TokenExpression decoder_output_cross_qk gpt_subgraph_ == nullptr GenerateNextToken beam_idx == num_beams_ output_sequences != nullptr top_k <= beams_used_ min_length max_length num_beams num_return_sequences length_penalty model_type early_stopping eos_token_id pad_token_id decoder_start_token_id no_repeat_ngram_size translate_token_id transcribe_token_id start_of_lm_token_id no_speech_token_id no_timestamps_token_id beginning_timestamp_token_id , vocab_size is  False True ", value: " dims.size() == 3 decoder_dims.size() == 2 , expecting  max_length ( max_length > sequence_length ) shall be no more than  num_return_sequences >= 1 num_return_sequences ( repetition_penalty > 0.0f logits_processor >= 0 ORT_BEAM_SEARCH_USE_FAST_TOPK encoder_hidden_states decoder_session_state encoder_session_state Model type is not supported. GreedySearch Sampling is_kv_cache start_token_id >= 0 GreedySearchProcessLogits Not Implemented WordConvEmbedding temperature top_p min_tokens_to_keep presence_penalty custom conv_window_size char_embedding_size Seed must be >= 0 seed >= 0 session_state_ != nullptr CreateInitialFeeds ort_value.IsTensor() Unexpected data type of  past_sequence_length beam_width Setup Validate past_0 present_0 expect 2 or 3 inputs, got: encoder_input_ids encoder_attention_mask present_key_cross_0 present_value_cross_0 decoder_input_ids present_key_self_0 present_value_self_0  + 2 * layers, got:  + 3 * layers, got: expect 2 inputs, got: expect >=6 outputs, got: decoder subgraph input   embedding_size attribute:   conv filter size:   conv_window_size attribute:   conv kernal size 1:   Char embedding size:   Conv kernal size 2 :  Unsupported device type Unsupported kUInt bits  Unsupported kInt bits  Unsupported kFloat bits  Unsupported kBFloat bits  Unsupported code  dlpack->deleter != NULL Unsupported type 'is defined. No attribute with name:'  has batch size of   did not match batch size of  sequence_lens length of  p_mlvalue AttnLSTM BifurcationDetector min_ngram_size min_ngram_size_ > 0 max_ngram_size max_ngram_size_ > 0 output_qk }, actural:  , am_attn_size}, Got: }, Got:  }. Got:  , aw_attn_size}. Got: ValidateInputs  found! ], while  use_approximation ApplyAttentionWithBeams AddBiasReshape AddBiasTranspose MaybeTransposeToBNSH past_present_share_buffer_ head_sink must be a 1D tensor ConvTransposeWithDynamicPads OrtThreadPoolParams {  auto_set_affinity:   allow_spinning:   dynamic_block_base_:   stack_size:   affinity_str:   set_denormal_as_zero:  unimplemented activation:  specified max_sequence_length, got  input_ids_dims.size() == 2 scores_dims.size() == 2 scores_dims[0] == batch_size token_id < vocab_size is_packed_batching  is not in (0,  Real memory steps  ORT_DISABLE_FLASH_ATTENTION ORT_DISABLE_DECODER_ATTENTION Received null affinity_string Invalid processor interval:  stoi processor_id > 0 ReadThreadAffinityConfig , skip affinity setting , thread_pool_size:  unnamed_thread_pool MemoryMapAdapterFile cudaMalloc hipMalloc CopyTensors CopySparseTensors Tensor size mismatch Float8E4M3FN Float8E4M3FNUZ Float8E5M2 Float8E5M2FNUZ Float4E2M1 UInt4x2 UInt2x4 MLDataType for:  OpenVINO_GPU WebGPU_Buffer WebNN_Tensor OpenVINO_RT_NPU CudaPinned HipPinned QnnHtpShared CpuAligned4K  is not supported sparse tensor type  TORT h < chunks_.size() Could not find chunk in bin value_proto != nullptr elem_proto != nullptr p.second Not implemented  nmemb=  size=  alignment= RegionFor Could not find Region for  !chunk->in_use() p_int >= base_int c2->prev == h1 !c->in_use() h != kInvalidChunkHandle BFCArena Creating BFCArena for   max_dead_bytes_per_chunk:   memory limit:   arena_extend_strategy:  Creating   bins of max chunk size  Reserve  BFC Arena shrunk by   bytes.  Could not find Region for:  entry != regions_.end() CreateAllocator AddConfigEntry Config with key [ ] already exists with value [ ]. It will be overwritten invalid index  API VERSION  CleanUp stream_idx < num_streams_  Requested shape: ~ExLibLoader Unloading DSO  Failed to unload DSO:  VerifyOutputSizes Expected shape from model of  TraceFree TraceFree for ort_value_idx= ReleaseMLValueImpl  but expected feed size:  Get feed size:  MapNamesToMLValueIdxs Error mapping feeds:  Error mapping output names:  For ort_value with index:   but the actual size is:  Failed to get allocator for  TraceAllocate AllocateAsPerAllocationPlan Invalid allocation kind:  kernel_info != nullptr GetCpuPreferredNodes GetCapabilityForEP !provider_type_.empty() Node ' ' OpType:  with domain: , but was not selected PartitionOnnxFormatModelImpl InlineNodes InlineFunctionsAOTImpl _ctx.onnx CreateEpContextModel  (EP:   with key:  EpContextModelToProto RegisterNodeOpSchema Op schema must be available. RegisterGraphNodeOpSchemas  (node:' ' ep:' ').  Failed to find kernel for  ResolveKernelTypeStr Failed to find op_id:  ' for node type ' CanCreateNodeGroup , target node:   output idx: nullptr != type_proto tensor_data_type != nullptr . Num args is  Invalid arg_num of  arg_num < arg_counts.size() kernel def can't be NULL Failed to add kernel for  PartitionOrtFormatModelImpl No provider specified. Partition LoadNodeAllocationStats Failed to open file  Invalid line in the file  splits.size() == 5 CreateAccountants Invalid format for:  PartitionOnnxFormatModel  in KernelRegistryManager found duplicated provider  TempSpace allocator not found  Copying   Input shape:  Output shape:  X data:  Y data: Input type not supported:  duplicated ort_value index: Received nullptr for name Received nullptr for OrtValue AddInitializer  is used by node  ) and node  PopulateKernelCreateInfo !using_counters_ current <= buffer_size_ !prim_type->HasSubElems() . Shape: . Dimension 0 is  Invalid dim0_offset of  dim0_offset < dim0_size Expecting same size spans init_num == values.size() AddExternalInitializers WaitNotificationOnDevice Plug-in EP Error: [ WaitNotificationOnHost Activate Flush PruneRemovableAttributes for node ' ' (' '). removed   removable attributes  '),  among attributes:  GetSaveModeForPrepacks  Ignoring the flag. CreateGraphInfo SaveMLValueNameIndexMapping !op_type.empty()  used in the node:   which is of op type:  subgraph CreateSubgraphSessionState Entry exists in node   for attribute  ) node with name ' Node placements  All nodes placed on [ ]. Number of nodes:   Node(s) placed on [ FinalizeSessionState Tensor type is undefined */_ORT_MEM_ADDR_/* duplicated location FinalizePlan Internal error. Mem pattern for initializer  ' is not found ' failed ValidateCsrIndices dense shape must 2-D. Got:  Expecting inner index size:   the same as values size:   rows:   input with name   is not used by any node. ReadExternalDataForTensor format_data_.size() == 1U Expecting two indices. Got:  format_data_.size() == 2U Expecting one index. Got:  CalculateTensorStorageSize elt_type != nullptr tensor size overflow , Got  CopyData  dst_size:  Support 2-D matrices only Input must be of CSR format outer_num == (rows + 1) Unsupported element size:  SparseCsrToDenseTensor Input must be of COO format SparseCooToDenseTensor  > dense_size:  Invalid index:  Invalid dimension of  dimension <= num_dims Argument is not a tensor AllocateBuffer Values size  allocator_ != nullptr Copy Destination should be empty Must have the same shape  to device type:  Invalid TensorProto Trace GetSizeInBytesFromTensorProto DenseTensorToSparseCsr DenseTensorToSparseCoo Failed to copy tensor to  SaveInitializedTensors Saving initialized tensors. OrtValue index:  Can not trace string tensor  bytes for  DeserializeTensorProto HasExternalData(tensor_proto) External initializer:   size to read:  Deserialize tensor  prepacked model format error! ) in proto nullptr == p_data node_info.stream_index < 0 GetExternalDataInfo , external_data.length:  TensorProto:  UnpackInitializerData Unsupported type:  GetFileContent Must have a valid data type HasDataType(dense_proto) Element_size of:   data_type:  TransposeSingleAxisOutwards exec_plan_ptr FindDeviceForValue InitializeFeedFetchCopyInfo  against size  invalid value index:  reused != reused_for Can not find the node  ComputeReuseCount TensorProto for:  GetExtDataFromTensorProto Weight:   while shape has bytes size:   given file_length:  Pre-packed blob:  TensorProtoToTensor TensorProto type  CreateTensorFromTensorProto TensorProtoToOrtValueImpl CopySparseData Sparse tensor:   index is out of bounds. Got:  expected to be in [0,   expected:   has no data attributes Constant node:   in 'Constant' node ' node.output_size() == 1 Allocation failed. Unsupported OrtValue type. BatchOrCopyMLValue nullptr != tensor_type_base p_kernel_def ComputeValueLocation p_provider Be noted input buffer   reused by   as input  as it has external outputs DeviceBasedPartitioner FF " in node-stream map Failed to find node " iter != node_stream_map.end() !IsNonTensor(*node_output) FindReusableInput Be noted Node   which has external outputs.  GenerateDeallocationPlan BuildExecutionPlan wait_fn_ cannot use insert() with  CreateGraphPartitioner \u%04x\u%04x invalid UTF-8 byte at index  : 0x \ufffd � {
 "bytes": [ ],
 "subtype":  {"bytes":[ ],"subtype": null} <discarded> SaveConfig , Count:  Barrier - BarrierId:  WaitOnEP - NotificationId:  , Name:  NodeIndex:  LaunchKernel -  stream  func info for node:   already exist. Can't use func with null ptr  has already been loaded. LoadExternalLib GetFuncs A dso with name  since == end UnloadLibraries {" ]} node_index activation_size parameter_size output_size input_type_shape output_type_shape thread_scheduling_stats _kernel_time  does not. entry != nullptr  node. Name:' ' Status Message:  ExecuteKernel Invalid bias shape input shall be 3 dimensions input shall be 2 dimensions Number of attention heads attention_bias present cumulative_sequence_length PackedAttention query PackedMultiHeadAttention cache_indirection DecoderMaskedSelfAttention local_window_size smooth_softmax qk_output seqlens_k total_sequence_length head_sink Constrain mask to int tensor. past_seqlens block_table key_cache_out value_cache_out PagedAttention block_row_indices block_col_indices key_total_sequence_lengths Constrain integer type. global_bias global Constrain to integer types q_weight static_kv use_past has_layer_state has_key_padding_mask or not has_key_padding_mask new_key_cache new_value_cache DecoderAttention emb q_rot k_rot output1 output2 GemmaRotaryEmbedding mask_index_type segment_ids 2D with shape (,hidden_size) word_embedding 2D with shape (, hidden_size) position_embedding segment_embedding embedding_sum Max distance max_distance Default value is 0. is_bidirectional bias_table query_length The length of key. key_length inv_std_var input_skip_bias_sum Encoder input ids. src_tokens Decoder input ids. cur_tokens Previous suffix match index prev_suffix_match_idx pred_tokens new suffix match index sequence_token_count cumulated_seq_len max_seq_len RemovePadding query_layer query_bias rel_pos eco_a GatedRelativePositionBias Alpha value. residual The output mask of dropout. IsAllFinite isinf_only If true, check only for NaN. isnan_only Input tensors to check. specify the size specify the step. The id of the padding token no repeat ngrams size early stop or not repetition_penalty prefix_vocab_mask logits_processor sequences_scores The id of the translate task The id of the transcribe task The id of the first timestamp Must be 2 for whisper cross_qk_layer_head extra_decoding_ids non_speech_probs tensor rank too small N-dimensional dense matrix B Matrix multiply results For internal use. If 1 custom sampling logic presence_mask filtered_logits Whether to use sparse mixer router_probs fc1_experts_weights fc1_experts_bias fc2_experts_weights fc2_experts_bias fc3_experts_weights fc3_experts_bias fc1_scales fc2_scales fc3_scales fc1_zero_points fc2_zero_points fc3_zero_points activation_gamma Strings to tokenize Tokenized strings Quantization type 1-dimensional data blob Shape information of B B_shape activation_axis Specify weights of conv Specify bias of conv Constrain to tensor(int32). Constrain to tensor(float). crop_size Input tensor C. scaleA scaleB scaleY TR Constrain type to input A. Constrain type to input B. Constrain type to input C. GemmFloat8 QW MW memory_seq_lens AW 1-D Tensor of the range. Output data tensor. EfficientNMS_TRT The boxes input tensor. The scores input tensor. The anchors input tensor. anchors num_detections detection_boxes detection_scores detection_classes Background class ID. background_class box_coding Box IOU threshold value. Max detections to output. max_output_boxes plugin_version score_activation Score threshold value. MultilevelCropAndResize_TRT feature_map_0 feature_map_1 feature_map_2 feature_map_3 patches Image size. image_size Pooled size. pooled_size PyramidROIAlign_TRT DisentangledAttention_TRT c2c_attention c2p_attention p2c_attention disentangled_attention Maximum relative distance, k. span factor Snpe Onnx node for SNPE. payload of the SNPE DLC file. DLC snpe_version target_device notes main_context ep_cache_context ep_sdk_version onnx_model_filename hardware_architecture partition_name source max_size List of tensors for inputs The bit-packed output mask. the index tensor. size of each input feature size of each output feature quantization constants absmax quantization scale quantization zero points Constrain quantized types. Constrain dequantized types. SkipGroupNorm ExpandDims echo operator. Input 0 shall be 3 dimensions bias shape must be known Input axis is invalid:  bias shall be 1 dimension invalid scales dimension invalid scales value sparse_tensor(float) sparse_tensor(double) sparse_tensor(int64) sparse_tensor(int32) sparse_tensor(uint64) sparse_tensor(uint32) Not enough space for   is NULL. Buffer to store  node inputs GetInputs node outputs GetOutputs node implicit inputs GetImplicitInputs node attributes GetAttributes node subgraphs GetSubgraphs GetConsumerInfos GetNumConsumerInfos graph inputs graph outputs graph initializers GetInitializers graph nodes GetNodes operator set domains GetOperatorSets operator set versions axis must be in [-rank, rank) {additionalDocumentation} A_scale A_zero_point B_scale B_zero_point C_scale C_zero_point Unsupported type: bfp_type block_dim 1-D, contiguous BFP data Shape of x Strides of x Constrain y to uint8. QuantizeBFP shape of the original tensor. de-quantized tensor. Constrain the input to uint8. DequantizeBFP data_scale data_zero_point reduced_scale reduced_zero_point X_scale X_zero_point Y_scale Y_zero_point The input tensor R_scale R_zero_point Y's scale. T8 Y's zero point. TV X's scale. X's zero point. Z's scale. z_scale Z's zero point. z_zero_point Quantized Gemm input_scale input_zero_point weight_zero_point word_embedding_quant position_embedding_quant gamma_quant beta_quant Scale for word embeddings word_embedding_scale Scale for position embeddings position_embedding_scale Scale for segment embeddings segment_embedding_scale Scale for 1D gamma tensor gamma_scale Scale for 1D beta tensor beta_scale word_embedding_zero_point position_embedding_zero_point segment_embedding_zero_point gamma_zero_point Zero Point for 1D beta tensor beta_zero_point LayerNorm Output layernorm_out Mask Index Output mask_index_out order_input order_output scale of the input scale_input Constrain to float types QuantizeWithOrder DequantizeWithOrder order_A cublasLt order of matrix B order_B order_Y 3-dimensional matrix A scale of the input A. scale_A scale_B scale of the output Y. scale_Y scale_C QOrderedMatMul order_weight cublasLt order of global bias scale_Q_gemm scale_K_gemm scale_V_gemm scale_Q_weight scale_K_weight scale_V_weight Q_bias K_bias V_bias scale_QKT_gemm scale_QKT_softmax scale_values_gemm QOrderedAttention QOrderedLayerNormalization order_X scale of the quantized X scale_X Ordered Quantize Gelu. N-dimensional input A scale of the input A scale of the output Y Output of the Gelu Constrain scales to float32 QOrderedGelu order_global_weight scale of the weight scale_weight scale_bias scale_qkv_gemm scale of the global_weight scale_global_weight scale of the global_qkv_gemm scale_global_gemm scale of the output scale_output QOrderedLongformerAttention GetInitializerValue ': parent graph is NULL GetProducerInfo GetOutputIndex  , or optional typed entities  , or sparse tensors MergeShapeInfo ' source:  target: Output: Type mismatch. Current=  Input= UpdateTypeAndShape  . Got:  GetExternalInitializerInfo CreateImpl ForThisAndAllSubgraphs index < data_.size() node_arg  but different TensorProto. existing->second == &tensor ] op_type [ ], could not find NodeArg  LoadAttributeOrtFormat Initializer  ReplaceInitializedTensorImpl graph_proto cannot be null graph_proto != nullptr ' Model is invalid. utils::HasName(sparse_tensor) . Please, fix your model. !found ' has element type   does not match.  ) input arg ( ' of input parameter ( ) of operator ( ) in node ( ) is invalid. Type Error: Type parameter ( ) of Optype ( ) bound to different types ( InferAndVerifyTypeMatch ) Op ( ) output arg ( Type Error: Type ( ) of output arg ( ) of node ( Node: VerifyNodeAndOpMatch Fatal error:  ) attribute ( ) : ( "" ) -> ( , Error   inputs but subgraph has   inputs and requires  Subgraph input missing type. InferAndVerifySubgraphTypes Resolve InitInputsInitializersOutputs  this is an invalid model This is an invalid model. ValidateExternalDataPath External data path:   (resolved path:   and real model directory:  ) escapes model directory:  . Error:  AddInitializedOrtValue Input to set must exist. input->Exists() External file:  _token_ Initializer ' Cannot find NodeArgs for [ Removing initializer ' Removing NodeArg ' Initializers must be Tensors v.IsTensor() Can't remove node  InlineOrCopyInitializer ProcessSubgraphsInMemoryData prepacked_weights != nullptr ;0 Return a copy instead. Outer scope node arg name ' ToGraphProto nullptr != func_meta_def  SinceVersion: _if_ ' Unable to fetch:  InlineIfSubgraph  from graph:  Initializer name:  insert_result.second Node's:  Constant folded (inlined)   for If node:  _inlfunc_ InlineFunctionProto InlineFunction LoadValueInfoOrtFormat . Invalid ORT format model. Null type info for  Node index is out of range LoadEdgesFromOrtFormat input index:  input edges output edges SaveAttributeOrtFormat LoadInitializerOrtFormat itr != node_args.end() Invalid input index for node  . Index:  ExplicitInputs:  ImplicitInputs: Invalid ExecutionOrder Failed to open for writing: external_stream.is_open() utils::HasName(attribute) GraphViewerToProto AddInitializerWithOrtValue  Implicit input name   cannot be safely updated to   in one of the subgraphs. FindPath <p_fd> less than 0. CheckInMemoryDataMatch MakeInitializerCopyIfNotExist ConvertInMemoryDataToInline !has_external_data nodearg  is till opset  ValidateOpsetForDomain Missing model IR version. , max supported IR version:  SaveModel <p_fd> is less than 0. <fd> is less than 0. SaveWithExternalInitializers LoadOpIdentifierOrtFormat bad mlas activation kind Quant GEMM format: AIsSigned( ), BIsSigned( infer all_tensor_types_ir4 TAggregatedTypes input_arg->Type() != nullptr  in function opset imports. it != opset_imports.end() domain_version != -1 Too many inputs for op  Tin Tout , domain:  The given function name:  onnx_func_proto Unsupported scale_gs=  (q_group_size= , kfactor= , g= ). Expected {1,2,4,8}. [...truncated...] invalid back reference __dfs_mode !_M_has_sol LogEarlyWarning enabled_ _M_value.size() == 1 Invalid character class. Invalid collate element. Invalid equivalence class. Got null library handle __first.size() == 1 __last.size() == 1 __str.size() == 1 Failed to load library  , value:  , message:  [0;93m [1;31m [1;37;41m VIWEF [m alnum blank cntrl lower print punct xdigit Failed to get symbol  .so DeleteFolder  file " " failed:  realpath DistributionEnqueue Distribution WaitRevoke Wait Profiler not started yet {"main_thread": { "thread_pool_name": " ",  "thread_id": " ", "block_size": [ ], "core":  }, "sub_threads": { "num_run":  }} !points_.empty() n >= 0 More work items than threads n <= num_threads_ + 1 index >= 0  error msg:  SUCCESS INVALID_ARGUMENT NO_SUCHFILE NO_MODEL ENGINE_ERROR RUNTIME_EXCEPTION INVALID_PROTOBUF MODEL_LOADED NOT_IMPLEMENTED INVALID_GRAPH EP_FAIL MODEL_LOAD_CANCELED MODEL_REQUIRES_COMPILATION NOT_FOUND GENERAL ERROR OK SystemError [ONNXRuntimeError] UnmapFile munmap failed. error code:   - error code:  ReadFileIntoBuffer file_path == nullptr offset < 0 length > buffer.size() lseek read File:  , offset:  , length:  nftw_remove remove() failed. Error code:  , path:  ThreadMain cpu  , mask:  , error code:  GetRuntimePath GetPciBusId " because filename " MapFileIntoMemory mmap LoadTypeInfoOrtFormat LoadTensorDimensionOrtFormat LoadTensorShapeOrtFormat LoadSequenceTypeOrtFormat LoadMapTypeOrtFormat  is not supported currently NUL SOH STX ETX EOT ENQ alert backspace newline vertical-tab form-feed carriage-return SO SI DLE DC1 DC2 DC3 DC4 NAK SYN ETB CAN EM SUB ESC IS4 IS3 IS2 IS1 exclamation-mark quotation-mark number-sign dollar-sign percent-sign ampersand apostrophe left-parenthesis right-parenthesis asterisk plus-sign comma hyphen period two three four five six seven nine semicolon less-than-sign equals-sign greater-than-sign question-mark commercial-at left-square-bracket backslash right-square-bracket circumflex underscore grave-accent left-curly-bracket vertical-line right-curly-bracket tilde  q_hidden_size=  k_hidden_size=  v_hidden_size= bias_dims[0]= GetInputIndices  dimensions, got  GetParameters AllocateRawInternal Extending BFCArena for  . bin_num:  (requested) num_bytes:   (actual) rounded_bytes: Available memory of  Extend Extended allocation by  Total allocated bytes:  Allocated memory at  not support normalize yet. !normalize_ Unsupported AutoPad Type. input_dims.size() >= 2 a.size() == b.size()  X.shape=  scale.shape=  bias.shape=  and axis= Cannot concatenate scalars  got:  input_rank == reference_rank Data type mismatch  C:   kernel channels:   M:  The   attributes in LabelEncoder  ) must have the same length.   and the number of  values is   kernel_shape:   channels_last:  cur1 == end1 cur_out == end_out ComputePadAndOutputShape InferPadsAndOutputShape Invalid input scale:   dimension !=  Invalid input B:  Invalid input mean:  Invalid input var:   is already there.  in tree   (truenode). Unable to find node   (falsenode).  (weights). wrong_values.empty() predictions.size() == 2 MatMul dimension mismatch M_ == 1 && N_ == 1 was false !helper.HaveTwoTensorInputs() Q must be a 3D or 4D tensor q_dims == 3 || q_dims == 4 q_dims == k_dims q_dims == v_dims parameters.batch_size > 0 inconsistent head_size q_sequence_length > 0 kv_sequence_length > 0 v_head_size > 0 past_sequence_length >= 0 total_sequence_length > 0 kv_num_heads > 0 q_num_heads > 0 shape is invalid DoubleQDQRemoved_ Start MatchInputMaskSubgraph Failed to find Softmax node Failed to find path for mask Pass MatchInputMaskSubgraph FuseSubGraphQKImpl k root is not layer norm ConvertMaskToInt32 Start CheckNodesInPathV CheckDistilBertReshapeShape Pass CheckNodesInPathV CreateReplacementNode naxes > 0 QLinearConvTranspose Device Type. Vendor Id. Device Memory Type. initialize_session log_severity_level log_verbosity_level logid terminate only_execute_path_to_fetches producer name graph name graph_name ONNX domain description of the model graph_description version of the model OrtCompiledModelCompatibility OrtAllocatorType OrtMemType OrtMemoryInfoDeviceType OrtDeviceMemoryType OrtDevice OrtHardwareDeviceType OrtHardwareDevice OrtSyncStream OrtEpDevice OrtEpAssignedNode OrtEpAssignedSubgraph OrtArenaCfg OrtMemoryInfo RunOptions NodeArg SessionObjectInitializer OrtExternalInitializerInfo ModelCompiler FormalParameterOption AttrType : element " " already exists! ARM Apple IBM Qualcomm Nvidia ReadFileContents ReadValueFromFile ^$\.*+?()[]{}| .[\*^$ .[\()*+?{|^$ _M_spec_char .[\()*+?{|^$
 .[\*^$
 _M_stack.empty() Provider_SetHost SaveTypeInfoOrtFormat SaveSequenceTypeOrtFormat SaveMapTypeOrtFormat We do not support type [ ] for now type_error NchwcTransformer RegisterOpSchema ISink must be provided. Default logger already set.  SaveInitializerOrtFormat LoadFromString Invalid OpIdentifier string:  op_id is null. kernel_type_str_args is null. kernel_type_str is null. Duplicate entry for op id:  SaveValueInfoOrtFormat  is missing type info. Node [ ). domain: " , domain: " Subgraph  BuildConnections Invalid model. Node input ' compile_to_stream compile_to_bytes compile_to_file set_tuning_results set_ep_dynamic_options get_tuning_results run_with_iobinding get_provider_options get_providers end_profiling run_with_ortvaluevector run_with_ort_values run_async add_active_adapter get_run_config_entry add_run_config_entry add_external_initializers add_initializer register_custom_ops_library get_session_config_entry add_session_config_entry set_load_cancellation_flag has_providers set_provider_selection_policy add_provider_for_devices add_provider get_nodes create_sync_stream memory_info get_handle device_vendor_id byte_size additional metadata custom_metadata_map use_deterministic_compute execution_order use_per_session_threads enable_mem_reuse enable_mem_pattern enable_cpu_mem_arena optimized_model_filepath profile_file_prefix key ' ' not found out_of_range  at line  , column  parse_error parse error numpy._core numpy.core __version__ numpy.lib NumpyVersion major multiarray ort_value_from_sparse_tensor ortvalue_from_shape_and_type create_v2 default_memory webgpu fpga dml cann npu Strings can only be on CPU AddConstantProtoAsInitializer EndTimeAndRecordEvent  Version mismatch.  node_version:   kernel start version:   kernel_end_version:  OrtCompileApiFlags ArenaExtendStrategy /sys/class/drm DetectGpuSysfsPaths GetGpuDevices GetGpuDeviceFromSysfs card_idx pci_bus_id DiscoverDevicesForPlatform GPU device discovery failed:  , device_id:0x , vendor: , type: , metadata: [ Input's shape must be 4-D ) + bottom_border ( ) + right_border ( ) + scale[0] ( ) + scale[1] ( Alpha Half X_bias = Add (X, bias) X_bias = Identity (X) CopyLittleEndian shape.Size() must >=0 dtype_ != nullptr ValidateBlockSparseShapes Expecting index blocks:  node_index_info_.has_value() ExecutionFrame  returned nullptr  failed. Error: ExecuteThePlan SequentialExecutor::Execute , this is not supported yet. ExecuteGraphImpl copy_info.size() == num_feeds CopyInputsAcrossDevices CopyOutputsAcrossDevices Index size:  values_count == index_size CreatePlan ComputeReusePlan FinalizeSessionStateImpl session.disable_prepacking CreateKernels  Attribute: p_op_kernel Kernel found kernel  (node_version:  Op type (  domain (  kernel is not supported in  Kernel not found MatchKernelDefTypes type_proto != nullptr ), Op with name (  and type (  [seqno=  rows[  row[ Unexpected mode of  -INF %.8g Unsupported bit size. com.microsoft.QuantizeLinear com.microsoft.QLinearAdd com.microsoft.QLinearConcat com.microsoft.QLinearMul com.microsoft.QLinearSigmoid com.microsoft.QLinearSoftmax , head_i= , batch_i= NhwcTransformer session.qdqisint8allowed DoubleQDQPairsRemover ConstantSharing ConstantFolding ReshapeFusion GeluFusionL1 LayerNormFusionL1 QDQPropagationTransformer WeightBiasQuantization WhereDummyDq TransposeOptimizer TransposeOptimizer_ session.x64quantprecision QDQS8ToU8Transformer GemmActivationFusion MatMulIntegerToFloatFusion DynamicQuantizeMatMulFusion GeluFusionL2 LayerNormFusionL2 SimplifiedLayerNormFusion EmbedLayerNormFusion GatherToSliceFusion MatmulTransposeFusion BiasGeluFusion GroupQueryAttentionFusion SkipLayerNormFusion FastGeluFusion QuickGeluFusion GeluApproximation BiasSoftmaxFusion BiasDropoutFusion MatMulScaleFusion MatMulActivationFusion Avx2WeightS8ToU8Transformer custom_delegate AddEpDefaultOptionsToSession SelectEpsForSession CreateExecutionProvider invalid_iterator  Expected:  Got invalid dimensions for   for the following indices
 This is a readonly property CompileToFile post_layout_transform_step_ Invalid OrtArenaCfg option:  sequence tensor type  Unknown type of OrtValue:  Error when bind input:  ep != nullptr  node named   assigned to   Compute() function for   Release() function for   specified by onnxtype:  com.microsoft.experimental org.pytorch.aten NodeArg(name=' ', type=' ', shape= None init_num == names.size() No options were provided Invalid istream object. st.IsOK() CompileToBytes Members: 

   {}.{} int64_t  for writing. Failed to open file: Failed to write :  bytes to   on close Failed to flush : LoadLoraAdapterBytes vector<bool>::_M_insert_aux en_US.UTF-8       basic_string: construction from null is not valid       ' is required to be non-empty.          Unrecognized type value case (value_info name:  Location of external TensorProto ( tensor name:         ) should be a relative path, but it is an absolute path:        Data of TensorProto ( tensor name:      ' points outside the directory  , but it doesn't exist or is not accessible.    setting data_type field (tensor name:   ) is stored externally and should not have data field.  ) is stored externally but doesn't have a location.     ) is 0-element but contains data!       ) should contain one and only one value field.  ) should not be stored in raw_data field        Unrecognized data_type (tensor name:    ) dimensions are not positive.  std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = long int; _Alloc = std::allocator<long int>; const_reference = const long int&; size_type = long unsigned int]      /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/stl_vector.h        ) first dimension size does not equal NNZ.      ) second dimension size does not match rank of tensor.  ] not in lexicographic sorted order.    void std::__cxx11::basic_string<_CharT, _Traits, _Alloc>::pop_back() [with _CharT = char; _Traits = std::char_traits<char>; _Alloc = std::allocator<char>]      /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/basic_string.h      Warning: Model contains experimental ops:       . Please check if it is a valid proto.  Unable to parse proto from file:        . Please check if it is a valid protobuf file of proto.         ) has zero input and zero output.        is deprecated in domain_version of     Graph must be in single static assignment (SSA) form, however ' ' has been used as graph input names multiple times.    Tensor initializers must have a non-empty name   initializer name is not unique  in initializer but not in graph input  Sparse tensor initializers must have a non-empty name    sparse initializer name is not unique across initializers and sparse_initializers      Nodes in a graph must be topologically sorted, however input '  
 is not output of any previous nodes.  ' has been used as output names multiple times. ' is not an output of any node in graph.        Bad node spec for node. Name:   type field and data field mismatch in attribute         ) should not contain more than one value field. ) should refer to attribute in parent node.     Condition for the if. The tensor must contain a single element. Values 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.      Graph 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.    /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/controlflow/defs.cc       
Generic Looping construct. This loop has multiple termination conditions:

1) Trip count. Iteration count specified at runtime. Set by
   specifying the input M. Optional. Set to empty string to omit.
   Note that a static trip count (specified at graph construction time) can be
   specified by passing in a constant node for input M.
2) Loop termination condition. This is an input to the op that determines
   whether to run the first iteration and also a loop-carried dependency for
   the body graph. The body graph must yield a value for the condition variable,
   whether this input is provided or not.

This table summarizes the operating modes of this operator with equivalent
C-style code:

Operator inputs defined as (max_trip_count, condition_var).

* input ("", ""):
        for (int i=0; ; ++i) {
          cond = ... // Note this value is ignored, but is required in the body
        }

* input ("", cond) // Note this is analogous to a while loop
        bool cond = ...;
        for (int i=0; cond; ++i) {
          cond = ...;
        }

* input ("", 1) // Note this is analogous to a do-while loop
        bool cond = true
        for (int i=0; cond; ++i) {
          cond = ...;
        }

* input (trip_count, "") // Note this is analogous to a for loop
        int trip_count = ...
        for (int i=0; i < trip_count; ++i) {
          cond = ...; // ignored
        }

* input (trip_count, cond)
        int trip_count = ...;
        bool cond = ...;
        for (int i=0; i < trip_count && cond; ++i) {
          cond = ...;
        }


*Sample usage - cond as well as trip count*

    graph predict-net {
      %a = Constant[value = <Scalar Tensor [3]>]()
      %b = Constant[value = <Scalar Tensor [6]>]()
      %keepgoing = Constant[value = <Scalar Tensor [1]>]()
      %max_trip_count = Constant[value = <Scalar Tensor [10]>]()
      %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_vals = Loop[body = <graph body-net>](%max_trip_count, %keepgoing, %b)
      return
    }

    graph body-net (
      %i[INT32, scalar]           // iteration number
      %keepgoing_in[BOOL, scalar] // incoming loop-termination-condition; not used
      %b_in[INT32, scalar]        // incoming value of loop-carried-dependency b
    ) {
      %my_local = Add(%a, %b_in)
      %b_out = Sub(%a, %b_in) // outgoing value of loop-carried-dependency b
      %keepgoing_out = Greater(%my_local, %b_out) // outgoing loop-termination-condition
      %user_defined_val = Add(%b_in, %b_in) // scan-output value to be accumulated
      return %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_val
    }

*Sample equivalent C code*

    {
      /* User-defined code (enclosing scope) */
      int a = 3, b = 6;
      bool keepgoing = true; // Analogous to input cond
      /* End user-defined code */

      /* Implicitly-defined code */
      const int max_trip_count = 10; // Analogous to input M
      int user_defined_vals[]; // Imagine this is resizable
      /* End implicitly-defined code */
      /* initialize loop-carried variables and scan-output variables */
      bool keepgoing_out = keepgoing
      int b_out = b

      for (int i=0; i < max_trip_count && keepgoing_out; ++i) {
        /* Implicitly-defined code: bind actual parameter values
           to formal parameter variables of loop-body */
        bool keepgoing_in = keepgoing_out;
        bool b_in = b_out;

        /* User-defined code (loop body) */
        int my_local = a + b_in; // Reading value "a" from the enclosing scope is fine
        b_out = a - b_in;
        keepgoing_out = my_local > b_out;
        user_defined_val = b_in + b_in; // b_in and b_out are different variables
        /* End user-defined code */

        /* Implicitly defined-code */
        user_defined_vals[i] = user_defined_val // accumulate scan-output values
      }
      // int t = my_local; // Can't do this. my_local is not accessible here.

      // The values below are bound to the output variables of the loop and therefore accessible
      // b_out; user_defined_vals; keepgoing_out;
    }

There are several things of note in this code snippet:

1) Values from the enclosing scope (i.e. variable "a" here) are in scope and can
   be referenced in the inputs of the loop.
2) Any values computed in the loop body that needs to be used in a subsequent
   iteration or after the loop are modelled using a pair of variables in the loop-body,
   consisting of an input variable (eg., b_in) and an output variable (eg., b_out).
   These are referred to as loop-carried dependences. The loop operation node
   supplies the input value of the input variable for the first iteration, and
   returns the output value of the output variable produced by the final
   iteration.
3) Scan_output variables are used to implicitly concatenate values computed across
   all the iterations. In the above example, the value of user_defined_val computed
   over all iterations are concatenated and returned as the value of user_defined_vals
   after the loop.
4) Values created in the body cannot be accessed in the enclosing scope,
   except using the mechanism described above.

Note that the semantics of this op support "diagonal" or "wavefront" execution.
(See Step 3 here for an example:
https://devblogs.nvidia.com/optimizing-recurrent-neural-networks-cudnn-5/).
Frontends should emit multi-layer RNNs as a series of While operators (with
time being the inner looping dimension), with each successive layer consuming
the scan_outputs from the previous layer, possibly going through several
point-wise operators (e.g. dropout, residual connections, linear layer).

The input/output of subgraph (produced by loop node) matching is based on order instead of name. The implementation will figure out the names based on this order.
    A maximum trip-count for the loop specified at runtime. Optional. Pass empty string to skip.    A boolean termination condition. Optional. Pass empty string to skip.   The initial values of any loop-carried dependencies (values that change across loop iterations) Final N loop carried dependency values then K scan_outputs. Scan outputs must be Tensors.       The 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 of bool, which should be a scalar.       
Scan can be used to iterate over one or more scan_input tensors,
constructing zero or more scan_output tensors. It combines ideas from general recurrences,
functional programming constructs such as scan, fold, map, and zip, and is intended to enable
generalizations of RNN-like constructs for sequence-to-sequence processing.
Other tensors (referred to as state_variables here) can be used to carry a state
when iterating from one element to another (similar to hidden-state in RNNs, also referred
to as loop-carried dependences in the context of loops).
Many common usages involve a single scan_input tensor (where functionality
similar to scan, fold and map can be obtained). When more than one scan_input is used,
a behavior similar to zip is obtained.

The attribute body must be a graph, specifying the computation to be performed in
every iteration. It takes as input the current values of the state_variables and
the current iterated element of the scan_inputs. It must return the (updated) values
of the state_variables and zero or more scan_output_element tensors. The values of the
scan_output_element tensors are concatenated over all the iterations to produce the
scan_output values of the scan construct (similar to the concatenated intermediate
hidden-state values of RNN-like constructs). All the output tensors (state_variables as
well as scan_output_element tensors) are required to have the same shape in each iteration
of the loop (a restriction imposed to enable efficient memory allocation).

Note that the iterated element passed to the body subgraph does not have a sequence
axis. It will have a rank one less than the rank of the corresponding scan_input.

The scan operation returns the final values of the state_variables as well as the
scan_outputs.

The optional attribute scan_input_directions specifies the direction (forward or backward)
for each scan input. If this attribute is omitted, all sequences are scanned in the forward
direction. A bidirectional scan may be performed by specifying the same tensor input twice
in the scan_inputs, once with a forward direction, and once with a backward direction.

The scan_output of the operation is produced by concatenating the scan_output_element
values produced by the body in each iteration.  The optional attribute scan_output_directions
specifies the direction in which scan_output is constructed (by appending or prepending the
scan_output_element to scan_output in each iteration) for each scan_output. If this attribute
is omitted, the scan_output_element is appended to the scan_output in each iteration.

The optional attribute scan_input_axes specifies the axis to be scanned for each scan_input.
If omitted, every scan_input will be scanned in axis 0. For example, if axis 0 is the
batch axis and axis 1 is the time axis (to be scanned), specify an axis value of 1.
Note that scanning a non-zero axis may be less efficient than scanning axis zero.

The optional attribute scan_output_axes specifies the axis along which the scan_outputs
are accumulated for each scan_output. For example, if axis 1 is the time axis (to be
scanned) for both inputs and outputs, specify a scan_input axis and scan_output axis
value of 1.

Note that because of the ONNX restriction that only the last parameter of an operator can
be variadic, the initial-states and scan-inputs are listed together as one input parameter.
Similarly, the final-states and scan-outputs are listed together as one output parameter.
The attribute num_scan_inputs indicates the number M of scan-inputs.

The behavior of

    Scan <
        num_scan_inputs = m,
        body = loop-body,
        scan_input_axes = [axis_1, ..., axis_m]
    > (init_1, ..., init_n, scan_1, ..., scan_m)

is equivalent to the following pseudo-code:

    // scan_i.shape[axis_i] denotes the (max) sequence-length of scan_i
    // scan_i.shape[axis_i] is required to be equal to scan_j.shape[axis_j] for all i,j.
    sequence_length = scan_1.shape[axis_1];

    // initialize state-variables
    st_1 = init_1; ... st_n = init_n;
    // initialize scan-output variables: [] denotes an empty tensor
    scan_out_1 = []; ...; scan_out_k = [];
    // identify number of iterations:

    // execute loop
    for (int t = 0; t < sequence_length; ++t) {
        // generate the scan-input elements: the notation T<axis=k>[t] indicates the sub-tensor
        // of rank one less than T obtained by indexing T at position t along axis k.
        si_1 = scan_1<axis=axis_1>[t];
        ... ;
        si_m = scan_m<axis=axis_m>[t];
        // execute loop-body
        st_1, ..., st_n, so_1, ..., so_k = loop-body(st_1, ..., st_n, si_1, ..., si_m)
        // accumulate the scan-output elements
        scan_out_1 = Concat<axis=0>(scan_out_1, so_1); ... ; scan_out_k = Concat<axis=0>(scan_out_k, so_k);
    }

    return st_1, ..., st_n, scan_out_1, ..., scan_out_k;

*Sample usage: Encoding RNN using a Scan*

The following example shows how a simple RNN over an input tensor %X, with weight tensor %Wi,
recurrence weight tensor %Ri, bias tensors %Wbi and %Rbi, and initial hidden-state %H_0 can
be encoded as a ScanLoop. Note that the loop-body is a nested graph, and it directly computes
%Wi, %Ri, %Wbi, and %Rbi (typically constants or initializers in the body graph). If these
values are computed in the outer graph, they need to be passed in as extra state_variables.

    graph rnn-encoding {
      %H_0 = ...
      %X = ...
      %Y_h, %Y = Scan[body = <graph rnn-cell-1>, num_scan_inputs=1](%H_0, %X)
      return %Y, %Y_h
    }

    graph rnn-cell-1 (
      %H_tminus1[FLOAT, tensor]
      %X_t[FLOAT, tensor]
    ) {
      %Wi = ...
      %Ri = ...
      %Wbi = ...
      %Rbi = ...
      %t1 = X_t * (Wi^T)
      %t2 = H_tminus1*(Ri^T)
      %t3 = Add(%t1, %t2)
      %t4 = Add(%t3, %Wbi)
      %t5 = Add(%t4, %Rbi)
      %Ht = Tanh(%t5)
      %Accumulate = Identity(%Ht)
      return %Ht, %Accumulate
    }

      Initial values of the loop's N state variables followed by M scan_inputs        Final values of the loop's N state variables followed by K scan_outputs The 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.    An 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].   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const onnx::TensorProto*; _Alloc = std::allocator<const onnx::TensorProto*>; reference = const onnx::TensorProto*&]    then_branch and else_branch produce different number of outputs.        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = const onnx::TypeProto*; _Alloc = std::allocator<const onnx::TypeProto*>; reference = const onnx::TypeProto*&; size_type = long unsigned int]     is invalid for a tensor of rank        Can't merge shape info. Both inferred and declared dimension have values but they differ. Inferred=     Mismatched tensor element type for output       All Tensor, Sequence(Tensor), Optional(Tensor), and Optional(Sequence(Tensor)) types up to IRv11.       /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/controlflow/old.cc        All Tensor, Sequence(Tensor), Optional(Tensor), and Optional(Sequence(Tensor)) types up to IRv10.       All Tensor, Sequence(Tensor), Optional(Tensor), and Optional(Sequence(Tensor)) types up to IRv9.        All Tensor, Sequence(Tensor), Optional(Tensor), and Optional(Sequence(Tensor)) types up to IRv4.        
Scan can be used to iterate over one or more scan_input tensors,
constructing zero or more scan_output tensors. It combines ideas from general recurrences,
functional programming constructs such as scan, fold, map, and zip, and is intended to enable
generalizations of RNN-like constructs for sequence-to-sequence processing.
Other tensors (referred to as state_variables here) can be used to carry a state
when iterating from one element to another (similar to hidden-state in RNNs, also referred
to as loop-carried dependences in the context of loops). All these tensors are required to
have the same shape in each iteration of the loop (a restriction imposed to enable efficient
memory allocation). Many common usages involve a single scan_input tensor (where functionality
similar to scan, fold and map can be obtained). When more than one scan_input is used,
a behavior similar to zip is obtained.

The attribute body must be a graph, specifying the computation to be performed in
every iteration. It takes as input the current values of the state_variables and
the current iterated element of the scan_inputs. It must return the (updated) values
of the state_variables and zero or more scan_output_element tensors. The values of the
scan_output_element tensors are concatenated over all the iterations to produce the
scan_output values of the scan construct (similar to the concatenated intermediate
hidden-state values of RNN-like constructs).

The scan operation returns the final values of the state_variables as well as the
scan_outputs.

The operation supports batching, and the batch-axis is required to be 0.
When multiple scan_input tensors are used, they must all have the same batch-size,
and they must all have the same maximum-sequence-length (the dimensionality of the
sequence axis or scan axis). The sequence axis or scan axis is required to be 1.

The operation has an optional sequence_lens input (of shape [BATCH_SIZE]) to
allow variable length sequences of length <= the maximum-sequence-length. If this
input is not specified, all sequences are assumed to be of length equal to
maximum-sequence-length. For variable length input sequences, the scan_outputs
will consist of a sequence of same length as the input, padded to the
maximum-sequence-length.

The optional attribute directions can be used to scan a sequence in the reverse direction.
If this attribute is omitted, all sequences are scanned in the forward direction.
A bidirectional scan be performed by specifying the same tensor input twice in the
scan_inputs, once with a forward direction, and once with a backward direction.

Note that because of the ONNX restriction that only the last parameter of an operator can
be variadic, the initial-states and scan-inputs are listed together as one input parameter.
Similarly, the final-states and scan-outputs are listed together as one output parameter.
The attribute num_scan_inputs indicates the number M of scan-inputs.

The behavior of

    Scan <
        num_scan_inputs = m,
        body = loop-body
    > (sequence_lengths, init_1, ..., init_n, scan_1, ..., scan_m)

is equivalent to the following pseudo-code:

    // T.shape[0] denotes the batch-size of T
    // The batch-size of scan_1, ..., scan_m are all required to be equal
    batch_size = scan_1.shape[0];

    // scan_i.shape[1] denotes the (max) sequence-length of scan_i
    // scan_i.shape[1] is required to be equal to scan_j.shape[1] for all i,j.
    max_sequence_length = scan_1.shape[1];

    for (int batch = 0; batch < batch_size; ++batch) {
        // initialize state-variables
        st_1 = init_1; ... st_n = init_n;
        // initialize scan-output variables: [] denotes an empty tensor
        scan_out_1 = []; ...; scan_out_k = [];
        // identify number of iterations:
        N = (sequence_lengths specified) ? sequence_lengths[batch] : max_sequence_length;

        // execute loop
        for (int t = 0; t < N; ++t) {
            // generate the scan-input elements: the notation T<axis=k>[t] indicates the sub-tensor
            // of rank one less than T obtained by indexing T at position t along axis k.
            si_1 = (scan_1<axis=0>[batch])<axis=1>[t];
            ... ;
            si_m = (scan_m<axis=0>[batch])<axis=1>[t];
            // execute loop-body
            st_1, ..., st_n, so_1, ..., so_k = loop-body(st_1, ..., st_n, si_1, ..., si_m)
            // accumulate the scan-output elements
            scan_out_1 = Concat<axis=0>(scan_out_1, so_1); ... ; scan_out_k = Concat<axis=0>(scan_out_k, so_k);
        }
        // accumulate the outputs for this batch:
        bst_1[batch] = st_1; ..., bst_n[batch] = st_n;
        // Note scan-outputs will have size max_sequence_length, but only first N values will be meaningful.
        // The remaining values have an undefined value.
        b_scan_out_1[batch] = scan_out_1; ...; b_scan_out_k[batch] = scan_out_k;
    }
    return bst_1, ..., bst_n, b_scan_out_1, ..., b_scan_out_k;



*Sample usage: Encoding RNN using a Scan*

The following example shows how a simple RNN over an input tensor %X, with weight tensor %Wi,
recurrence weight tensor %Ri, bias tensors %Wbi and %Rbi, and initial hidden-state %H_0 can
be encoded as a ScanLoop. Note that the loop-body is a nested graph, and it directly computes
%Wi, %Ri, %Wbi, and %Rbi (typically constants or initializers in the body graph). If these
values are computed in the outer graph, they need to be passed in as extra state_variables.

    graph rnn-encoding {
      %H_0 = ...
      %X = ...
      %Y_h, %Y = Scan[body = <graph rnn-cell-1>, num_scan_inputs=1]("", %H_0, %X)
      return %Y, %Y_h
    }

    graph rnn-cell-1 (
      %H_tminus1[FLOAT, tensor]
      %X_t[FLOAT, tensor]
    ) {
      %Wi = ...
      %Ri = ...
      %Wbi = ...
      %Rbi = ...
      %t1 = X_t * (Wi^T)
      %t2 = H_tminus1*(Ri^T)
      %t3 = Add(%t1, %t2)
      %t4 = Add(%t3, %Wbi)
      %t5 = Add(%t4, %Rbi)
      %Ht = Tanh(%t5)
      %Accumulate = Identity(%Ht)
      return %Ht, %Accumulate
    }

    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).  
Generic Looping construct. This loop has multiple termination conditions:

1) Trip count. Iteration count specified at runtime. Set by
   specifying the input M. Optional. Set to empty string to omit.
   Note that a static trip count (specified at graph construction time) can be
   specified by passing in a constant node for input M.
2) Loop termination condition. This is an input to the op that determines
   whether to run the first iteration and also a loop-carried dependency for
   the body graph. The body graph must yield a value for the condition variable,
   whether this input is provided or not.

This table summarizes the operating modes of this operator with equivalent
C-style code:

Operator inputs defined as (max_trip_count, condition_var).

    input ("", ""):
        for (int i=0; ; ++i) {
          cond = ... // Note this value is ignored, but is required in the body
        }

    input ("", cond) // Note this is analogous to a while loop
        bool cond = ...;
        for (int i=0; cond; ++i) {
          cond = ...;
        }

    input ("", 1) // Note this is analogous to a do-while loop
        bool cond = true
        for (int i=0; cond; ++i) {
          cond = ...;
        }

    input (trip_count, "") // Note this is analogous to a for loop
        int trip_count = ...
        for (int i=0; i < trip_count; ++i) {
          cond = ...; // ignored
        }

    input (trip_count, cond)
        int trip_count = ...;
        bool cond = ...;
        for (int i=0; i < trip_count && cond; ++i) {
          cond = ...;
        }


*Sample usage - cond as well as trip count*

    graph predict-net {
      %a = Constant[value = <Scalar Tensor [3]>]()
      %b = Constant[value = <Scalar Tensor [6]>]()
      %keepgoing = Constant[value = <Scalar Tensor [1]>]()
      %max_trip_count = Constant[value = <Scalar Tensor [10]>]()
      %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_vals = Loop[body = <graph body-net>](%max_trip_count, %keepgoing, %b)
      return
    }

    graph body-net (
      %i[INT32, scalar]
      %keepgoing[BOOL, scalar]
      %b[INT32, scalar]
    ) {
      %my_local = Add(%a, %b)
      %b_out = Sub(%a, %b)
      %keepgoing_out = Greater(%my_local, %b_out)
      %user_defined_vals = Add(%b, %b)
      return %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_vals
    }

*Sample equivalent C code*

    {
      /* User-defined code (enclosing scope) */
      int a = 3, b = 6;
      bool keepgoing = true; // Analogous to input cond
      /* End user-defined code */

      /* Implicitly-defined code */
      const int max_trip_count = 10; // Analogous to input M
      int user_defined_vals[]; // Imagine this is resizable
      /* End implicitly-defined code */
      for (int i=0; i < max_trip_count && keepgoing; ++i) {
        /* User-defined code (loop body) */
        int my_local = a + b; // Reading values in the enclosing scope is fine
        b = a - b; // writes fine if we specify b as a loop-carried dependency
        keepgoing = my_local > b; // keepgoing is a loop-carried dependency
        user_defined_vals[i] = b + b;
        /* End user-defined code */
      }
      // my_local = 123; // Can't do this. my_local was defined in the body

      // These below values are live-out from the loop and therefore accessible
      b_out; user_defined_vals; keepgoing_out;
    }

There are several things of note in this code snippet:

1) Values from the enclosing scope (i.e. variable a here) are in scope and can
   be referenced in the inputs of the loop.
2) Any variables which you wish to make available in the enclosing scope (i.e.
   the variables b and keepgoing) must be declared as either loop-carried
   dependencies (both at the op inputs and output and at the body net input and
   output) or scan_outputs.
3) Values created in the body cannot be accessed in the enclosing scope.

Note that the semantics of this op support "diagonal" or "wavefront" execution.
(See Step 3 here for an example:
https://devblogs.nvidia.com/optimizing-recurrent-neural-networks-cudnn-5/).
Frontends should emit multi-layer RNNs as a series of While operators (with
time being the inner looping dimension), with each successive layer consuming
the scan_outputs from the previous layer, possibly going through several
point-wise operators (e.g. dropout, residual connections, linear layer).
     Final N loop carried dependency values then K scan_outputs      
Generic Looping construct. This loop has multiple termination conditions:

1) Trip count. Iteration count specified at runtime. Set by
   specifying the input M. Optional. Set to empty string to omit.
   Note that a static trip count (specified at graph construction time) can be
   specified by passing in a constant node for input M.
2) Loop termination condition. This is an input to the op that determines
   whether to run the first iteration and also a loop-carried dependency for
   the body graph. The body graph must yield a value for the condition variable,
   whether this input is provided or not.

This table summarizes the operating modes of this operator with equivalent
C-style code:

Operator inputs defined as (max_trip_count, condition_var).

    input ("", ""):
        for (int i=0; ; ++i) {
          cond = ... // Note this value is ignored, but is required in the body
        }

    input ("", cond) // Note this is analogous to a while loop
        bool cond = ...;
        for (int i=0; cond; ++i) {
          cond = ...;
        }

    input ("", 1) // Note this is analogous to a do-while loop
        bool cond = true
        for (int i=0; cond; ++i) {
          cond = ...;
        }

    input (trip_count, "") // Note this is analogous to a for loop
        int trip_count = ...
        for (int i=0; i < trip_count; ++i) {
          cond = ...; // ignored
        }

    input (trip_count, cond)
        int trip_count = ...;
        bool cond = ...;
        for (int i=0; i < trip_count && cond; ++i) {
          cond = ...;
        }


*Sample usage - cond as well as trip count*

    graph predict-net {
      %a = Constant[value = <Scalar Tensor [3]>]()
      %b = Constant[value = <Scalar Tensor [6]>]()
      %keepgoing = Constant[value = <Scalar Tensor [1]>]()
      %max_trip_count = Constant[value = <Scalar Tensor [10]>]()
      %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_vals = Loop[body = <graph body-net>](%max_trip_count, %keepgoing, %b)
      return
    }

    graph body-net (
      %i[INT32, scalar]           // iteration number
      %keepgoing_in[BOOL, scalar] // incoming loop-termination-condition; not used
      %b_in[INT32, scalar]        // incoming value of loop-carried-dependency b
    ) {
      %my_local = Add(%a, %b_in)
      %b_out = Sub(%a, %b_in) // outgoing value of loop-carried-dependency b
      %keepgoing_out = Greater(%my_local, %b_out) // outgoing loop-termination-condition
      %user_defined_val = Add(%b_in, %b_in) // scan-output value to be accumulated
      return %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_val
    }

*Sample equivalent C code*

    {
      /* User-defined code (enclosing scope) */
      int a = 3, b = 6;
      bool keepgoing = true; // Analogous to input cond
      /* End user-defined code */

      /* Implicitly-defined code */
      const int max_trip_count = 10; // Analogous to input M
      int user_defined_vals[]; // Imagine this is resizable
      /* End implicitly-defined code */
      /* initialize loop-carried variables and scan-output variables */
      bool keepgoing_out = keepgoing
      int b_out = b

      for (int i=0; i < max_trip_count && keepgoing_out; ++i) {
        /* Implicitly-defined code: bind actual parameter values
           to formal parameter variables of loop-body */
        bool keepgoing_in = keepgoing_out;
        bool b_in = b_out;

        /* User-defined code (loop body) */
        int my_local = a + b_in; // Reading value "a" from the enclosing scope is fine
        b_out = a - b_in;
        keepgoing_out = my_local > b_out;
        user_defined_val = b_in + b_in; // b_in and b_out are different variables
        /* End user-defined code */

        /* Implicitly defined-code */
        user_defined_vals[i] = user_defined_val // accumulate scan-output values
      }
      // int t = my_local; // Can't do this. my_local is not accessible here.

      // The values below are bound to the output variables of the loop and therefore accessible
      // b_out; user_defined_vals; keepgoing_out;
    }

There are several things of note in this code snippet:

1) Values from the enclosing scope (i.e. variable "a" here) are in scope and can
   be referenced in the inputs of the loop.
2) Any values computed in the loop body that needs to be used in a subsequent
   iteration or after the loop are modelled using a pair of variables in the loop-body,
   consisting of an input variable (eg., b_in) and an output variable (eg., b_out).
   These are referred to as loop-carried dependences. The loop operation node
   supplies the input value of the input variable for the first iteration, and
   returns the output value of the output variable produced by the final
   iteration.
3) Scan_output variables are used to implicitly concatenate values computed across
   all the iterations. In the above example, the value of user_defined_val computed
   over all iterations are concatenated and returned as the value of user_defined_vals
   after the loop.
4) Values created in the body cannot be accessed in the enclosing scope,
   except using the mechanism described above.

Note that the semantics of this op support "diagonal" or "wavefront" execution.
(See Step 3 here for an example:
https://devblogs.nvidia.com/optimizing-recurrent-neural-networks-cudnn-5/).
Frontends should emit multi-layer RNNs as a series of While operators (with
time being the inner looping dimension), with each successive layer consuming
the scan_outputs from the previous layer, possibly going through several
point-wise operators (e.g. dropout, residual connections, linear layer).
      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. 
Generic Looping construct. This loop has multiple termination conditions:

1) Trip count. Iteration count specified at runtime. Set by
   specifying the input M. Optional. Set to empty string to omit.
   Note that a static trip count (specified at graph construction time) can be
   specified by passing in a constant node for input M.
2) Loop termination condition. This is an input to the op that determines
   whether to run the first iteration and also a loop-carried dependency for
   the body graph. The body graph must yield a value for the condition variable,
   whether this input is provided or not.

This table summarizes the operating modes of this operator with equivalent
C-style code:

Operator inputs defined as (max_trip_count, condition_var).

    input ("", ""):
        for (int i=0; ; ++i) {
          cond = ... // Note this value is ignored, but is required in the body
        }

    input ("", cond) // Note this is analogous to a while loop
        bool cond = ...;
        for (int i=0; cond; ++i) {
          cond = ...;
        }

    input ("", 1) // Note this is analogous to a do-while loop
        bool cond = true
        for (int i=0; cond; ++i) {
          cond = ...;
        }

    input (trip_count, "") // Note this is analogous to a for loop
        int trip_count = ...
        for (int i=0; i < trip_count; ++i) {
          cond = ...; // ignored
        }

    input (trip_count, cond)
        int trip_count = ...;
        bool cond = ...;
        for (int i=0; i < trip_count && cond; ++i) {
          cond = ...;
        }


*Sample usage - cond as well as trip count*

    graph predict-net {
      %a = Constant[value = <Scalar Tensor [3]>]()
      %b = Constant[value = <Scalar Tensor [6]>]()
      %keepgoing = Constant[value = <Scalar Tensor [1]>]()
      %max_trip_count = Constant[value = <Scalar Tensor [10]>]()
      %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_vals = Loop[body = <graph body-net>](%max_trip_count, %keepgoing, %b)
      return
    }

    graph body-net (
      %i[INT32, scalar]           // iteration number
      %keepgoing_in[BOOL, scalar] // incoming loop-termination-condition; not used
      %b_in[INT32, scalar]        // incoming value of loop-carried-dependency b
    ) {
      %my_local = Add(%a, %b_in)
      %b_out = Sub(%a, %b_in) // outgoing value of loop-carried-dependency b
      %keepgoing_out = Greater(%my_local, %b_out) // outgoing loop-termination-condition
      %user_defined_val = Add(%b_in, %b_in) // scan-output value to be accumulated
      return %keepgoing_out, %b_out, %user_defined_val
    }

*Sample equivalent C code*

    {
      /* User-defined code (enclosing scope) */
      int a = 3, b = 6;
      bool keepgoing = true; // Analogous to input cond
      /* End user-defined code */

      /* Implicitly-defined code */
      const int max_trip_count = 10; // Analogous to input M
      int user_defined_vals[]; // Imagine this is resizable
      /* End implicitly-defined code */
      /* initialize loop-carried variables and scan-output variables */
      bool keepgoing_out = keepgoing
      int b_out = b

      for (int i=0; i < max_trip_count && keepgoing_out; ++i) {
        /* Implicitly-defined code: bind actual parameter values
           to formal parameter variables of loop-body */
        bool keepgoing_in = keepgoing_out;
        bool b_in = b_out;

        /* User-defined code (loop body) */
        int my_local = a + b_in; // Reading value "a" from the enclosing scope is fine
        b_out = a - b_in;
        keepgoing_out = my_local > b_out;
        user_defined_val = b_in + b_in; // b_in and b_out are different variables
        /* End user-defined code */

        /* Implicitly defined-code */
        user_defined_vals[i] = user_defined_val // accumulate scan-output values
      }
      // int t = my_local; // Can't do this. my_local is not accessible here.

      // The values below are bound to the output variables of the loop and therefore accessible
      // b_out; user_defined_vals; keepgoing_out;
    }

There are several things of note in this code snippet:

1) Values from the enclosing scope (i.e. variable "a" here) are in scope and can
   be referenced in the inputs of the loop.
2) Any values computed in the loop body that needs to be used in a subsequent
   iteration or after the loop are modelled using a pair of variables in the loop-body,
   consisting of an input variable (eg., b_in) and an output variable (eg., b_out).
   These are referred to as loop-carried dependences. The loop operation node
   supplies the input value of the input variable for the first iteration, and
   returns the output value of the output variable produced by the final
   iteration.
3) Scan_output variables are used to implicitly concatenate values computed across
   all the iterations. In the above example, the value of user_defined_val computed
   over all iterations are concatenated and returned as the value of user_defined_vals
   after the loop.
4) Values created in the body cannot be accessed in the enclosing scope,
   except using the mechanism described above.

Note that the semantics of this op support "diagonal" or "wavefront" execution.
(See Step 3 here for an example:
https://devblogs.nvidia.com/optimizing-recurrent-neural-networks-cudnn-5/).
Frontends should emit multi-layer RNNs as a series of While operators (with
time being the inner looping dimension), with each successive layer consuming
the scan_outputs from the previous layer, possibly going through several
point-wise operators (e.g. dropout, residual connections, linear layer).

The input/output of subgraph (produced by loop node) matching is based on order instead of name. The implementation will figure out the names based on this order.
  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnx::TypeProto; _Alloc = std::allocator<onnx::TypeProto>; reference = onnx::TypeProto&]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const onnx::TypeProto*; _Alloc = std::allocator<const onnx::TypeProto*>; reference = const onnx::TypeProto*&]  Graph attribute inferencing returned type information for       Scan 'body' subgraph outputs should all be tensors but output   Loop 'body' subgraph outputs should all be tensors but output   Loop 'body' subgraph outputs should all be tensors or sequences but output      Loop 'body' subgraph scan outputs should all be tensors but output      cannot create std::vector larger than max_size()        ) 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 (  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = long int; _Alloc = std::allocator<long int>; reference = long int&; size_type = long unsigned int]      Loop 'body' subgraph outputs should all be tensors or sequences or optionals, but output        Unsupported type proto value case.      DataTypeUtils::FromDataTypeString - Received invalid data type string ' All inputs to 'Range' op must be of the same type       Input to 'Range' op should be scalars (Tensor with only one element and shape empty)    std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = float; _Alloc = std::allocator<float>; const_reference = const float&; size_type = long unsigned int]       std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = int; _Alloc = std::allocator<int>; const_reference = const int&; size_type = long unsigned int]     std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = double; _Alloc = std::allocator<double>; const_reference = const double&; size_type = long unsigned int]    Input tensor must be 2-dimensional      
This operator produces a constant tensor. Exactly one of the provided attributes, either value, sparse_value,
or value_* must be specified.
   The value for the elements of the output tensor.        The value for the elements of the output tensor in sparse format.       The value for the sole element for the scalar, int64, output tensor.    The values for the elements for the 1D, int64, output tensor.   The value for the sole element for the scalar, float32, output tensor.  The values for the elements for the 1D, float32, output tensor. The value for the sole element for the scalar, UTF-8 string, output tensor.     The values for the elements for the 1D, UTF-8 string, output tensor.    Output tensor containing the same value of the provided tensor. /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/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 float32   1D tensor. The shape of the expected output tensor. If empty tensor is given, the output would be a scalar. All values must be >= 0.    Output 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 output types to be numerics or boolean.       
Generate a 2D tensor (matrix) with ones on the diagonal and zeros everywhere else. Only 2D
tensors are supported, i.e. input T1 must be of rank 2. The shape of the output tensor is the
same as the input tensor. The data type can be specified by the 'dtype' argument. If
'dtype' is not specified, then the type of input tensor is used. By default, the main diagonal
is populated with ones, but attribute 'k' can be used to populate upper or lower diagonals.
The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the
TensorProto message and be valid as an output type.
 (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. 2D input tensor to copy shape, and optionally, type information from.   Output tensor, same shape as input tensor T1.   Constrain output types. Strings and complex are not supported.  
Generate a tensor with random values drawn from a uniform distribution. The shape
of the tensor is specified by the `shape` argument and the range by `low` and `high`.

The data type is specified by the 'dtype' argument. The 'dtype' argument must
be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the
TensorProto message.
    Lower boundary of the output values.    Upper boundary of the output values.    (Optional) Seed to the random generator, if not specified we will auto generate one.    The 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 distribution  
Generate a tensor with random values drawn from a normal distribution. The shape
of the tensor is specified by the `shape` argument and the parameter of the normal distribution
specified by `mean` and `scale`.

The data type is specified by the 'dtype' argument. The 'dtype' argument must
be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the
TensorProto message.
  The mean of the normal distribution.    The 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   
Generate a tensor with random values drawn from a uniform distribution.
The shape of the output tensor is copied from the shape of the input tensor,
and the parameters of the uniform distribution are specified by `low` and `high`.

The data type is specified by the 'dtype' argument, or copied from the input tensor if not provided.
The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the
TensorProto message and be valid as an output type.
     (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 output types to float tensors.        
Generate a tensor with random values drawn from a normal distribution.
The shape of the output tensor is copied from the shape of the input tensor,
and the parameters of the normal distribution are specified by `mean` and `scale`.

The data type is specified by the 'dtype' argument, or copied from the input tensor if not provided.
The 'dtype' argument must be one of the data types specified in the 'DataType' enum field in the
TensorProto message, and be valid as an output type.
    Constrain to any tensor type. If the dtype attribute is not provided this must be a valid output type.  
Generate a tensor of samples from a multinomial distribution according to the probabilities
of each of the possible outcomes.
 (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 output types to integral tensors.     
Generate a tensor containing a sequence of numbers that begin at `start` and extends by increments of `delta`
up to `limit` (exclusive).

The number of elements in the output of range is computed as below:

```
number_of_elements = max( ceil( (limit - start) / delta ) , 0 )
```

The pseudocode determining the contents of the output is shown below:

```
for(int i=0; i<number_of_elements; ++i) {
  output[i] =  start + (i * delta);
}
```

Example 1

```
Inputs: start = 3, limit = 9, delta = 3
Output: [3, 6]
```

Example 2

```
Inputs: start = 10, limit = 4, delta = -2
Output: [10, 8, 6]
```
    Scalar. First entry for the range of output values.     Scalar. Exclusive upper limit for the range of output values.   A 1-D tensor with same type as the inputs containing generated range of values. Constrain input types to common numeric type tensors.   
          {
            sub_result = Sub (limit, start)
            sub_result_casted = Cast <to = 1> (sub_result)
            delta_casted = Cast <to = 1> (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 <to = 7> (ceil_result_relu)
            ceil_result_relu_bool = Cast <to = 9> (ceil_result_relu)
            variadic_output, output = Loop (ceil_result_relu_int, ceil_result_relu_bool, start)
              <body = loop_body_attribute (int64 i, bool cond, prev) => (cond_out, current, range) {
                cond_out = Identity (cond)
                current = Add (prev, delta)
                range = Identity (prev)
              }>
          }
            
Draws binary random numbers (0 or 1) from a Bernoulli distribution. The input tensor should be a tensor
containing probabilities p (a value in the range [0,1]) to be used for drawing the binary random number,
where an output of 1 is produced with probability p and an output of 0 is produced with probability (1-p).

This operator is non-deterministic and may not produce the same values in different
implementations (even if a seed is specified).
       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 input types to float tensors. Constrain output types to all numeric tensors and bool tensors. X_random = RandomUniformLike <low = 0.0, high = 1.0, seed = @seed> (input)      Error adding attribute to node of a graph with no nodes X_greater = Greater (X_random, input)   Negative values are not allowed in a shape specification in     Attribute 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      Output type must be int32 or int64      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.  Attribute 'value' of Constant node must exist with 'Tensor' data.       /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/generator/old.cc  (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'.  Constrain input types. Strings and complex are not supported.   Constrain input and output types to all tensor types.   Constrain input and output types to float tensors.      
A constant tensor. Exactly one of the two attributes, either value or sparse_value,
must be specified.
        
Generate a tensor with given value and shape.
 Constrain output types to be numerics.  One and only one of the attributes 'value', 'value_*' or 'sparse_value' must be specified for a Constant node.   expected to have tensor or sparse tensor type:         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.     expected to be a tensor or a sparse tensor type in       must have a non null shape in  Input tensor must be 1-dimensional      Loads and decodes and image from a file. If it can't decode for any reason (e.g. corrupted encoded
stream, invalid format, it will return an empty matrix).
The following image formats are supported:
* BMP
* JPEG (note: Lossless JPEG support is optional)
* JPEG2000
* TIFF
* PNG
* WebP
* Portable image format (PBM, PGM, PPM, PXM, PNM)
Decoded images follow a channel-last layout: (Height, Width, Channels).
**JPEG chroma upsampling method:**
When upsampling the chroma components by a factor of 2, the pixels are linearly interpolated so that the
centers of the output pixels are 1/4 and 3/4 of the way between input pixel centers.
When rounding, 0.5 is rounded down and up at alternative pixels locations to prevent bias towards
larger values (ordered dither pattern).
Considering adjacent input pixels A, B, and C, B is upsampled to pixels B0 and B1 so that
```
B0 = round_half_down((1/4) * A + (3/4) * B)
B1 = round_half_up((3/4) * B + (1/4) * C)
```
This method,  is the default chroma upsampling method in the well-established libjpeg-turbo library,
also referred as "smooth" or "fancy" upsampling.
        Pixel format. Can be one of "RGB", "BGR", or "Grayscale".       Constrain input types to 8-bit unsigned integer tensor. Constrain output types to 8-bit unsigned integer tensor.        /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/image/defs.cc     
Returns the tensor resulted from performing the `{name}` logical operation
elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support).

{broadcast_doc}
     First input operand for the logical operator.   Second input operand for the logical operator.  
Returns the tensor resulting from performing the bitwise `{name}` operation
elementwise on the input tensors `A` and `B` (with Numpy-style broadcasting support).

{broadcast_doc}
    First input operand for the bitwise operator.   Second input operand for the bitwise operator.  Constrain input to boolean tensor.      Constrain output to boolean tensor.     /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/logical/defs.cc   Constrain input types to all (non-complex) tensors.     Constrain input/output to boolean tensors.      
Bitwise shift operator performs element-wise operation. For each input element, if the
attribute "direction" is "RIGHT", this operator moves its binary representation toward
the right side so that the input value is effectively decreased. If the attribute "direction"
is "LEFT", bits of binary representation moves toward the left side, which results the
increase of its actual value. The input X is the tensor to be shifted and another input
Y specifies the amounts of shifting. For example, if "direction" is "Right", X is [1, 4],
and S is [1, 1], the corresponding output Z would be [0, 2]. If "direction" is "LEFT" with
X=[1, 2] and S=[1, 2], the corresponding output Y would be [2, 8].

Because this operator supports Numpy-style broadcasting, X's and Y's shapes are
not necessarily identical.
        First operand, input to be shifted.     Second operand, amounts of shift.       Constrain input and output types to integer tensors.    Direction of moving bits. It can be either "RIGHT" (for right shift) or "LEFT" (for left shift).        
        {
            O1 = Less (A, B)
            O2 = Equal (A, B)
            C = Or (O1, O2)
        }
            
        {
            O1 = Greater (A, B)
            O2 = Equal (A, B)
            C = Or (O1, O2)
        }
         Constrain input/output to integer tensors.      Constrain input to integer tensors.     
Returns the tensor resulted from performing the `{name}` logical operation
elementwise on the input tensors `A` and `B`.

If broadcasting is enabled, the right-hand-side argument will be broadcasted
to match the shape of left-hand-side argument. See the doc of `Add` for a
detailed description of the broadcasting rules.
      If set, defines the broadcast dimensions.       Left input tensor for the logical operator.     Right input tensor for the logical operator.    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const onnx::TensorShapeProto*; _Alloc = std::allocator<const onnx::TensorShapeProto*>; reference = const onnx::TensorShapeProto*&]     /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/logical/old.cc    Constrain input types to all numeric tensors.   Constrain input to float tensors.       Constrain input to integral tensors.    
Generates a {name} window as described in the paper https://ieeexplore.ieee.org/document/1455106.
     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.     A scalar value indicating the length of the window.     A {name} window with length: size. The output has the shape: [size].    
Performs element-wise binary {name} (with Numpy-style broadcasting support).

{broadcast_doc}

(Opset 14 change): Extend supported types to include uint8, int8, uint16, and int16.
   This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check [the doc](Broadcasting.md). Result, has same element type as two inputs     Constrain input and output types to all numeric tensors.        
The operator computes the {description} values for the given input:

 {equation}

The "axis" attribute indicates the dimension along which {name}
will be performed. The output tensor has the same shape
and contains the {name} values of the corresponding input.
  
Describes the dimension {name} will be performed on.
Negative value means counting dimensions
from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input).
       The input tensor of rank >= axis.       The output values with the same shape as the input tensor.      inputs are expected to have tensor type and output type should not be null.     vector::_M_range_check: __n (which is %zu) >= this->size() (which is %zu)       Unsupported input data type of  
              Half = Constant <value = float {0.5}>()
              HalfCast = CastLike (Half, X)
              One = Constant <value = float {1.0}>()
              OneCast = CastLike (One, X)
              TwoOverPi = Constant <value = float {0.63661977236}>()
              TwoOverPiCast = CastLike (TwoOverPi, X)
              C0 = Constant <value = float {0.044715}>()
              C0Cast = CastLike (C0, X)
              SqrtTwoOverPi = Sqrt (TwoOverPiCast)
              Three = Constant <value = float {3.0}>()
              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 <value = float {0.5}>()
              HalfCast = CastLike (Half, X)
              One = Constant <value = float {1.0}>()
              OneCast = CastLike (One, X)
              Two = Constant <value = float {2.0}>()
              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)
                      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)        
Element-wise {name} of each of the input tensors (with Numpy-style broadcasting support).
All inputs and outputs must have the same data type.
{broadcast_doc}
        This operator supports **unidirectional broadcasting** (         should be unidirectional broadcastable to      ); for more details please check [the doc](Broadcasting.md).    Input rank must be >= 2. input_rank=    Target rank must be 1 less than the input rank. input_rank=     Input and target dimension value mismatch. input_dim_value=     Weight rank must be 1. weight_rank=     The inner-most 2 dimensions must have the same size (mat_w:     First input does not have rank 2        Second input does not have rank 2       Number of input tensors does not match the operands in the equation.    Ellipsis represents incompatible dimensions for input   ) does not match the equation indices ( std::__cxx11::basic_string<_CharT, _Traits, _Alloc>::reference std::__cxx11::basic_string<_CharT, _Traits, _Alloc>::operator[](size_type) [with _CharT = char; _Traits = std::char_traits<char>; _Alloc = std::allocator<char>; reference = char&; size_type = long unsigned int]       Ellipsis represents incompatible dimensions.    %s: __pos (which is %zu) > this->size() (which is %zu)  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!  num_mel_bins input must be scalar.      dft_length input must be scalar.        size input must be greater than 0.      is_onesided and inverse attributes cannot be enabled at the same time   input tensor must have rank >= 2, including the complex dimension.      rank == static_cast<int64_t>(new_shape_proto.dim_size())        /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/math/defs.cc      %s:%u: %s: Assertion `%s` failed: rank should be equal to new_shape_proto.dim_size()    . Valid values are '-rank <= axis && axis != -1 && axis < rank - 1'     %s:%u: %s: Assertion `%s` failed: axis should not be nullptr at this point      dft_length input must be a scalar.      
Performs an element-wise binary modulo operation.
The semantics and supported data types depend on the value of the `fmod` attribute which must be `0` (default), or `1`.

If the `fmod` attribute is set to `0`, `T` is constrained to integer data types and the semantics follow that of the Python `%`-operator.
The sign of the result is that of the divisor.

If `fmod` is set to `1`, the behavior of this operator follows that of the `fmod` function in C and `T` is constrained to floating point data types.
The result of this operator is the remainder of the division operation `x / y` where `x` and `y` are respective elements of `A` and `B`. The result is exactly the value `x - n * y`, where `n` is `x / y` with its fractional part truncated.
The returned value has the same sign as `x` (except if `x` is `-0`) and is less or equal to `|y|` in magnitude.
The following special cases apply when `fmod` is set to `1`:
- If `x` is `-0` and `y` is greater than zero, either `+0` or `-0` may be returned.
- If `x` is `±∞` and `y` is not `NaN`, `NaN` is returned.
- If `y` is `±0` and `x` is not `NaN`, `NaN` should be returned.
- If `y` is `±∞` and `x` is finite, `x` is returned.
- If either argument is `NaN`, `NaN` is returned.

This operator supports **multidirectional (i.e., NumPy-style) broadcasting**; for more details please check [the doc](Broadcasting.md).
   Whether the operator should behave like fmod (default=0 meaning it will do integer mods); Set this to 1 to force fmod treatment Constrain input and output types to high-precision numeric tensors.     
Neg takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where each element flipped sign, y = -x, is applied to
the tensor elementwise.
  Constrain input and output types to signed numeric tensors.     
Absolute takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where absolute value, y = abs(x), is applied to
the tensor elementwise.
    
Reciprocal takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the reciprocal is, y = 1/x, is applied to
the tensor elementwise.
  
Floor takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the floor is, y = floor(x), is applied to
the tensor elementwise. If x is integral, +0, -0, NaN,  or infinite, x itself is returned.
    
Ceil takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the ceil is, y = ceil(x), is applied to
the tensor elementwise. If x is integral, +0, -0, NaN,  or infinite, x itself is returned.
       
Square root takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the square root is, y = x^0.5, is applied to
the tensor elementwise. If x is negative, then it will return NaN.
   
Relu takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the rectified linear function, y = max(0, x), is applied to
the tensor elementwise.
      
          {
            Zero = Constant <value = float {0.0}>()
            ZeroCast = CastLike (Zero, X)
            Y = Max (X, ZeroCast)
          }
               
LeakyRelu takes input data (Tensor<T>) and an argument alpha, and produces one
output data (Tensor<T>) where the function `f(x) = alpha * x for x < 0`,
`f(x) = x for x >= 0`, is applied to the data tensor elementwise.
     
          {
            Alpha = Constant <value_float: float = @alpha>()
            AlphaCast = CastLike (Alpha, X)
            Zero = Constant <value = float {0.0}>()
            ZeroCast = CastLike(Zero, X)
            XLessThanZero = Less(X, ZeroCast)
            AlphaMulX = Mul (AlphaCast, X)
            Y = Where (XLessThanZero, AlphaMulX, X)
          }
            
ThresholdedRelu takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the rectified linear function, y = x for x > alpha, y = 0 otherwise,
is applied to the tensor elementwise.
    
          {
            Alpha = Constant <value_float: float = @alpha>()
            AlphaCast = CastLike (Alpha, X)
            Zero = Constant <value = float {0.0}>()
            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).    
Selu takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the scaled exponential linear unit function,
`y = gamma * (alpha * e^x - alpha) for x <= 0`, `y = gamma * x for x > 0`,
is applied to the tensor elementwise.
    
          {
            Alpha = Constant <value_float: float = @alpha>()
            AlphaCast = CastLike (Alpha, X)
            Gamma = Constant <value_float: float = @gamma>()
            GammaCast = CastLike (Gamma, X)
            Zero = Constant <value = float {0.0}>()
            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)
          }
                
Elu takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the function `f(x) = alpha * (exp(x) - 1.) for x <
0`, `f(x) = x for x >= 0`., is applied to the tensor elementwise.

     
          {
            Alpha = Constant <value_float: float = @alpha>()
            AlphaCast = CastLike (Alpha, X)
            Zero = Constant <value = float {0.0}>()
            ZeroCast = CastLike (Zero, X)
            One = Constant <value = float {1.0}>()
            OneCast = CastLike (One, X)
            XLessThanZero = Less (X, ZeroCast)
            ExpX = Exp (X)
            ExpXSubOne = Sub (ExpX, OneCast)
            AlphaMulExpXSubOne = Mul (AlphaCast, ExpXSubOne)
            Y = Where(XLessThanZero, AlphaMulExpXSubOne, X)
          }
             
Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function.

Perform the linear unit element-wise on the input tensor X using formula:

```
mish(x) = x * tanh(softplus(x)) = x * tanh(ln(1 + e^{x}))
```
      Constrain input X and output types to float tensors.    
          {
            Softplus_X = Softplus (X)
            TanHSoftplusX = Tanh (Softplus_X)
            Y = Mul (X, TanHSoftplusX)
           }
           
Continuously Differentiable Exponential Linear Units:
Perform the linear unit element-wise on the input tensor X
using formula:

```
max(0,x) + min(0,alpha*(exp(x/alpha)-1))
```
     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.    
Gelu takes one input data (Tensor<T>) and produces one
output data (Tensor<T>) where the gaussian error linear units function,
$y = 0.5 * x * (1 + erf(x/sqrt(2)))$ is applied to the tensor elementwise.
If the attribute "approximate" is set to "tanh", the function estimation,
$y = 0.5 * x * (1 + Tanh(sqrt(2/\pi) * (x + 0.044715 * x^3)))$ is used and applied
to the tensor elementwise.

    Gelu approximation algorithm: `"tanh"`, `"none"`(default).`"none"`: do not use approximation.`"tanh"`: use tanh approximation.  Coefficient to multiply with input before sigmoid.      
Swish function takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data (Tensor<T>) of the same shape,
where $Swish(x) = x * sigmoid(alpha * x)$.
        
            {
                Alpha = Constant <value_float: float = @alpha>()
                AlphaCast = CastLike (Alpha, X)
                AlphaMulX = Mul (AlphaCast, X)
                SigmoidAlphaMulX = Sigmoid(AlphaMulX)
                Y = Mul (X, SigmoidAlphaMulX)
            }
               
Calculates the exponential of the given input tensor, element-wise.
   The exponential of the input tensor computed element-wise       
Calculates the natural log of the given input tensor, element-wise.
   The natural log of the input tensor computed element-wise       
Calculates the hyperbolic tangent of the given input tensor element-wise.
     The hyperbolic tangent values of the input tensor computed element-wise 
Pow takes input data (Tensor<T>) and exponent Tensor, and
produces one output data (Tensor<T>) where the function `f(x) = x^exponent`,
is applied to the data tensor elementwise.
     First operand, base of the exponent.    Second operand, power of the exponent.  Constrain input X and output types to float/int tensors.        Constrain input Y types to float/int tensors.   
PRelu takes input data (Tensor<T>) and slope tensor as input, and produces one
output data (Tensor<T>) where the function `f(x) = slope * x for x < 0`,
`f(x) = x for x >= 0`., is applied to the data tensor elementwise.
    Slope tensor. The shape of slope can be smaller than first input X; if so, its shape must be unidirectional broadcastable to X  Output tensor (same size as X)  Constrain input and output types to float/int tensors.  
        {
          Zero = Constant <value = float {0.0}>()
          ZeroCast = CastLike(Zero, X)
          XLessThanZero = Less (X, ZeroCast)
          SlopeMulX = Mul (slope, X)
          Y = Where(XLessThanZero, SlopeMulX, X)
        }
               
Sigmoid takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the sigmoid function, y = 1 / (1 + exp(-x)), is applied to the
tensor elementwise.
    
HardSigmoid takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the HardSigmoid function, y = max(0, min(1, alpha * x + beta)),
is applied to the tensor elementwise.
     
          {
            Alpha = Constant <value_float: float = @alpha>()
            AlphaCast = CastLike (Alpha, X)
            Beta = Constant <value_float: float = @beta>()
            BetaCast = CastLike (Beta, X)
            Zero = Constant <value = float {0.0}>()
            ZeroCast = CastLike (Zero, X)
            One = Constant <value = float {1.0}>()
            OneCast = CastLike (One, X)
            AlphaMulX = Mul (X, AlphaCast)
            AlphaMulXAddBeta = Add (AlphaMulX, BetaCast)
            MinOneOrAlphaMulXAddBeta = Min (AlphaMulXAddBeta, OneCast)
            Y = Max(MinOneOrAlphaMulXAddBeta, ZeroCast)
          }
             
HardSwish takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data (Tensor<T>) where
the HardSwish function, y = x * max(0, min(1, alpha * x + beta)) = x * HardSigmoid<alpha, beta>(x),
where alpha = 1/6 and beta = 0.5, is applied to the tensor elementwise.
 
          {
            HS_X = HardSigmoid<alpha = 0.16666667163372, beta = 0.5>(X)
            Y = Mul (X, HS_X)
          }
         Constrain input and output types to numeric tensors.    
Clip operator limits the given input within an interval. The interval is
specified by the inputs 'min' and 'max'. They default to
numeric_limits::lowest() and numeric_limits::max(), respectively.
When 'min' is greater than 'max', the clip operator sets all the 'input' values to
the value of 'max'. Thus, this is equivalent to 'Min(max, Max(input, min))'.
   Input tensor whose elements to be clipped       Minimum 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 elements       Softmax(input, axis) = Exp(input) / ReduceSum(Exp(input), axis=axis, keepdims=1)        LogSoftmax(input, axis) = Log(Softmax(input, axis=axis))        Hardmax(element in input, axis) = 1 if the element is the first maximum value along the specified axis, 0 otherwise     
Calculates the softsign (x/(1+|x|)) of the given input tensor element-wise.
   The softsign (x/(1+|x|)) values of the input tensor computed element-wise       
          {
            One = Constant <value = float {1.0}>()
            OneCast = CastLike (One, input)
            AbsInput = Abs(input)
            OneAddAbsInput = Add (OneCast, AbsInput)
            output = Div(input, OneAddAbsInput)
          }
         
Softplus takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the softplus function, y = ln(exp(x) + 1), is applied to
the tensor elementwise.
     
            {
              exp_x = Exp (X)
              one = Constant <value = float {1.0}>()
              one_cast = CastLike (one, X)
              exp_x_add_one = Add (exp_x, one_cast)
              Y = Log (exp_x_add_one)
            }
                   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.
 General Matrix multiplication:
https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms#Level_3

* A' = transpose(A) if transA else A
* B' = transpose(B) if transB else B

Compute Y = alpha * A' * B' + beta * C, where input tensor A has shape (M, K) or (K, M),
input tensor B has shape (K, N) or (N, K), input tensor C is broadcastable to shape (M, N),
and output tensor Y has shape (M, N). A will be transposed before doing the
computation if attribute transA is non-zero, same for B and transB.
 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).  Whether A should be transposed  Whether B should be transposed  Scalar multiplier for the product of input tensors A * B.       Scalar multiplier for input tensor C.   Matrix multiply results from A * B      
Matrix product that behaves like [numpy.matmul](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html).
  
Calculates the sine of the given input tensor, element-wise.
  The sine of the input tensor computed element-wise      
Calculates the cosine of the given input tensor, element-wise.
        The cosine of the input tensor computed element-wise    
Calculates the tangent of the given input tensor, element-wise.
       The tangent of the input tensor computed element-wise   
Calculates the arcsine (inverse of sine) of the given input tensor, element-wise.
     The arcsine of the input tensor computed element-wise   
Calculates the arccosine (inverse of cosine) of the given input tensor, element-wise.
 The arccosine of the input tensor computed element-wise 
Calculates the arctangent (inverse of tangent) of the given input tensor, element-wise.
       The arctangent of the input tensor computed element-wise        
Broadcast the input tensor following the given shape and the broadcast rule.
The broadcast rule is similar to numpy.array(input) * numpy.ones(shape):
Dimensions are right alignment;
Two corresponding dimensions must have the same value, or one of them is equal to 1.
Also, this operator is similar to numpy.broadcast_to(input, shape),
but the major difference is numpy.broadcast_to() does not allow shape to be smaller than input.size().
It is possible that the output.shape is not equal to shape, when some dimensions in shape is equal to 1,
or the shape.ndim < input.shape.ndim.
  A 1-D tensor indicates the shape you want to expand to, following the broadcast rule    Constrain input and output types to all tensors.        
Calculates the hyperbolic sine of the given input tensor element-wise.
        The hyperbolic sine values of the input tensor computed element-wise    
Calculates the hyperbolic cosine of the given input tensor element-wise.
      The hyperbolic cosine values of the input tensor computed element-wise  
Calculates the hyperbolic arcsine of the given input tensor element-wise.
     The hyperbolic arcsine values of the input tensor computed element-wise 
Calculates the hyperbolic arccosine of the given input tensor element-wise.
   The hyperbolic arccosine values of the input tensor computed element-wise       
Calculates the hyperbolic arctangent of the given input tensor element-wise.
  The hyperbolic arctangent values of the input tensor computed element-wise      
Calculate the sign of the given input tensor element-wise.
If input > 0, output 1. if input < 0, output -1. if input == 0, output 0.
  The sign of the input tensor computed element-wise. It has the same shape and type of the input.        
Computes the error function of the given input tensor element-wise.
   The error function of the input tensor computed element-wise. It has the same shape and type of the input.      N-dimensional quantized matrix a        zero point of quantized input a N-dimensional quantized matrix b        zero point of quantized input b zero point of quantized output y        Quantized matrix multiply results from a * b    The type of input a and its zeropoint.  The type of input b and its zeropoint.  The type of the output and its zeropoint.       
Matrix product that behaves like [numpy.matmul](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html).
The production MUST never overflow. The accumulation may overflow if and only if in 32 bits.
     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.    Constrain input B data type to 8-bit integer tensor.    Constrain output Y data type as 32-bit integer tensor.  
Performs cumulative sum of the input elements along the given axis.
By default, it will do the sum inclusively meaning the first element is copied as is.
Through an `exclusive` attribute, this behavior can change to exclude the first element.
It can also perform summation in the opposite direction of the axis. For that, set `reverse` attribute to 1.

Example:
```
input_x = [1, 2, 3]
axis=0
output = [1, 3, 6]
exclusive=1
output = [0, 1, 3]
exclusive=0
reverse=1
output = [6, 5, 3]
exclusive=1
reverse=1
output = [5, 3, 0]
```
      If 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. An 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 sums of the x's elements  axis tensor can be int32 or int64 only  
Round takes one input Tensor and rounds the values, element-wise, meaning
it finds the nearest integer for each value.
In case of halves, the rule is to round them to the nearest even integer.
If input x is integral, +0, -0, NaN,  or infinite, x itself is returned.
The output tensor has the same shape and type as the input.

Examples:
```
round([0.9]) = [1.0]
round([2.5]) = [2.0]
round([2.3]) = [2.0]
round([1.5]) = [2.0]
round([-4.5]) = [-4.0]
```
   
Det calculates determinant of a square matrix or batches of square matrices.
Det takes one input tensor of shape `[*, M, M]`, where `*` is zero or more batch dimensions,
and the inner-most 2 dimensions form square matrices.
The output is a tensor of shape `[*]`, containing the determinants of all input submatrices.
e.g., When the input is 2-D, the output is a scalar(shape is empty: `[]`).
       Constrain input and output types to floating-point tensors.     
A NegativeLogLikelihoodLoss operator computes (weighted) negative log likelihood loss.
Its "input" tensor has the shape of (N, C, d1, d2, ..., dk) where k >= 0.
The "input" tensor contains log-probabilities for input[n, :, d_1, d_2,..., d_k] being in a class of [0, C).
The operator's "target" input tensor has the shape of (N, d1, d2, ..., dk). It encodes class labels (one of C classes)
or it may contain a special value (indicated by an attribute ignore_index) for N x d1 x d2 x ... x dk samples.
The loss value for input[n, :, d_1, d_2,...d_k] being classified as class c = target[n][d_1][d_2]...[d_k] is computed as:

```
loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = -input[n][c][d_1][d_2]...[d_k].
```

When an optional "weight" is provided, the sample loss is calculated as:

```
loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = -input[n][c][d_1][d_2]...[d_k] * weight[c].
```

loss is zero for the case when target-value equals ignore_index.

```
loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = 0, when target[n][d_1][d_2]...[d_k] = ignore_index
```

If "reduction" attribute is set to "none", the operator's output will be the above loss with shape (N, d1, d2, ..., dk).
If "reduction" attribute is set to "mean" (the default attribute value), the output loss is (weight) averaged:

```
mean(loss), if "weight" is not provided,
```

or if weight is provided,

```
sum(loss) / sum(weight[target[n][d_1][d_2]...[d_k]]]), for all samples.
```

If "reduction" attribute is set to "sum", the output is a scalar: `sum(loss)`.

See also https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.NLLLoss.

Example 1:

```
// negative log likelihood loss, "none" reduction
N, C, d1 = 2, 3, 2
input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]],
          [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]]
target = [[2, 1], [0, 2]]

loss = np.zeros((N, d1))
for n in range(N):
    for d_1 in range(d1):
        c = target[n][d_1]
        loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1]

// print(loss)
// [[-3. -2.]
//  [-0. -2.]]
```

Example 2:

```
// weighted negative log likelihood loss, sum reduction
N, C, d1 = 2, 3, 2
input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]],
        [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]]
target = [[2, 1], [0, 2]]
weight = [0.2, 0.3, 0.1]
loss = np.zeros((N, d1))
for n in range(N):
    for d_1 in range(d1):
        c = target[n][d_1]
        loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] * weight[c]

loss = np.sum(loss)
// print(loss)
// -1.1
```

Example 3:

```
// weighted negative log likelihood loss, mean reduction
N, C, d1 = 2, 3, 2
input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]],
        [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]]
target = [[2, 1], [0, 2]]
weight = [0.2, 0.3, 0.1]
loss = np.zeros((N, d1))
weight_total = 0
for n in range(N):
    for d_1 in range(d1):
        c = target[n][d_1]
        loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] * weight[c]
        weight_total = weight_total + weight[c]

loss = np.sum(loss) / weight_total
// print(loss)
// -1.57
```
 Input tensor of shape (N, C) or (N, C, d1, d2, ..., dk).        Target 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.       Optional rescaling weight tensor. If given, it has to be a tensor of size C. Otherwise, it is treated as if having all ones.    The negative log likelihood loss        Type 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. Constrain input, weight, and output types to floating-point tensors.    Constrain target to integer types       
An einsum of the form `term1, term2 -> output-term` produces an output tensor using the following equation

```
output[output-term] = reduce-sum( input1[term1] * input2[term2] )
```

where the reduce-sum performs a summation over all the indices occurring in the input terms (term1, term2)
that do not occur in the output-term.

The Einsum operator evaluates algebraic tensor operations on a sequence of tensors, using the Einstein summation
convention. The equation string contains a comma-separated sequence of lower case letters. Each term corresponds to
an operand tensor, and the characters within the terms correspond to operands dimensions.

This sequence may be followed by "->" to separate the left and right hand side of the equation.
If the equation contains "->" followed by the right-hand side, the explicit (not classical) form of the Einstein
summation is performed, and the right-hand side indices indicate output tensor dimensions. In other cases,
output indices are (implicitly) set to the alphabetically sorted sequence of indices appearing exactly once in the
equation.

When a dimension character is repeated in the left-hand side, it represents summation along the dimension.

The equation may contain ellipsis ("...") to enable broadcasting. Ellipsis must indicate a fixed number of dimensions.
Specifically, every occurrence of ellipsis in the equation must represent the same number of dimensions.
The right-hand side may contain exactly one ellipsis. In implicit mode, the ellipsis dimensions are set to the
beginning of the output. The equation string may contain space (U+0020) character.
      Constrain input and output types to all numerical tensor types. Loss function that measures the softmax cross entropy
between 'scores' and 'labels'.
This operator first computes a loss tensor whose shape is identical to the labels input.
If the input is 2-D with shape (N, C), the loss tensor may be a N-element vector L = (l_1, l_2, ..., l_N).
If the input is N-D tensor with shape (N, C, D1, D2, ..., Dk),
the loss tensor L may have (N, D1, D2, ..., Dk) as its shape and L[i,][j_1][j_2]...[j_k] denotes a scalar element in L.
After L is available, this operator can optionally do a reduction operator.

* shape(scores): (N, C) where C is the number of classes, or (N, C, D1, D2,..., Dk),
  with K >= 1 in case of K-dimensional loss.
* shape(labels): (N) where each value is 0 <= labels[i] <= C-1, or (N, D1, D2,..., Dk),
  with K >= 1 in case of K-dimensional loss.

The loss for one sample, l_i, can calculated as follows:
```
l[i][d1][d2]...[dk] = -y[i][c][d1][d2]..[dk], where i is the index of classes.
```
or
```
l[i][d1][d2]...[dk] = -y[i][c][d1][d2]..[dk] * weights[c], if 'weights' is provided.
```

loss is zero for the case when label-value equals ignore_index.
```
l[i][d1][d2]...[dk]  = 0, when labels[n][d1][d2]...[dk] = ignore_index
```

where:
```
p = Softmax(scores)
y = Log(p)
c = labels[i][d1][d2]...[dk]
```

Finally, L is optionally reduced:

* If reduction = 'none', the output is L with shape (N, D1, D2, ..., Dk).
* If reduction = 'sum', the output is scalar: Sum(L).
* If reduction = 'mean', the output is scalar: ReduceMean(L), or if weight is provided: `ReduceSum(L) / ReduceSum(W)`,
  where tensor W is of shape `(N, D1, D2, ..., Dk)` and `W[n][d1][d2]...[dk] = weights[labels[i][d1][d2]...[dk]]`.
 Type 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.  The 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.    A 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.      Weighted 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).       Computes the discrete Fourier Transform (DFT) of the input.

Assuming the input has shape `[M, N]`, where `N` is the dimension over which the
DFT is computed and `M` denotes the conceptual "all other dimensions,"
the DFT `y[m, k]` of shape `[M, N]` is defined as

$$y[m, k] = \sum_{n=0}^{N-1} e^{-2 \pi j \frac{k n}{N} } x[m, n] ,$$

and the inverse transform is defined as

$$x[m, n] = \frac{1}{N} \sum_{k=0}^{N-1} e^{2 \pi j \frac{k n}{N} } y[m, k] ,$$

where $j$ is the imaginary unit.

The actual shape of the output is specified in the "output" section.

Reference: https://docs.scipy.org/doc/scipy/tutorial/fft.html
  If `onesided` is `1` and input is real, only values for `k` 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, k] = X[m, n_fft-k]*`, where `m` denotes "all other dimensions" DFT was not applied on. If the input tensor is complex, onesided output is not possible. Value can be `0` or `1`. Default is `0`.   Whether to perform the inverse discrete Fourier Transform. Default is 0, which corresponds to `false`.  For 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.    The 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. If `onesided` is `0`, the following shape is expected: `[signal_dim0][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][2]`. If `axis=0` and `onesided` is `1`, the following shape is expected: `[floor(signal_dim0/2)+1][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][2]`. If `axis=1` and `onesided` is `1`, the following shape is expected: `[signal_dim0][floor(signal_dim1/2)+1][signal_dim2]...[signal_dimN][2]`. If `axis=N` and `onesided` is `1`, the following shape is expected: `[signal_dim0][signal_dim1][signal_dim2]...[floor(signal_dimN/2)+1][2]`. The `signal_dim` at the specified `axis` is equal to the `dft_length`.   Constrain scalar length types to integers.      Constrain the input size to int64_t.    Constrain output types to numeric tensors.      
        {
          A0 = Constant <value = float {0.5}>()
          A1 = Constant <value = float {0.5}>()
          A2 = Constant <value = float {0.0}>()
          Zero = Constant <value = float {0.0}>()
          One = Constant <value = float {1.0}>()
          Two = Constant <value = float {2.0}>()
          Tau = Constant <value = float {6.2831853}>()
          Periodic_Size_FP = Cast <to = 1> (size)
          Symmetric_Size_FP = Sub(Periodic_Size_FP, One)
          IsPeriodic = Constant <value_int : int = @periodic>()
          IsPeriodic_FP = Cast <to = 1> (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 <to : int = @output_datatype> (Temp1)
        }
                
        {
          A0 = Constant <value = float {0.54347826087}>()
          A1 = Constant <value = float {0.45652173913}>()
          A2 = Constant <value = float {0.0}>()
          Zero = Constant <value = float {0.0}>()
          One = Constant <value = float {1.0}>()
          Two = Constant <value = float {2.0}>()
          Tau = Constant <value = float {6.2831853}>()
          Periodic_Size_FP = Cast <to = 1> (size)
          Symmetric_Size_FP = Sub(Periodic_Size_FP, One)
          IsPeriodic = Constant <value_int : int = @periodic>()
          IsPeriodic_FP = Cast <to = 1> (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 <to : int = @output_datatype> (Temp1)
        }
            
        {
          A0 = Constant <value = float {0.42}>()
          A1 = Constant <value = float {0.5}>()
          A2 = Constant <value = float {0.08}>()
          Zero = Constant <value = float {0.0}>()
          One = Constant <value = float {1.0}>()
          Two = Constant <value = float {2.0}>()
          Tau = Constant <value = float {6.2831853}>()
          Periodic_Size_FP = Cast <to = 1> (size)
          Symmetric_Size_FP = Sub(Periodic_Size_FP, One)
          IsPeriodic = Constant <value_int : int = @periodic>()
          IsPeriodic_FP = Cast <to = 1> (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 <to : int = @output_datatype> (Temp1)
        }
              
Generate a MelWeightMatrix that can be used to re-weight a Tensor containing a linearly sampled frequency spectra (from DFT or STFT) into num_mel_bins frequency information based on the [lower_edge_hertz, upper_edge_hertz] range on the mel scale.
This function defines the mel scale in terms of a frequency in hertz according to the following formula:

    mel(f) = 2595 * log10(1 + f/700)

In the returned matrix, all the triangles (filterbanks) have a peak value of 1.0.

The returned MelWeightMatrix can be used to right-multiply a spectrogram S of shape [frames, num_spectrogram_bins] of linear scale spectrum values (e.g. STFT magnitudes) to generate a "mel spectrogram" M of shape [frames, num_mel_bins].
        The 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.         The number of bands in the mel spectrum.        The 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. Lower bound on the frequencies to be included in the mel spectrum. This corresponds to the lower edge of the lowest triangular band.    The desired top edge of the highest frequency band.     The Mel Weight Matrix. The output has the shape: [floor(dft_length/2) + 1][num_mel_bins].       Constrain to any numerical types.       Computes the Short-time Fourier Transform of the signal.        If 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. The number of samples to step between successive DFTs.  A 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.      A scalar representing the size of the DFT. It's an optional value.      The 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.   Constrain scalar length types to int64_t.       output = NegativeLogLikelihoodLoss <reduction : string = @reduction, ignore_index : int = @ignore_index> (X_Log, labels, weights)       output = NegativeLogLikelihoodLoss <reduction : string = @reduction, ignore_index : int = @ignore_index> (X_Log, labels)        
        X_NCD = Reshape (scores, Shape3D)
        X_NDC = Transpose <perm = [0, 2, 1]> (X_NCD)
        X_LogSM = LogSoftmax <axis = 2> (X_NDC)
        X_LogSM_NCD = Transpose <perm = [0, 2, 1]> (X_LogSM)
        X_shape = Shape (scores)
        X_Log = Reshape (X_LogSM_NCD, X_shape)
           weight_gather_temp_1 = Where (mask, const_zero_float, weight_gather_temp)       weight_gather_temp_1 = Where (mask, const_zero_casted, weight_gather_temp)      expanded_target = Unsqueeze (target, axes)      
      input_gather_element = GatherElements <axis = 1> (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 <keepdims = 0> (loss_Ndd)     loss = ReduceSum <keepdims = 0> (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 <keepdims = 0> (loss_Ndd)
            weight_gather_sum = ReduceSum <keepdims = 0> (weight_gather)
            loss = Div (loss_sum, weight_gather_sum)
              
      const_zero_target_typed = Sub (expanded_target, expanded_target)
      expanded_target_int64 = Cast <to = 7> (expanded_target)
      mask = Equal (expanded_target_int64, const_ignore_index)
      transform_targets = Where (mask, const_zero_target_typed, expanded_target)
          input_gather_element = GatherElements <axis = 1> (input, transform_targets)     const_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_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 = Squeeze (weight_gather_temp_1, axes)    
            loss_sum = ReduceSum <keepdims = 0> (loss_Ndd)
            weight_gather_sum = ReduceSum <keepdims = 0> (weight_gather)
            loss = Div (loss_sum, weight_gather_sum)
              X_ReduceMax = ReduceMax <keepdims = 1> (input, axes)    
                    X_Sub = Sub (input, X_ReduceMax)
                    X_Exp = Exp (X_Sub)
                    X_ReduceSum = ReduceSum <keepdims = 1> (X_Exp, axes)
                    X_Log = Log (X_ReduceSum)
                    output = Sub (X_Sub, X_Log)
                   X_ReduceMax = ReduceMax <keepdims = 1> (input)  
                    X_Sub = Sub (input, X_ReduceMax)
                    X_Exp = Exp (X_Sub)
                    X_ReduceSum = ReduceSum <keepdims = 1> (X_Exp, axes)
                    output = Div (X_Exp, X_ReduceSum)
                   
            X_alpha = Div (X, alpha)
            Elu_Result = Elu <alpha = 1.0>(X_alpha)
            Y = Mul (alpha, Elu_Result)
              
Performs element-wise binary {name} (with limited broadcast support).
{broadcast_doc}  
If necessary the right-hand-side argument will be broadcasted to match the
shape of left-hand-side argument. When broadcasting is specified, the second
tensor can either be of element size 1 (including a scalar tensor and any
tensor with rank equal to or smaller than the first tensor), or having its
shape as a contiguous subset of the first tensor's shape. The starting of the
mutually equal shape is specified by the argument "axis", and if it is not set,
suffix matching is assumed. 1-dim expansion doesn't work yet.

For example, the following tensor shapes are supported (with broadcast=1):

  shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (,), i.e. B is a scalar tensor
  shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (1, 1), i.e. B is an 1-element tensor
  shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (5,)
  shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (4, 5)
  shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (3, 4), with axis=1
  shape(A) = (2, 3, 4, 5), shape(B) = (2), with axis=0

Attribute `broadcast=1` needs to be passed to enable broadcasting.
   legacy optimization attribute.  If set, defines the broadcast dimensions. See doc for details.  First operand, should share the type with the second operand.   Second operand. With broadcasting can be of smaller size than A. If broadcasting is disabled it should be of the same size.     Result, has same dimensions and type as A       
The operator computes the {name} ({description}) values for each layer in the batch
 of the given input.

The input does not need to explicitly be a 2D vector; rather, it will be
coerced into one. For an arbitrary n-dimensional tensor
input \in [a_0, a_1, ..., a_{k-1}, a_k, ..., a_{n-1}] and k is
the axis provided, then input will be coerced into a 2-dimensional tensor with
dimensions [a_0 * ... * a_{k-1}, a_k * ... * a_{n-1}]. For the default
case where axis=1, this means the input tensor will be coerced into a 2D tensor
of dimensions [a_0, a_1 * ... * a_{n-1}], where a_0 is often the batch size.
In this situation, we must have a_0 = N and a_1 * ... * a_{n-1} = D.
Each of these dimensions must be matched correctly, or else the operator
will throw errors. The output tensor has the same shape
and contains the {name} values of the corresponding input.
 Describes the axis of the inputs when coerced to 2D; defaults to one because the 0th axis most likely describes the batch_size. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input).      The input tensor that's coerced into a 2D matrix of size (NxD) as described above.      The output values with the same shape as input tensor (the original size without coercion).     
The operator computes the {name} ({description}) values for each layer in the batch
 of the given input. The input is a 2-D tensor (Tensor<float>) of size
(batch_size x input_feature_dimensions). The output tensor has the same shape
and contains the {name} values of the corresponding input.

Input does not need to explicitly be a 2D vector; rather, it will be
coerced into one. For an arbitrary n-dimensional tensor
input \in [a_0, a_1, ..., a_{k-1}, a_k, ..., a_{n-1}] and k is
the axis provided, then input will be coerced into a 2-dimensional tensor with
dimensions [a_0 * ... * a_{k-1}, a_k * ... * a_{n-1}]. For the default
case where axis=1, this means the input tensor will be coerced into a 2D tensor
of dimensions [a_0, a_1 * ... * a_{n-1}], where a_0 is often the batch size.
In this situation, we must have a_0 = N and a_1 * ... * a_{n-1} = D.
Each of these dimensions must be matched correctly, or else the operator
will throw errors.
  Describes the axis of the inputs when coerced to 2D; defaults to one because the 0th axis most likely describes the batch_size  
Performs element-wise binary {name} (with Numpy-style broadcasting support).

{broadcast_doc}
 /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/math/old.cc       1 for the first maximum value, and 0 for all others     
  Performs element-wise binary modulus (with Numpy-style broadcasting support).
    The sign of the remainder is the same as that of the Divisor.

    Mod operator can also behave like C fmod() or numpy.fmod. In this case, the sign of the remainder however, will be the same as the Dividend
    (in contrast to integer mod). To force a behavior like numpy.fmod() an 'fmod' Attribute is provided.
    This attribute is set to 0 by default causing the behavior to be like integer mod.
    Setting this attribute to 1 causes the remainder to be calculated similar to that of numpy.fmod().

    If the input type is floating point, then `fmod` attribute must be set to 1.

    In case of dividend being zero, the results will be platform dependent.

  This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check [the doc](Broadcasting.md).
   
Absolute takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the absolute is, y = abs(x), is applied to
the tensor elementwise.
   
Floor takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the floor is, y = floor(x), is applied to
the tensor elementwise.
       
Ceil takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the ceil is, y = ceil(x), is applied to
the tensor elementwise.
  
Clip operator limits the given input within an interval. The interval is
specified by the inputs 'min' and 'max'. They default to
numeric_limits::lowest() and numeric_limits::max(), respectively.
   General Matrix multiplication:
https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms#Level_3

A' = transpose(A) if transA else A

B' = transpose(B) if transB else B

Compute Y = alpha * A' * B' + beta * C, where input tensor A has shape (M, K) or (K, M),
input tensor B has shape (K, N) or (N, K), input tensor C is broadcastable to shape (M, N),
and output tensor Y has shape (M, N). A will be transposed before doing the
computation if attribute transA is non-zero, same for B and transB.
    Input can be of any tensor type.        
A NegativeLogLikelihoodLoss operator computes (weighted) negative log likelihood loss.
Its "input" tensor has the shape of (N, C, d1, d2, ..., dk) where k >= 0.
The "input" tensor contains log-probabilities for input[n, :, d_1, d_2,..., d_k] being in a class of [0, C).
The operator's "target" input tensor has the shape of (N, d1, d2, ..., dk). It encodes class labels (one of C classes)
or it may contain a special value (indicated by an attribute ignore_index) for N x d1 x d2 x ... x dk samples.
The loss value for input[n, :, d_1, d_2,...d_k] being classified as class c = target[n][d_1][d_2]...[d_k] is computed as:
    loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = -input[n][c][d_1][d_2]...[d_k].
When an optional "weight" is provided, the sample loss is calculated as:
    loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = -input[n][c][d_1][d_2]...[d_k] * weight[c].
loss is zero for the case when target-value equals ignore_index.

    loss[n][d_1][d_2]...[d_k] = 0, when target[n][d_1][d_2]...[d_k] = ignore_index
If "reduction" attribute is set to "none", the operator's output will be the above loss with shape (N, d1, d2, ..., dk).
If "reduction" attribute is set to "mean" (the default attribute value), the output loss is (weight) averaged:
    mean(loss), if "weight" is not provided,
or if weight is provided,
    sum(loss) / sum(weight[target[n][d_1][d_2]...[d_k]]]), for all samples.
If "reduction" attribute is set to "sum", the output is a scalar:
    sum(loss).
See also https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.NLLLoss.
Example 1:
    // negative log likelihood loss, "none" reduction
    N, C, d1 = 2, 3, 2
    input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]],
             [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]]
    target = [[2, 1], [0, 2]]
    loss = np.zeros((N, d1))
    for n in range(N):
        for d_1 in range(d1):
            c = target[n][d_1]
            loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1]
    // print(loss)
    // [[-3. -2.]
    //  [-0. -2.]]
Example 2:
    // weighted negative log likelihood loss, sum reduction
    N, C, d1 = 2, 3, 2
    input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]],
            [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]]
    target = [[2, 1], [0, 2]]
    weight = [0.2, 0.3, 0.1]
    loss = np.zeros((N, d1))
    for n in range(N):
        for d_1 in range(d1):
            c = target[n][d_1]
            loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] * weight[c]
    loss = np.sum(loss)
    // print(loss)
    // -1.1
Example 3:
    // weighted negative log likelihood loss, mean reduction
    N, C, d1 = 2, 3, 2
    input = [[[1.0, 2.0], [2.0, 2.0], [3.0, 2.0]],
            [[0.0, 1.0], [2.0, 2.0], [1.0, 2]]]
    target = [[2, 1], [0, 2]]
    weight = [0.2, 0.3, 0.1]
    loss = np.zeros((N, d1))
    weight_total = 0
    for n in range(N):
        for d_1 in range(d1):
            c = target[n][d_1]
            loss[n][d_1] = -input[n][c][d_1] * weight[c]
            weight_total = weight_total + weight[c]
    loss = np.sum(loss) / weight_total
    // print(loss)
    // -1.57
    Loss function that measures the softmax cross entropy
between 'scores' and 'labels'.
This operator first computes a loss tensor whose shape is identical to the labels input.
If the input is 2-D with shape (N, C), the loss tensor may be a N-element vector L = (l_1, l_2, ..., l_N).
If the input is N-D tensor with shape (N, C, D1, D2, ..., Dk),
the loss tensor L may have (N, D1, D2, ..., Dk) as its shape and L[i,][j_1][j_2]...[j_k] denotes a scalar element in L.
After L is available, this operator can optionally do a reduction operator.

shape(scores): (N, C) where C is the number of classes, or (N, C, D1, D2,..., Dk),
        with K >= 1 in case of K-dimensional loss.
shape(labels): (N) where each value is 0 <= labels[i] <= C-1, or (N, D1, D2,..., Dk),
        with K >= 1 in case of K-dimensional loss.

The loss for one sample, l_i, can calculated as follows:
    l[i][d1][d2]...[dk] = -y[i][c][d1][d2]..[dk], where i is the index of classes.
or
    l[i][d1][d2]...[dk] = -y[i][c][d1][d2]..[dk] * weights[c], if 'weights' is provided.

loss is zero for the case when label-value equals ignore_index.
    l[i][d1][d2]...[dk]  = 0, when labels[n][d1][d2]...[dk] = ignore_index

where:
    p = Softmax(scores)
    y = Log(p)
    c = labels[i][d1][d2]...[dk]

Finally, L is optionally reduced:
If reduction = 'none', the output is L with shape (N, D1, D2, ..., Dk).
If reduction = 'sum', the output is scalar: Sum(L).
If reduction = 'mean', the output is scalar: ReduceMean(L), or if weight is provided: ReduceSum(L) / ReduceSum(W),
where tensor W is of shape (N, D1, D2, ..., Dk) and W[n][d1][d2]...[dk] = weights[labels[i][d1][d2]...[dk]].
        Input tensor of any shape, base of the exponent.        Input tensor of any shape broadcastable to X shape, the exponent component.     Coefficient of leakage default to 0.01. Coefficient of SELU default to 1.6732.  Coefficient of SELU default to 1.0507.  Coefficient of ELU default to 1.0.      

PRelu takes input data (Tensor<T>) and slope tensor as input, and produces one
output data (Tensor<T>) where the function `f(x) = slope * x for x < 0`,
`f(x) = x for x >= 0`., is applied to the data tensor elementwise.

  Slope tensor. If `Slope` is of size 1, the value is sharedacross different channels     
Element-wise max of each of the input tensors. All inputs and outputs must
have the same shape and data type.
 Output tensor. Same dimension as inputs.        
Element-wise min of each of the input tensors. All inputs and outputs must
have the same shape and data type.
 
Element-wise sum of each of the input tensors. All inputs and outputs must
have the same shape and data type.
 
Element-wise mean of each of the input tensors. All inputs and outputs must
have the same shape and data type.
        
Clip operator limits the given input within an interval. The interval is
specified with arguments 'min' and 'max'. They default to
numeric_limits::lowest() and numeric_limits::max() respectively.
   Minimum value, under which element is replaced by min   Maximum value, above which element is replaced by max   General Matrix multiplication:
https://en.wikipedia.org/wiki/Basic_Linear_Algebra_Subprograms#Level_3
Compute Y = alpha * A * B + beta * C, where input tensor A has
dimension (M X K), input tensor B has dimension (K X N), input tensor C and
output tensor Y have dimension (M X N).
If attribute broadcast is non-zero, input tensor C will be broadcasted to match
the dimension requirement. A will be transposed before doing the computation
if attribute transA is non-zero, same for B and transB.
  Input tensor C, can be inplace. Whether C should be broadcasted Scalar multiplier for the product of input tensors A * B, the default value is 1.0.     Scalar multiplier for input tensor C, the default value is 1.0. Input tensor C. The shape of C should be unidirectional broadcastable to (M, N).        
Retrieve the top-K elements along a specified axis. Given an input tensor of
shape [a_0, a_1, ..., a_{n-1}] and integer argument k, return two outputs:
  -Value tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}]
    which contains the values of the top k elements along the specified axis
  -Index tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}] which
   contains the indices of the top k elements (original indices from the input
   tensor).
Given two equivalent values, this operator uses the indices along the axis  as
 a tiebreaker. That is, the element with the lower index will appear first.
    Tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{n-1}]        Tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}] containing top K values from the input tensor   Tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}] containing the corresponding input tensor indices for the top K values. Constrain index tensor to int64 Number of top elements to retrieve      Dimension on which to do the sort.      
Retrieve the top-K elements along a specified axis. Given an input tensor of
shape [a_0, a_1, ..., a_{n-1}] and integer argument k, return two outputs:
  -Value tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}]
    which contains the values of the top k elements along the specified axis
  -Index tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}] which
   contains the indices of the top k elements (original indices from the input
   tensor).

Given two equivalent values, this operator uses the indices along the axis  as
 a tiebreaker. That is, the element with the lower index will appear first.
   A 1-D tensor containing a single positive value corresponding to the number of top elements to retrieve Computes the discrete Fourier transform of input.       If 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, 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 0. Values can be 0 or 1.    The axis on which to perform the DFT. By default this value is set to 1, which corresponds to the first dimension after the batch index. 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.        Whether to perform the inverse discrete fourier transform. By default this value is set to 0, which corresponds to false.       For real input, the following shape is expected: [batch_idx][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][1]. For complex input, the following shape is expected: [batch_idx][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][2]. The first dimension is the batch dimension. The following N dimensions correspond to the signal's dimensions. 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. It's an optional value.        The Fourier Transform of the input vector. If onesided is 0, the following shape is expected: [batch_idx][signal_dim1][signal_dim2]...[signal_dimN][2]. If axis=1 and onesided is 1, the following shape is expected: [batch_idx][floor(signal_dim1/2)+1][signal_dim2]...[signal_dimN][2]. If axis=2 and onesided is 1, the following shape is expected: [batch_idx][signal_dim1][floor(signal_dim2/2)+1]...[signal_dimN][2]. If axis=N and onesided is 1, the following shape is expected: [batch_idx][signal_dim1][signal_dim2]...[floor(signal_dimN/2)+1][2]. The signal_dim at the specified axis is equal to the dft_length.       Constrain input a and its zero point data type to 8-bit integer tensor. Constrain input b and its zero point data type to 8-bit integer tensor. Constrain output y and its zero point data type to 8-bit integer tensor.        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnx::FunctionBodyHelper::NodeDef; _Alloc = std::allocator<onnx::FunctionBodyHelper::NodeDef>; reference = onnx::FunctionBodyHelper::NodeDef&] Target rank must be 1 less than the input rank. Input and target dimension value mismatch.      Invalid value for attribute axis        K input must be a one-dimensional tensor of size 1.     K input must be of type int64.  Axis has less than the requested k elements.    'shape' input must be 1D tensor Input tensors of wrong rank (0).        Incompatible dimensions for matrix multiplication       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::__cxx11::basic_string<char>; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> >; reference = std::__cxx11::basic_string<char>&]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnx::FunctionBodyHelper::AttributeProtoWrapper; _Alloc = std::allocator<onnx::FunctionBodyHelper::AttributeProtoWrapper>; reference = onnx::FunctionBodyHelper::AttributeProtoWrapper&]       input_gather_element_transform  
Matrix product that behaves like [numpy.matmul](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matmul.html).
It consumes two quantized input tensors, their scales and zero points, scale and zero point of output,
and computes the quantized output. The quantization formula is y = saturate((x / y_scale) + y_zero_point).
For (x / y_scale), it is rounding to nearest ties to even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details.
Scale and zero point must have same shape. They must be either scalar (per tensor) or N-D tensor
(per row for 'a' and per column for 'b'). Scalar refers to per tensor quantization whereas N-D refers to per row
or per column quantization. If the input is 2D of shape [M, K] then zero point and scale tensor may be
an M element vector [v_1, v_2, ..., v_M] for per row quantization and K element vector of shape [v_1, v_2, ..., v_K]
for per column quantization. If the input is N-D tensor with shape [D1, D2, M, K] then zero point and scale tensor may
have shape [D1, D2, M, 1] for per row quantization and shape [D1, D2, 1, K] for per column quantization.
Production must never overflow, and accumulation may overflow if and only if in 32 bits.
 Wrong op_type name for running propagation:     
Retrieve the top-K largest or smallest elements along a specified axis. Given an input tensor of
shape [a_0, a_1, ..., a_{n-1}] and integer argument k, return two outputs:

* Value tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}]
  which contains the values of the top k elements along the specified axis
* Index tensor of shape [a_0, a_1, ..., a_{axis-1}, k, a_{axis+1}, ... a_{n-1}] which
  contains the indices of the top k elements (original indices from the input
  tensor).

* If "largest" is 1 (the default value) then the k largest elements are returned.
* If "sorted" is 1 (the default value) then the resulting k elements will be sorted.
* If "sorted" is 0, order of returned 'Values' and 'Indices' are undefined.

Given two equivalent values, this operator uses the indices along the axis as
a tiebreaker. That is, the element with the lower index will appear first.
  Dimension on which to do the sort. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(input).   Whether to return the top-K largest or smallest elements.       Whether to return the elements in sorted order. inputs are expected to have tensor type.        input and zero_point pair is expected to have be same type.     input and zero_point pair is expected to have same type.        
The convolution transpose operator consumes an input tensor and {filter_desc},
and computes the output.

If the pads parameter is provided the shape of the output is calculated via the following equation:

  output_shape[i] = stride[i] * (input_size[i] - 1) + output_padding[i] + ((kernel_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - pads[start_i] - pads[end_i]

output_shape can also be explicitly specified in which case pads values are auto generated using these equations:

  total_padding[i] = stride[i] * (input_size[i] - 1) + output_padding[i] + ((kernel_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - output_shape[i]
  If (auto_pads == SAME_UPPER): pads[start_i] = total_padding[i]/2; pads[end_i] = total_padding[i] - (total_padding[i]/2)
  Else: pads[start_i] = total_padding[i] - (total_padding[i]/2); pads[end_i] = (total_padding[i]/2).

          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)        Optional 1D bias to be added to the convolution, has size of M. 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 convolution kernel. If not present, should be inferred from input W.   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.       dilation value along each spatial axis of the filter. If not present, the dilation defaults to 1 along each spatial axis.       Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each spatial 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 `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.     Padding 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 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. If not present, the padding defaults to 0 along start and end of each spatial axis.    number of groups input channels and output channels are divided into.   
 Global{op_type} consumes an input tensor X and applies {op} pooling across
 the values in the same channel. This is equivalent to {op_type} with kernel size
 equal to the spatial dimension of input tensor. 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.   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.    p value of the Lp norm used to pool over the input data.        
 ROI {name} pool consumes an input tensor X and region of interests (RoIs) to
 apply {name} pooling across each RoI, to produce output 4-D tensor of shape
 (num_rois, channels, pooled_shape[0], pooled_shape[1]).    ROI pool output shape (height, width).  Multiplicative spatial scale factor to translate ROI coordinates from their input scale to the scale used when pooling. 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.      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], ...].      RoI pooled output 4-D tensor of shape (num_rois, channels, pooled_shape[0], pooled_shape[1]).   
 {name} consumes an input tensor X and applies Lp pooling across
 the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths.
 Lp pooling consisting of computing the Lp norm on all values of a subset
 of the input tensor according to the kernel size and downsampling the
 data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following:
 ```
 output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - {kernelSpatialShape}) / strides_spatial_shape[i] + 1)
 ```
 or
 ```
 output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - {kernelSpatialShape}) / strides_spatial_shape[i] + 1)
 ```
 if ceil_mode is enabled `pad_shape[i]` is the sum of pads along axis `i`.

 `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following:
 ```
 VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - {kernelSpatialShape} + 1) / strides_spatial_shape[i])
 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i])
 ```
 And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`:
 ```
 pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + {kernelSpatialShape} - input_spatial_shape[i]
 ```   The size of the kernel along each axis. dilation value along each spatial axis of the filter. If not present, the dilation defaults is 1 along each spatial 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 `output_shape[i] = ceil(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.       Whether to use ceil or floor (default) to compute the output shape.     Output data tensor from Lp pooling across the input tensor. Dimensions will vary based on various kernel, stride, and pad sizes.        
The convolution operator consumes an input tensor and {filter_desc}, and
computes the output.  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). Optionally, if dimension denotation is in effect, the operation expects input data tensor to arrive with the dimension denotation of [DATA_BATCH, DATA_CHANNEL, DATA_FEATURE, DATA_FEATURE ...].   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.        Output data tensor that contains the result of the convolution. The output dimensions are functions of the kernel size, stride size, and pad lengths.   Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults is 1 along each spatial axis.       ((kernel_spatial_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1)      Constrain input and output types to float and 8 bit tensors.    
 {name} consumes an input tensor X and applies {opName} pooling across
 the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths.
 {opName} pooling consisting of computing the {opName} on all values of a
 subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the
 data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape is calculated differently
 depending on whether explicit padding is used, where pads is employed, or auto padding is used, where auto_pad is utilized.
 With explicit padding (https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html?highlight=maxpool#torch.nn.MaxPool2d):
 ```
 output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - dilation[i] * (kernel_shape[i] - 1) - 1) / strides_spatial_shape[i] + 1)
 ```
 or
 ```
 output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - dilation[i] * (kernel_shape[i] - 1) - 1) / strides_spatial_shape[i] + 1)
 ```
 if ceil_mode is enabled. `pad_shape[i]` is the sum of pads along axis `i`. Sliding windows that would start in the right padded region are ignored.

 `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following when ceil_mode is enabled:
 ```
 VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - {kernelSpatialShape} + 1) / strides_spatial_shape[i])
 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i])
 ```
 or when ceil_mode is disabled (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/AveragePooling2D):
 ```
 VALID: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - {kernelSpatialShape}) / strides_spatial_shape[i]) + 1
 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - 1) / strides_spatial_shape[i]) + 1
 ```
 And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`:
 ```
 pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + {kernelSpatialShape} - input_spatial_shape[i]
 ```
 {additionalDescription}
     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 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 used       Dimension mismatch in unification between       Ratio of Dropout must be a scalar.      training_mode of Dropout must be a scalar.      Input tensor must have at least 2 dimensions    Attribute dilations has incorrect size  Attribute strides has incorrect size    Attribute kernel_shape has incorrect size       Attribute kernel_shape must be specified        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = long int; _Alloc = std::allocator<long int>; reference = long int&]    Attribute pads has incorrect size       Second input tensor has wrong dimension 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     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.        RoIs tensor must have 2 dimensions      Attribute pooled_shape has incorrect length     Attribute pooled_shape must be specified        Input tensor must have at least 3 and at most 4 dimensions      Input shape is 3D, num_heads attribute must be provided ngram_indexes must be non-empty with no negative values Input tensor must have rank 1 or 2      The output of each pooling window is divided by the number of elements (exclude pad when attribute count_include_pad is zero).  Dilation value along each spatial axis of filter. If not present, the dilation defaults to 1 along each spatial axis.   Whether include pad pixels when calculating values for the edges. Default is 0, doesn't count include pad.      /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/nn/defs.cc        The output of each pooling window is maximum number of elements exclude pad.    The storage order of the tensor. 0 is row major, and 1 is column major. This attribute is used only to convert an n-tuple index value into a single integer value for producing the second output.      Indices tensor from max pooling across the input tensor. The dimensions of indices are the same as output tensor. The values in indices of are the indices of the selected values during pooling. The indices are computed as flatten 1-D tensor, and the indices do not consider padding. So the values in indices are in [0, N x C x D1 x ... x Dn).  
MaxUnpool essentially computes the partial inverse of the MaxPool op.
 The input information to this op is typically the output information from a MaxPool op. The first
 input tensor X is the tensor that needs to be unpooled, which is typically the pooled tensor (first output)
 from MaxPool. The second input tensor, I, contains the indices to the (locally maximal) elements corresponding
 to the elements in the first input tensor X. Input tensor I is typically the second output of the MaxPool op.
 The third (optional) input is a tensor that specifies the output size of the unpooling operation.

MaxUnpool is intended to do 'partial' inverse of the MaxPool op. 'Partial' because all the non-maximal
 values from the original input to MaxPool are set to zero in the output of the MaxUnpool op. Pooling
 the result of an unpooling operation should give back the original input to the unpooling op.

MaxUnpool can produce the same output size for several input sizes, which makes unpooling op ambiguous.
 The third input argument, output_size, is meant to disambiguate the op and produce output tensor of
 known/predictable size.

In addition to the inputs, MaxUnpool takes three attributes, namely kernel_shape, strides, and pads,
 which define the exact unpooling op. The attributes typically have the same values as the corresponding
 pooling op that the unpooling op is trying to invert.
     Input data tensor that has to be unpooled. This tensor is typically the first output of the MaxPool op.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 ...].     Input data tensor containing the indices corresponding to elements in the first input tensor X.This tensor is typically the second output of the MaxPool op.Dimensions must be the same as input tensor X. The indices are linear, i.e. computed considering the tensor as flattened 1-D tensor, assuming row-major storage. Also, the linear indices should not consider padding. So the values in indices are in the range [0, N x C x D1 x ... x Dn).        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.     Output data tensor that contains the result of the unpooling.   
The convolution operator consumes a quantized input tensor, its scale and zero point,
a quantized filter, its scale and zero point, and output's scale and zero point,
and computes the quantized output. Each scale and zero-point pair must have same shape.
It means they must be either scalars (per tensor) or 1-D tensors (per output channel).
Each input or output and its related zero point must have same type.
When bias is present it must be quantized using scale = input scale * weight scale and
zero point as 0.
    Scale tensor for input 'x'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. Zero point tensor for input 'x'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.    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 ...]. X.shape[1] == (W.shape[1] * group) == C (assuming zero based indices for the shape array). Or in other words FILTER_IN_CHANNEL should be equal to DATA_CHANNEL.    Scale tensor for input 'w'. It could be a scalar or a 1-D tensor, which means a per-tensor/layer or per output channel quantization. If it's a 1-D tensor, its number of elements should be equal to the number of output channels (M). Zero point tensor for input 'w'. It could be a scalar or a 1-D tensor, which means a per-tensor/layer or per output channel quantization. If it's a 1-D tensor, its number of elements should be equal to the number of output channels (M).    Scale tensor for output 'y'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.        Zero point tensor for output 'y'. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.   Optional 1D bias to be added to the convolution, has size of M. Bias must be quantized using scale = x_scale * w_scale and zero_point = 0       Constrain input type to 8-bit integer tensor.   Constrain filter type to 8-bit integer tensor.  Constrain output type to 8-bit integer tensor.  Constrain bias type to 32-bit integer tensor.   The shape of the convolution kernel. If not present, should be inferred from input 'w'. Padding 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 the number ofpixels 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. If not present, the padding defaultsto 0 along start and end of each spatial axis. number of groups input channels and output channels are divided into. default is 1.     
The integer convolution operator consumes an input tensor, its zero-point, a filter, and its zero-point,
and computes the output. The production MUST never overflow. The accumulation may overflow if and only if in 32 bits.
        Zero point tensor for input 'x'. It's optional and default value is 0. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.      Zero point tensor for input 'w'. It's optional and default value is 0.  It could be a scalar or a 1-D tensor, which means a per-tensor/layer or per output channel quantization. If it's a 1-D tensor, its number of elements should be equal to the number of output channels (M)      Constrain input x and its zero point data type to 8-bit integer tensor. Constrain input w and its zero point data type to 8-bit integer tensor. Constrain output y data type to 32-bit integer tensor.  dilation value along each spatial axis of the filter. If not present, the dilation defaults to 1 along each axis.       Stride along each spatial axis. If not present, the stride defaults to 1 along each axis.       
Performs deformable convolution as described in https://arxiv.org/abs/1703.06211 and https://arxiv.org/abs/1811.11168.
This operator specification supports the general N-D case. Note that most common use cases have 2D or 3D data.
 Input data tensor. For 2D image data, it has shape (N, C, H, W) where N is the batch size, C is the number of input channels, and H and W are the height and width. In general, the shape is (N, C, D1, D2, ... , Dn) for n-dimensional data, where D1 to Dn are the spatial dimension sizes. Most common use cases have n = 2 or 3.    Weight tensor that will be used in the convolutions. It has shape (oC, C/group, kH, kW), where oC is the number of output channels and kH and kW are the kernel height and width. For more than 2 dimensions, it has shape (oC, C/group, k1, k2, ... , kn).     Offset tensor denoting the offset for the sampling locations in the convolution kernel. It has shape (N, offset_group * kH * kW * 2, oH, oW) for 2D data or (N, offset_group * k1 * k2 * ... * kn * n, o1, o2, ... , on) for nD data. Use linear interpolationfor fractional offset values. Sampling locations outside of the padded input tensor gives zero.   Optional 1D bias of length oC to be added to the convolution. Default is a tensor of zeros.     The mask tensor to be applied to each position in the convolution kernel. It has shape (N, offset_group * kH * kW, oH, oW) for 2D data or (N, offset_group * k1 * k2 * ... * kn * n, o1, o2, ... , on) for nD data. Default is a tensor of ones.        Output data tensor that contains the result of convolution. It has shape (N, oC, oH, oW) for 2D data or (N, oC, o1, o2, ..., on) for nD data    Dilation value along each spatial axis of the kernel. Default is 1 along each axis.     Number of groups the input and output channels, C and oC, are divided into. C and oC must both be divisible by group. Default is 1.     Shape of the convolution kernel. If not present, it is inferred from the shape of input W.      Number of groups of offset. C must be divisible by offset_group. Default is 1.  Padding for the beginning and end along each spatial axis. The values represent the number of pixels added to the beginning and end of the corresponding axis and can take any nonnegative value. The format should be as follows: [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`. Default is 0 along each axis.     Stride along each spatial axis. Default is 1 along each axis.   
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`).

The computation of ReduceMean and ReduceVar uses float to avoid overflow for float16 inputs.

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.
      The epsilon value to use to avoid division by zero.     Factor used in computing the running mean and variance.e.g., running_mean = running_mean * momentum + mean * (1 - momentum).    If set to true, it indicates BatchNormalization is being used for training, and outputs 1 and 2 are to be computed.     Input data tensor from the previous operator; dimensions are in the form of (N x C x D1 x D2 ... Dn), where N is the batch size, C is the number of channels. Statistics are computed for every channel of C over N and D1 to Dn dimensions. For image data, input dimensions become (N x C x H x W). The op also accepts single dimension input of size N in which case C is assumed to be 1   running (training) or estimated (testing) mean tensor of shape (C).     running (training) or estimated (testing) variance tensor of shape (C). The output tensor of the same shape as X        The running mean after the BatchNormalization operator. The running variance after the BatchNormalization operator. This op uses the population size (N) for calculating variance, and not the sample size N-1. Constrain scale and bias types to float tensors.        Constrain mean and variance types to float tensors.     
Carries out instance normalization as described in the paper
https://arxiv.org/abs/1607.08022.

y = scale * (x - mean) / sqrt(variance + epsilon) + B,
where mean and variance are computed per instance per channel.

        The input 1-dimensional scale tensor of size C. The input 1-dimensional bias tensor of size C.  The output tensor of the same shape as input.   
Given a matrix, apply Lp-normalization along the provided axis.
       The axis on which to apply normalization, -1 mean last axis.    The order of the normalization, only 1 or 2 are supported.      
Dropout takes an input floating-point tensor, an optional input ratio (floating-point scalar) and an optional input training_mode (boolean scalar). It produces two tensor outputs,
output (floating-point tensor) and mask (optional `Tensor<bool>`). If `training_mode` is true then the output Y will be a random dropout;
Note that this Dropout scales the masked input data by the following equation, so to convert the trained model into inference mode,
the user can simply not pass `training_mode` input or set it to false.
```
output = scale * data * mask,
```
where
```
scale = 1. / (1. - ratio).
```
       The ratio of random dropout, with value in [0, 1). If 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.   If set to true then it indicates dropout is being used for training. It is an optional value hence unless specified explicitly, it is false. If it is false, ratio is ignored and the operation mimics inference mode where nothing will be dropped from the input data and if mask is requested as output it will contain all ones.    Constrain input 'ratio' types to float tensors. Constrain output 'mask' types to boolean tensors.       
Shrink takes one input data (Tensor<numeric>) and produces one Tensor output,
having same datatype and shape with input. It has two attributes, lambd and
bias. The formula of this operator is: If x < -lambd, y = x + bias;
If x > lambd, y = x - bias; Otherwise, y = 0.
   The lambd value for the Shrink formulation. Default is 0.5.     The bias value added to output. Default is 0.   Constrain input to only numeric types.  
          {
            Lambd = Constant <value_float: float = @lambd>()
            LambdCast = CastLike (Lambd, input)
            Bias = Constant <value_float: float = @bias>()
            BiasCast = CastLike (Bias, input)
            Zero = Constant <value = float {0.0}>()
            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)
          }
              
Flattens the input tensor into a 2D matrix. If input tensor has shape
(d_0, d_1, ... d_n) then the output will have shape
(d_0 X d_1 ... d_(axis-1), d_axis X d_(axis+1) ... X dn).
   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 over      Output tensor, which has the shape and type as input tensor     Constrain input and output  types to float tensors.     
Local Response Normalization proposed in the [AlexNet paper](https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf).
It normalizes over local input regions.
The local region is defined across the channels. For an element `X[n, c, d1, ..., dk]` in a tensor
of shape `(N x C x D1 x D2, ..., Dk)`, its region is
`{X[n, i, d1, ..., dk] | max(0, c - floor((size - 1) / 2)) <= i <= min(C - 1, c + ceil((size - 1) / 2))}`.

`square_sum[n, c, d1, ..., dk] = sum(X[n, i, d1, ..., dk] ^ 2)`,
where `max(0, c - floor((size - 1) / 2)) <= i <= min(C - 1, c + ceil((size - 1) / 2))`.

`Y[n, c, d1, ..., dk] = X[n, c, d1, ..., dk] / (bias + alpha / size * square_sum[n, c, d1, ..., dk] ) ^ beta`
      Input is ether string UTF-8 or int32/int64      Maximum n-gram length. If this value is 3, 3-grams will be used to generate the output. Minimum n-gram length. If this value is 2 and max_gram_length is 3, output may contain counts of 2-grams and 3-grams.   Maximum 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=1   List 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.    List 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.     The 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.      list 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.      list 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) 
This transform extracts n-grams from the input sequence and save them as a vector. Input can
be either a 1-D or 2-D tensor. For 1-D input, output is the n-gram representation of that input.
For 2-D input, the output is also a  2-D tensor whose i-th row is the n-gram representation of the i-th input row.
More specifically, if input shape is [C], the corresponding output shape would be [max(ngram_indexes) + 1].
If input shape is [N, C], this operator produces a [N, max(ngram_indexes) + 1]-tensor.

In contrast to standard n-gram extraction, here, the indexes of extracting an n-gram from the original
sequence are not necessarily consecutive numbers. The discontinuity between indexes are controlled by the number of skips.
If the number of skips is 2, we should skip two tokens when scanning through the original sequence.
Let's consider an example. Assume that input sequence is [94, 17, 36, 12, 28] and the number of skips is 2.
The associated 2-grams are [94, 12] and [17, 28] respectively indexed by [0, 3] and [1, 4].
If the number of skips becomes 0, the 2-grams generated are [94, 17], [17, 36], [36, 12], [12, 28]
indexed by [0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4], respectively.

The output vector (denoted by Y) stores the count of each n-gram;
Y[ngram_indexes[i]] indicates the times that the i-th n-gram is found. The attribute ngram_indexes is used to determine the mapping
between index i and the corresponding n-gram's output coordinate. If pool_int64s is [94, 17, 17, 36], ngram_indexes is [1, 0],
ngram_counts=[0, 0], then the Y[0] (first element in Y) and Y[1] (second element in Y) are the counts of [17, 36] and [94, 17],
respectively. An n-gram which cannot be found in pool_strings/pool_int64s should be ignored and has no effect on the output.
Note that we may consider all skips up to S when generating the n-grams.

The examples used above are true if mode is "TF". If mode is "IDF", all the counts larger than 1 would be truncated to 1 and
the i-th element in weights would be used to scale (by multiplication) the count of the i-th n-gram in pool. If mode is "TFIDF",
this operator first computes the counts of all n-grams and then scale them by the associated values in the weights attribute.

Only one of pool_strings and pool_int64s can be set. If pool_int64s is set, the input should be an integer tensor.
If pool_strings is set, the input must be a string tensor.
        
      A MeanVarianceNormalization Function: Perform mean variance normalization
      on the input tensor X using formula: `(X-EX)/sqrt(E(X-EX)^2)`
   A 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.        
        {
          Exponent = Constant <value = float {2.0}>()
          Epsilon = Constant <value = float {1e-9}>()
          X_RM = ReduceMean <axes : ints = @axes> (X)
          EX_squared = Pow (X_RM, Exponent)
          X_squared = Pow (X, Exponent)
          E_Xsquared = ReduceMean <axes : ints = @axes> (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 <value = float {2.0}>()
          Epsilon = Constant <value = float {1e-9}>()
          axes = Constant <value_ints: ints = @axes>()
          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.       
The operator rearranges column blocks back into a multidimensional image

Col2Im behaves similarly to PyTorch's fold https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Fold.html,
but it only supports *batched* multi-dimensional image tensors.
Another implementation in Python with N-dimension support can be found at https://github.com/f-dangel/unfoldNd/.

NOTE:
  Although specifying image_shape looks redundant because it could be calculated from
  convolution formulas, it is required as input for more advanced scenarios as explained
  at PyTorch's implementation (https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/aten/src/ATen/native/Col2Im.cpp#L10)
  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.     The 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.  Output tensor produced by rearranging blocks into an image.     Constrain input and output types to all numeric tensor types.   
      This is layer normalization defined in ONNX as function.
      The overall computation can be split into two stages.
      The first stage is standardization, which makes the
      normalized elements have zero mean and unit variances.
      The computation required by standardization can be
      described by the following equations.
      ```
      Mean = ReduceMean<axes=normalized_axes>(X)
      D = Sub(X, Mean)
      DD = Mul(D, D)
      Var = ReduceMean<axes=normalized_axes>(DD)
      VarEps = Add(Var, epsilon)
      StdDev = Sqrt(VarEps)
      InvStdDev = Reciprocal(StdDev)
      Normalized = Mul(D, InvStdDev)
      ```
      where `normalized_axes` is `[axis, ..., rank of X - 1]`.
      The variables `Var` and `StdDev` stand for variance and
      standard deviation, respectively. The second output is
      `Mean` and the last one is `InvStdDev`.
      Depending on `stash_type` attribute, the actual computation
      must happen in different floating-point precision.
      For example, if `stash_type` is 1, this operator casts
      all input variables to 32-bit float, perform the computation, and
      finally cast `Normalized` back to the original type of `X`.
      The second stage then scales and shifts the outcome of the
      first stage using
      ```
      NormalizedScaled = Mul(Normalized, Scale)
      Y = Add(NormalizedScaled, B)
      ```
      The second stage doesn't depends on `stash_type`.
      All equations are in [this syntax](https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/Syntax.md).
      The same variable (i.e., input, output, and attribute) uses
      the same name in the equations above and this operator's definition.
      Let `d[i]` indicate the i-th dimension of `X`.
      If `X`'s shape is `[d[0], ..., d[axis-1], d[axis], ..., d[rank-1]]`,
      the shape of `Mean` and `InvStdDev` is `[d[0], ..., d[axis-1], 1, ..., 1]`.
      `Y` and `X` have the same shape. This operator supports unidirectional broadcasting
      (tensors `Scale` and `B` should be unidirectional broadcastable to tensor `X`);
      for more details please check [the doc](Broadcasting.md).
     The 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.      Saved mean used during training to speed up gradient computation        Saved inverse standard deviation used during training to speed up gradient computation. Constrain input types and output Y type to float tensors.       Type of Mean and InvStdDev tensors.     
A GroupNormalization function. Carries out group normalization as described in
the paper https://arxiv.org/abs/1803.08494

This operator transforms input according to
```
y = scale * (x - mean) / sqrt(variance + epsilon) + bias,
```
where the mean and variance are computed per instance per group of channels, and
`scale` and `bias` should be specified for each channel. The number of
groups `num_groups` should be divisible by the number of channels so that there are
an equal number of channels per group.

The overall computation has two stages: the first stage normalizes the elements to
have zero mean and unit variance for each instance in each group, and the second
stage scales and shifts the results of the first stage. The floating-point precision
used in the first stage is determined by the `stash_type` attribute. For example,
if `stash_type` is 1, the operator casts all input variables to 32-bit float,
performs the computation, and finally casts the normalized results back to the
original type of `X`. The second stage does not depend on `stash_type`.

When the number of groups is the same as the number of channels, this operator is
equivalent to InstanceNormalization. When there is only one group, this operator
is equivalent to LayerNormalization.
 The 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)`.   The output tensor of the same shape as `X`.     
      This is RMS normalization defined in ONNX as function as described in the paper https://arxiv.org/pdf/1910.07467.
      The overall computation can be split into two stages. The root mean squared norm is taken over the last D dimensions,
      where D is the dimension of normalized_shape. For example, if normalized_shape is (3, 5) (a 2-dimensional shape),
      the rms norm is computed over the last 2 dimensions of the input. The computation required by standardization can be
      described by the following equations.
      ```
      XSquared = Mul(X, X)
      XSquaredMean = ReduceMean<axes=normalized_axes>(XSquared)
      MeanSquareEpsilon = Add(XSquaredMean, epsilon)
      RMS = Sqrt(MeanSquareEpsilon)
      Normalized = Div(X, RMS)
      ```
      where `normalized_axes` is `[axis, ..., rank of X - 1]`. The variables `RMS` stand for root mean square,
      Depending on `stash_type` attribute, the actual computation
      must happen in different floating-point precision.
      For example, if `stash_type` is 1, this operator casts
      all input variables to 32-bit float, perform the computation, and
      finally cast `Normalized` back to the original type of `X`.
      The second stage then scales the outcome of the first stage using:
      ```
      Y= Mul(Normalized, Scale)
      ```
      Let `d[i]` indicate the i-th dimension of `X`.
      If `X`'s shape is `[d[0], ..., d[axis-1], d[axis], ..., d[rank-1]]`,
      the shape of `RMS` is `[d[0], ..., d[axis-1], 1, ..., 1]`.
      `Y` and `X` have the same shape. This operator supports unidirectional broadcasting
      (`Scale` should be unidirectional broadcastable to tensor `X`);
      for more details please check [the doc](Broadcasting.md).
      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 X     Constrain input X type to float tensors.        Constrain output Y and scale type to float tensors.     
RotaryEmbedding is the implementation of rotary positional embeddings (RoPE) based on the paper https://arxiv.org/pdf/2104.09864.
The key advantage of RoPE is that it allows the model to understand both the absolute position of a token and the relative distances
between tokens. This is achieved through a rotational mechanism where the extent of rotation is computed based on the token's absolute position (position_ids).

The rotational mechanism is defined by sine and cosine functions that are used to represent the rotation angles.
For each token in the sequence, its positional embedding is computed by rotating its embedding vector. This is done by splitting the
embedding vector either into two halves or interleaving every alternate token and applying the rotation matrix to each half of the embedding vector.
The rotation matrix is parameterized by the token's position in the sequence. The rotated halves of the embedding vector are concatenated
to form the final positional embedding for each token. The rotated positional embeddings are used in the self-attention mechanism.
The rotation ensures that the model captures both absolute and relative positional information.

Rotary embeddings are defined using the following algorithm:

```python
def rotary_embedding(
    input: np.ndarray,
    cos_cache: np.ndarray,
    sin_cache: np.ndarray,
    position_ids: np.ndarray | None = None,
    interleaved=None,
    rotary_embedding_dim=None,
    num_heads=None,
) -> np.ndarray:
    original_input_shape = input.shape
    # First ensure input to be processed has shape [batch_size, seq_len, num_heads, head_size]
    if len(input.shape) == 4:
        input = np.transpose(input, (0, 2, 1, 3))
    batch_size = input.shape[0]
    sequence_length = input.shape[1]
    if len(input.shape) == 3:
        hidden_size = input.shape[2]
        assert num_heads != 0
        head_size = int(hidden_size / num_heads)
        new_shape = [batch_size, sequence_length, num_heads, head_size]
        input = np.reshape(input, new_shape)
    assert len(input.shape) == 4
    head_size = input.shape[3]

    # Fully or partially perform rotation on input based on rotary_embedding_dim attribute
    if rotary_embedding_dim is None or rotary_embedding_dim == 0:
        # If rotary_embedding_dim not provided, perform full rotation by using head_size
        rotary_embedding_dim = head_size
    x_rotate = input[:, :, :, :rotary_embedding_dim]
    x_not_rotate = input[:, :, :, rotary_embedding_dim:]
    rotary_embedding_dim_half = int(rotary_embedding_dim / 2)

    # Retrieve sin and cos caches using position ids
    if position_ids is not None:
        cos_cache = cos_cache[
            position_ids
        ]  # Shape: [batch_size, sequence_length, rotary_embedding_dim/2]
        sin_cache = sin_cache[
            position_ids
        ]  # Shape: [batch_size, sequence_length, rotary_embedding_dim/2]

    # Shape: [batch_size, sequence_length, rotary_embedding_dim/2]
    if cos_cache.shape[-1] != rotary_embedding_dim_half:
        raise ValueError(
            f"Last dimension of cos cache ({cos_cache.shape[-1]}) does not match rotary_embedding_dim/2 ({rotary_embedding_dim_half})."
        )
    if sin_cache.shape[-1] != rotary_embedding_dim_half:
        raise ValueError(
            f"Last dimension of sin cache ({sin_cache.shape[-1]}) does not match rotary_embedding_dim/2 ({rotary_embedding_dim_half})."
        )

    cos_cache = np.expand_dims(
        cos_cache, axis=2
    )  # Shape: [batch_size, sequence_length, 1, rotary_embedding_dim/2]
    sin_cache = np.expand_dims(
        sin_cache, axis=2
    )  # Shape: [batch_size, sequence_length, 1, rotary_embedding_dim/2]

    # Either divide the input in halves or interleave (based on interleaved attribute)
    if interleaved:
        x1 = x_rotate[:, :, :, 0::2]
        x2 = x_rotate[:, :, :, 1::2]
    else:
        x1, x2 = np.split(x_rotate, 2, axis=-1)

    # Calculate real and imaginary values
    real = (cos_cache * x1) - (sin_cache * x2)
    imag = (sin_cache * x1) + (cos_cache * x2)

    # Inserted rotated embeddings back to the original input
    if interleaved:
        # x_rotate[:, :, :, 0::2] = real
        # x_rotate[:, :, :, 1::2] = imag
        real = np.expand_dims(real, axis=-1)
        imag = np.expand_dims(imag, axis=-1)
        x_rotate_concat = np.concatenate((real, imag), axis=-1)
        x_rotate = np.reshape(x_rotate_concat, x_rotate.shape)
    else:
        x_rotate = np.concatenate((real, imag), axis=-1)
    output = np.concatenate((x_rotate, x_not_rotate), axis=-1)
    if len(original_input_shape) == 3:
        output = np.reshape(output, original_input_shape)
    else:
        output = np.transpose(output, (0, 2, 1, 3))
    return output
```
  Rotate using interleaved pattern. Default value is 0 (False).   Rotary embedding dimension used to apply partial rotary embeddings.     Number of attention heads. Must be provided when input is a 3D tensor.  The 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. The 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.   The position indices for the tokens. 2D tensor with shape `(batch_size, sequence_length)`       Tensor with same shape as input.        

Computes scaled dot product attention on query, key and value tensors, using an optional attention mask if passed.

This operator covers self and cross variants of the attention operation based on sequence lengths of K, Q and V.

For self attention, `kv_sequence_length` equals to `q_sequence_length`.

For cross attention, query and key might have different lengths.

This operator also covers the 3 following variants based on the number of heads:
1) Multi-headed Attention (MHA): Described in the paper https://arxiv.org/pdf/1706.03762, `q_num_heads = kv_num_heads`.
2) Group-query Attention (GQA): Described in the paper https://arxiv.org/pdf/2305.13245, `q_num_heads > kv_num_heads`, `q_num_heads % kv_num_heads == 0`.
3) Multi-query Attention (MQA): Described in the paper https://arxiv.org/pdf/1911.02150, `q_num_heads > kv_num_heads`, `kv_num_heads=1`.

Attention bias to be added is calculated based on `attn_mask` input and `is_causal` attribute:
1) `attn_mask`: 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.
2) If `is_causal` is set to `1`, attention scores above the diagonal are masked out, regardless of the `attn_mask` input.

With respect to KV cache update, this operator allows the following two use cases:

1) Cache update happens inside the Attention operator. In this case, the `K` and `V` inputs contain only the incoming
tokens for the current autoregressive step, and the four optional inputs/outputs past and present key and value are
all needed. The Attention op performs a Concat operation on the past and incoming key and value to form the present
key and value, respectively. Note that this only works correctly for the special case where the past key and value
do not contain padded tokens.
2) Cache update happens outside the Attention operator (for example, through the `TensorScatter` operator). In this
case, the `K` and `V` inputs correspond to the entire cache tensor, so the four optional inputs/outputs past and
present key and value should not be used. An additional input `nonpad_kv_seqlen` of shape (batch_size,) may be
provided to indicate the number of non-padding tokens in each sample of the batch to save unnecessary computation.
Here, the kv_sequence dimension of `attn_mask` can be shorter than `K` and `V`, but still needs to be at least as long
as the maximum value of `nonpad_kv_seqlen`.

Both past and present state key/values are optional. They shall be used together, and not allowed to use only one of them.
The following pattern is applied to the Q, K and V inputs after appropriate reshaping of K and V inputs based on sequence lengths and num heads provided:

```
  The following pattern is applied by this operator:
      Q          K          V
      |          |          |
Q*sqrt(scale) K*sqrt(scale) |
      |          |          |
      |       Transpose     |
      |          |          |
      ---MatMul---          |
            |               |
 at_mask---Add              |
            |               |
  softcap (if provided)     |
            |               |
         Softmax            |
            |               |
            -----MatMul------
                   |
                   Y
```

    If 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.      Scaling 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.    Number of heads of key and value. Must be used with 3D inputs of Q, K and V.    The 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.   Softcap value for attention weights. Default value is 0.        If set to `0`, qk_matmul_output is the output of qk matmul. If set to `1`, qk_matmul_output includes the addition of the attention mask to the output of qk matmul. If set to `2`, qk_matmul_output is the output after the softcap operation. If set to `3`, qk_matmul_output is the output after the softmax operation. Default value is 0.   Query 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`      Key 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.        past state cache for key with shape `(batch_size, kv_num_heads, past_sequence_length, head_size)`       past state cache for value with shape `(batch_size, kv_num_heads, past_sequence_length, v_head_size)`   A 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).      The 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`.  Updated 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`.      The 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`.  Constrain 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.       The pads attribute cannot be used simultaneously with auto_pad attribute        Attribute pads must have an even size   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.        NewShape = Concat <axis = 0> (Zero1D, Zero1D, NumHeads, NegOne) XIn = Transpose <perm = [0, 2, 1, 3]> (X)       HeadSize = Shape <start = 3, end = 4> (XIn)     RotaryEmbedDim = Identity(HeadSize)     NoRotateLength = Sub(HeadSize, RotaryEmbedDim)  RotateSplitLengths = Concat <axis = 0> (RotaryEmbedDim, NoRotateLength) XToRotate, XNoRotate = Split <axis = -1> (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 <axis = -1, num_outputs = 2> (XToRotate) CosX1 = Mul(CosCacheUnsqueezed, X1)     SinX2 = Mul(SinCacheUnsqueezed, X2)     SinX1 = Mul(SinCacheUnsqueezed, X1)     CosX2 = Mul(CosCacheUnsqueezed, X2)     XRotated = Concat <axis = -1> (Real, Imaginary) RotaryEmbedDimInclusive = Add(RotaryEmbedDim, One1D)    X1 = Slice(XToRotate, Zero1D, RotaryEmbedDim, AxesRotaryDim, Two1D)     X2 = Slice(XToRotate, One1D, RotaryEmbedDimInclusive, AxesRotaryDim, Two1D)     RealInterleave = Unsqueeze(Real, NegOne)        ImaginaryInterleave = Unsqueeze(Imaginary, NegOne)      XRotatedInterleavedConcat = Concat <axis = -1> (RealInterleave, ImaginaryInterleave)    XRotatedShape = Shape(XToRotate)        XRotated = Reshape(XRotatedInterleavedConcat, XRotatedShape)    XConcat = Concat <axis = -1> (XRotated, XNoRotate)      YTransposed = Identity(XConcat) YTransposed = Transpose <perm = [0, 2, 1, 3]> (XConcat) Y = Reshape(YTransposed, XShape)        C = Shape <start = 1, end = 2> (X)      GroupSize = Div (C, NumGroups)  N = Shape <start = 0, end = 1> (X)      InstanceShape = Shape <start = 2> (X)   NewShape = Concat <axis = 0> (N, NumGroups, GroupSize, InstanceShape)   XReshaped = Reshape (XU, NewShape)      Shape3D = Constant <value_ints = [0, 0, -1]> () X3D = Reshape (XReshaped, Shape3D)      Mean = ReduceMean (X3D, Axes2)  MeanOfSquare = ReduceMean (Square, Axes2)       SquareOfMean = Mul (Mean, Mean) Var = Sub (MeanOfSquare, SquareOfMean)  VarPlusEpsilon = Add (Var, Epsilon)     StdDev = Sqrt (VarPlusEpsilon)  NormalizedU = Div (Deviation, StdDev)   NormalizedOriginalShape = Reshape (NormalizedU, XShape) NormalizedNC = Reshape (NormalizedOriginalShape, Shape3D)       NormalizedT = Cast (NormalizedNC)       ScaleShape = Constant <value_ints = [1, -1, 1]> ()      ScaleReshaped = Reshape (ScaleT, ScaleShape)    BiasReshaped = Reshape (BiasT, ScaleShape)      Scaled = Mul (ScaleReshaped, NormalizedT)       Biased = Add (Scaled, BiasReshaped)     ReduceAxes = Range(PosAxis, Rank, One)  XSquaredMean = ReduceMean (XSquared, ReduceAxes)        MeanSquareEpsilon = Add (XSquaredMean, Epsilon) RMS = Sqrt (MeanSquareEpsilon)  NormalizedT = Cast (Normalized) ScaleFactor = Identity(ScaleF)  ScaleFactor = Identity(CalculatedScale) BatchSize = Shape <start = 0, end = 1> (Q)      QSeqLen = Shape <start = -2, end = -1> (Q)      KVSeqLen = Shape <start = -2, end = -1> (K)     QIntermediateShape = Concat <axis = 0> (BatchSize, QSeqLen, QNumHeadsAttr, NegOne)      KVIntermediateShape = Concat <axis = 0> (BatchSize, KVSeqLen, KVNumHeadsAttr, NegOne)   QIntermediate = Reshape (Q, QIntermediateShape) KIntermediate = Reshape (K, KVIntermediateShape)        VIntermediate = Reshape (V, KVIntermediateShape)        QReshaped = Transpose <perm = [0, 2, 1, 3]> (QIntermediate)     KReshaped = Transpose <perm = [0, 2, 1, 3]> (KIntermediate)     VReshaped = Transpose <perm = [0, 2, 1, 3]> (VIntermediate)     QNumHeads = Shape <start = 1, end = 2> (QReshaped)      KVNumHeads = Shape <start = 1, end = 2> (KReshaped)     QKHeadSize = Shape <start = 3, end = 4> (QReshaped)     QKHeadSizeF = Cast (QKHeadSize) VHeadSize = Shape <start = 3, end = 4> (VReshaped)      SqrtHeadSize = Sqrt(QKHeadSizeF)        CalculatedScale = Div(One1DF, SqrtHeadSize)     ScaleFactorSqrt = Sqrt(ScaleFactor)     ScaleFactorF = Cast (ScaleFactorSqrt)   PresentKey = Concat <axis = 2> (past_key, KReshaped)    PastKVSeqLen =  Shape <start = -2, end = -1> (past_key) PresentKey = Identity (KReshaped)       present_key = Identity (PresentKey)     PresentValue = Concat <axis = 2> (past_value, VReshaped)        PresentValue = Identity (VReshaped)     present_value = Identity (PresentValue) KVSeqLenExpanded = Unsqueeze(nonpad_kv_seqlen, One1D)   KVSeqLen0D = Squeeze(KVSeqLen)  Range = 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)        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 <axis = 0> (BatchSize, KVNumHeads, InterleaveDim, NewKVSeqLen, QKHeadSize)        KExpanded = Expand(KUnsqueezed, KExpandShape)   VExpandShape = Concat <axis = 0> (BatchSize, KVNumHeads, InterleaveDim, NewKVSeqLen, VHeadSize) VExpanded = Expand(VUnsqueezed, VExpandShape)   KAttentionShape = Concat <axis = 0> (BatchSize, QNumHeads, NewKVSeqLen, QKHeadSize)     VAttentionShape = Concat <axis = 0> (BatchSize, QNumHeads, NewKVSeqLen, VHeadSize)      KAttentionInput = Reshape(KExpanded, KAttentionShape)   VAttentionInput = Reshape(VExpanded, VAttentionShape)   KTranspose = Transpose <perm = [0, 1, 3, 2]> (KAttentionInput)  QScaled = Mul(QReshaped, ScaleFactorF)  KScaled = Mul(KTranspose, ScaleFactorF) QKAttnWeight = MatMul(QScaled, KScaled) QKAttnCast = Cast (QKAttnWeight)        QKAttnWeightWithBias = Add(QKAttnCast, AttnBiasT)       SoftcapDiv = Div(QKAttnWeightWithBias, SoftcapF)        SoftcapTanh = Tanh(SoftcapDiv)  QKAttnWeightSoftcap = Mul(SoftcapTanh, SoftcapF)        QKAttnWeightSoftcap = Identity(QKAttnWeightWithBias)    SoftmaxCast = Cast (QKAttnWeightSoftcap)        AttnWeightSoftmax = Softmax (SoftmaxCast)       SoftmaxOut = Cast (AttnWeightSoftmax)   qk_matmul_output = Identity(QKAttnWeightWithBias)       qk_matmul_output = Identity(QKAttnWeightSoftcap)        qk_matmul_output = Identity(AttnWeightSoftmax)  qk_matmul_output = Identity(QKAttnWeight)       YPreReshape = MatMul(SoftmaxOut, VAttentionInput)       YTranspose = Transpose <perm = [0, 2, 1, 3]> (YPreReshape)      YNewShape = Concat <axis = 0> (Zero1D, Zero1D, NegOne)  Y = Reshape(YTranspose, YNewShape)      NumReducedAxes = Sub (Rank, Axis1D)     PrefixShape = Slice (XShape, Zero1D, Axis1D)    SuffixShape = ConstantOfShape (NumReducedAxes)  ReducedShape = Concat <axis = 0> (PrefixShape, SuffixShape)     Mean2D = ReduceMean <axes = [1]> (XU)   MeanOfSquare = ReduceMean <axes = [1]> (Square) Mean2D = ReduceMean (XU, Axes_1)        MeanOfSquare = ReduceMean (Square, Axes_1)      SquareOfMean = Mul (Mean2D, Mean2D)     Normalized = Div (Deviation, StdDev)    Scale2D = Flatten <axis = 0> (Scale)    Scaled = Mul (NormalizedT, Scale2D)     InvStdDev2D = Reciprocal (StdDev)       Mean = Reshape (Mean2D, ReducedShape)   InvStdDev = Reshape (InvStdDev2D, ReducedShape) 
 {name} consumes an input tensor X and applies {opName} pooling across
 the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths.
 {opName} pooling consisting of computing the {opName} on all values of a
 subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the
 data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following:
 ```
 output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - {kernelSpatialShape}) / strides_spatial_shape[i] + 1)
 ```
 or
 ```
 output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - {kernelSpatialShape}) / strides_spatial_shape[i] + 1)
 ```
 if ceil_mode is enabled

 ```
 * pad_shape[i] is sum of pads along axis i
 ```

 `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following when ceil_mode is enabled:
 ```
 VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - {kernelSpatialShape} + 1) / strides_spatial_shape[i])
 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i])
 ```
or when ceil_mode is disabled:
 ```
 VALID: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - {kernelSpatialShape} + 1) / strides_spatial_shape[i])
 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = floor(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i])
 ```

 And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`:
 ```
 pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + {kernelSpatialShape} - input_spatial_shape[i]
 ```
 {additionalDescription}
     
 {name} consumes an input tensor X and applies Lp pooling across
 the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths.
 Lp pooling consisting of computing the Lp norm on all values of a subset
 of the input tensor according to the kernel size and downsampling the
 data into the output tensor Y for further processing. Stride along each spatial 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 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.     
 {name} consumes an input tensor X and applies {opName} pooling across
 the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths.
 {opName} pooling consisting of computing the {opName} on all values of a
 subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the
 data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following:
 ```
 output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - kernel_spatial_shape[i]) / strides_spatial_shape[i] + 1)

 * pad_shape[i] is sum of pads along axis i
 ```

 `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following:
 ```
 VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - kernel_spatial_shape[i] + 1) / strides_spatial_shape[i])
 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i])
 ```
 And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`:
 ```
 pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + kernel_spatial_shape[i] - input_spatial_shape[i]
 ```
 {additionalDescription}
      
 {name} consumes an input tensor X and applies {opName} pooling across
 the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths.
 {opName} pooling consisting of computing the {opName} on all values of a
 subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the
 data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following:
 ```
 output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - {kernelSpatialShape}) / strides_spatial_shape[i] + 1)
 ```
 or
 ```
 output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - {kernelSpatialShape}) / strides_spatial_shape[i] + 1)
 ```
 if ceil_mode is enabled

 ```
 * pad_shape[i] is sum of pads along axis i
 ```

 `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following:
 ```
 VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - {kernelSpatialShape} + 1) / strides_spatial_shape[i])
 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i])
 ```
 And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`:
 ```
 pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + {kernelSpatialShape} - input_spatial_shape[i]
 ```
 {additionalDescription}
       dilation value along each spatial axis of the filter.   
The convolution transpose operator consumes an input tensor and {filter_desc},
and computes the output.

If the pads parameter is provided the shape of the output is calculated via the following equation:

  output_shape[i] = stride[i] * (input_size[i] - 1) + output_padding[i] + ((kernel_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - pads[start_i] - pads[end_i]

output_shape can also be explicitly specified in which case pads values are auto generated using these equations:

  total_padding[i] = stride[i] * (input_size[i] - 1) + output_padding[i] + ((kernel_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - output_shape[i]
  If (auto_pads != SAME_UPPER): pads[start_i] = total_padding[i]/2; pads[end_i] = total_padding[i] - (total_padding[i]/2)
  Else: pads[start_i] = total_padding[i] - (total_padding[i]/2); pads[end_i] = (total_padding[i]/2).

          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       The zero-padding added to one side of the output. This is also called adjs/adjustment in some frameworks.       
 {name} consumes an input tensor X and applies {opName} pooling across
 the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths.
 {opName} pooling consisting of computing the {opName} on all values of a
 subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the
 data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape is calculated differently
 depending on whether explicit padding is used, where pads is employed, or auto padding is used, where auto_pad is utilized.
 With explicit padding (https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MaxPool2d.html?highlight=maxpool#torch.nn.MaxPool2d):
 ```
 output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - dilation[i] * (kernel_shape[i] - 1) - 1) / strides_spatial_shape[i] + 1)
 ```
 or
 ```
 output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - dilation[i] * (kernel_shape[i] - 1) - 1) / strides_spatial_shape[i] + 1)
 ```
 if ceil_mode is enabled. `pad_shape[i]` is the sum of pads along axis `i`.

 `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following when ceil_mode is enabled:
 ```
 VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - {kernelSpatialShape} + 1) / strides_spatial_shape[i])
 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i])
 ```
 or when ceil_mode is disabled (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/AveragePooling2D):
 ```
 VALID: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - {kernelSpatialShape}) / strides_spatial_shape[i]) + 1
 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] - 1) / strides_spatial_shape[i]) + 1
 ```
 And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`:
 ```
 pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + {kernelSpatialShape} - input_spatial_shape[i]
 ```
 {additionalDescription}
      /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/nn/old.cc The 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.      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. 
Local Response Normalization proposed in the [AlexNet paper](https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf).
It normalizes over local input regions.
The local region is defined across the channels. For an element X[n, c, d1, ..., dk] in a tensor
of shape (N x C x D1 x D2, ..., Dk), its region is
{X[n, i, d1, ..., dk] | max(0, c - floor((size - 1) / 2)) <= i <= min(C - 1, c + ceil((size - 1) / 2))}.

square_sum[n, c, d1, ..., dk] = sum(X[n, i, d1, ..., dk] ^ 2),
where max(0, c - floor((size - 1) / 2)) <= i <= min(C - 1, c + ceil((size - 1) / 2)).

Y[n, c, d1, ..., dk] = X[n, c, d1, ..., dk] / (bias + alpha / size * square_sum[n, c, d1, ..., dk] ) ^ beta
  The output of each pooling window is divided by the number of elements exclude pad.     The output of each pooling window is maximum number of elements exclude pad.    The storage order of the tensor. 0 is row major, and 1 is column major. Dilation value along each spatial axis of filter.       
 LpPool consumes an input tensor X and applies Lp pooling across the
 the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths.
 Lp pooling consisting of computing the Lp norm on all values of a subset
 of the input tensor according to the kernel size and downsampling the
 data into the output tensor Y for further processing.     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.    
 GlobalLpPool consumes an input tensor X and applies lp pool pooling across the
 the values in the same channel. This is equivalent to LpPool with kernel size
 equal to the spatial dimension of input tensor.        Output data tensor from pooling across the input tensor. Dimensions will be N x C x 1 x 1       
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)
        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.        The 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 variance used during training to speed up gradient computation. Should not be used for testing.   
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.   
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.      Constrain mean and variance types to float tensors. It allows all float type for U.     The output 4-dimensional tensor of the same shape as input.     
Dropout takes one input data (Tensor<float>) and produces two Tensor outputs,
output (Tensor<float>) and mask (Tensor<bool>). Depending on whether it is in
test mode or not, the output Y will either be a random dropout, or a simple
copy of the input. Note that our implementation of Dropout does scaling in
the training phase, so during testing nothing needs to be done.
    (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.      
Dropout takes one input floating tensor and produces two tensor outputs,
output (floating tensor) and mask (`Tensor<bool>`). Depending on whether it is
in test mode or not, the output Y will either be a random dropout, or a simple
copy of the input. Note that our implementation of Dropout does scaling in
the training phase, so during testing nothing needs to be done.
     Constrain output mask types to boolean tensors. 
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)
        The output tensor of the same shape as X.       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).      
    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)
            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).      
A GroupNormalization function. Carries out group normalization as described in
the paper https://arxiv.org/abs/1803.08494

This operator transforms input according to
```
y = scale * (x - mean) / sqrt(variance + epsilon) + bias,
```
where the mean and variance are computed per instance per group of channels, and
`scale` and `bias` should be specified for each group of channels. The number of
groups `num_groups` should be divisible by the number of channels so that there are
an equal number of channels per group.

When the number of groups is the same as the number of channels, this operator is
equivalent to InstanceNormalization. When there is only one group, this operator
is equivalent to LayerNormalization.
        Scale tensor of shape `(num_groups)`.   Bias tensor of shape `(num_groups)`.    

Computes scaled dot product attention on query, key and value tensors, using an optional attention mask if passed.

This operator covers self and cross variants of the attention operation based on sequence lengths of K, Q and V.

For self attention, `kv_sequence_length` equals to `q_sequence_length`.

For cross attention, query and key might have different lengths.

This operator also covers the 3 following variants based on the number of heads:
1) Multi-headed Attention (MHA): Described in the paper https://arxiv.org/pdf/1706.03762, `q_num_heads = kv_num_heads`.
2) Group-query Attention (GQA): Described in the paper https://arxiv.org/pdf/2305.13245, `q_num_heads > kv_num_heads`, `q_num_heads % kv_num_heads == 0`.
3) Multi-query Attention (MQA): Described in the paper https://arxiv.org/pdf/1911.02150, `q_num_heads > kv_num_heads`, `kv_num_heads=1`.

Attention bias to be added is calculated based on `attn_mask` input and `is_causal attribute`, only one of which can be provided.
1) If `is_causal` is 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.
2) `attn_mask`: 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.

Both past and present state key/values are optional. They shall be used together, and not allowed to use only one of them.
The following pattern is applied to the Q, K and V inputs after appropriate reshaping of K and V inputs based on sequence lengths and num heads provided:

```
  The following pattern is applied by this operator:
      Q          K          V
      |          |          |
Q*sqrt(scale) K*sqrt(scale) |
      |          |          |
      |       Transpose     |
      |          |          |
      ---MatMul---          |
            |               |
 at_mask---Add              |
            |               |
  softcap (if provided)     |
            |               |
         Softmax            |
            |               |
            -----MatMul------
                   |
                   Y
```

    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.  XReshaped = Reshape (X, NewShape)       X3D = Reshape(XReshaped, Shape3D)       Scaled = Mul (ScaleReshaped, Normalized)        AttnBiasT = Cast (AttnBiasCausalOrNot)  
      A MeanVarianceNormalization Function: Perform mean variance normalization
      on the input tensor X using formula: <br/> ``` (X-EX)/sqrt(E(X-EX)^2) ```
       Inputs 0 (query) shall be 3 or 4 dimensions     3D inputs expected to have q_num_heads attribute.       Inputs 1 (key) shall be 3 or 4 dimensions       Inputs 2 (value) shall be 3 or 4 dimensions     3D inputs expected to have kv_num_heads attribute.      The past_key input shall be 4 dimensions        The past_value input shall be 4 dimensions      Error unexpected extra input in node:   NewKVSeqLen =  Shape <start = -2, end = -1> (PresentKey)        AttnBiasShape = Concat <axis = 0> (QSeqLen, NewKVSeqLen)        AttnBiasShort = Where(attn_mask, ScalarZero, FloatNegInf)       AttnBiasShort = Identity(attn_mask)     MaskKVSeqLen = Shape <start = -1> (attn_mask)   PaddingKVSeqLen = Sub(NewKVSeqLen, MaskKVSeqLen)        Pads = Concat <axis = 0> (Zero1D, PaddingKVSeqLen)      FloatNegInfCast = CastLike(FloatNegInf, AttnBiasShort)  AttnBias = Pad(AttnBiasShort, Pads, FloatNegInfCast, NegOne1D)  AttnBias = Identity(AttnBiasShort)      AttnBias = ConstantOfShape(AttnBiasShape)       ZeroNoDim = Squeeze(Zero, Zero) BoolMaskTri = Less(RangeRow2DPast, RangeCol2D)  MaskTri = Where(BoolMaskTri, FloatNegInf, ScalarZero)   AttnBiasCausalOrNot = Identity(AttnBias)        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)  AttnBiasCausalOrNot = Add(AttnBias, MaskTri)    
Region of Interest (RoI) align operation described in the
[Mask R-CNN paper](https://arxiv.org/abs/1703.06870).
RoiAlign consumes an input tensor X and region of interests (rois)
to apply pooling across each RoI; it produces a 4-D tensor of shape
(num_rois, C, output_height, output_width).

RoiAlign is proposed to avoid the misalignment by removing
quantizations while converting from original image into feature
map and from feature map into RoI feature; in each ROI bin,
the value of the sampled locations are computed directly
through bilinear interpolation.
   Multiplicative 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.    default 1; Pooled output Y's width.     Number 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.        The pooling method. Two modes are supported: 'avg' and 'max'. Default is 'avg'. Allowed 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).     coordinate_transformation_mode  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.   RoI 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 int tensors. /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/object_detection/defs.cc  An input tensor with shape [num_batches, spatial_dimension, 4]. The single box data format is indicated by center_point_box.    An 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.       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.       Float representing the threshold for deciding when to remove boxes based on score. It is a scalar.      selected indices from the boxes tensor. [num_selected_indices, 3], the selected index format is [batch_index, class_index, box_index].  Integer 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. 
Filter out boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes.
Bounding boxes with score less than score_threshold are removed. Bounding box format is indicated by attribute center_point_box.
Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to
orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system
result in the same boxes being selected by the algorithm.
The selected_indices output is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes.
The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the Gather or GatherND operation.
        Constrain types to float tensors.       /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/object_detection/old.cc   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.      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. Type of the element in the optional output      The optional output enclosing the input element.        /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/optional/defs.cc  A scalar boolean tensor. If true, it indicates that optional-type input contains an element. Otherwise, it is empty.    Constrain output to a boolean tensor.   
If the input is a tensor or sequence type, it returns the input.
If the input is an optional type, it outputs the element in the input.
It is an error if the input is an empty optional-type (i.e. does not have an element) and the behavior is undefined in this case.
     Output element in the optional input.   OptionalHasElement is expected to have 0 or 1 input.    OptionalHasElement is expected to have 1 output.        Input must be an optional-type value containing an element with type information.       OptionalHasElement is expected to have 1 input. /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/optional/old.cc   Identifier expected but not found.      Encountered invalid float literal!      String value expected, but not found.   Integer value expected, but not found.  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, %d    Expecting primitive type as map key type.       Unexpected type in sparse-tensor element type.  Mismatch between expected type  Empty list attribute value requires type annotation.    Singleton attribute value cannot be specified as a list.         does not match y_zero_point type       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.       (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`.    The type of the input 'y_scale'.        The type of the input `y_zero_point` and the output `y`.        
The linear quantization operator consumes a high-precision tensor, a scale, and a zero point to compute the
low-precision/quantized tensor. The scale factor and zero point must have the same shape, determining the quantization
granularity. The quantization formula is `y = saturate((x / y_scale) + y_zero_point)`.

Saturation is done according to:
- uint16: [0, 65535]
- int16: [-32768, 32767]
- uint8: [0, 255]
- int8: [-128, 127]
- uint4: [0, 15]
- int4: [-8, 7]
- uint2: [0, 3]
- int2: [-2, 1]

For `(x / y_scale)`, it rounds to the nearest even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details.

`y_zero_point` and `y` must have the same type. `y_zero_point` is usually not used for quantization to float8 and 4bit types, but the quantization
formula remains the same for consistency, and the type of the attribute `y_zero_point` still determines the quantization type.
`x` and `y_scale` are allowed to have different types. The type of `y_scale` determines the precision of the division operation between `x` and
`y_scale`, unless the `precision` attribute is specified.

There are three supported quantization granularities, determined by the shape of `y_scale`.
In all cases, `y_zero_point` must have the same shape as `y_scale`.
- Per-tensor (per-layer) quantization: `y_scale` is a scalar.
- Per-axis quantization: The scale must be a 1-D tensor, with the length of the quantization axis. For an input shape
 `(D0, ..., Di, ..., Dn)` and `axis=i`, `y_scale` is a 1-D tensor of length `Di`.
- Blocked quantization: The scale's shape is identical to the input's shape, except for one dimension, in which
  blocking is performed. Given `x` shape `(D0, ..., Di, ..., Dn)`, `axis=i`, and block size `B`: `y_scale` shape is
  `(D0, ..., ceil(Di/B), ..., Dn)`.
        /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/quantization/defs.cc      N-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'.  The type of the input 'x_scale'.        
The linear dequantization operator. It consumes a quantized tensor, a scale, and a zero point to compute the
full-precision tensor. The dequantization formula is `y = (x - x_zero_point) * x_scale`. `x_scale` and `x_zero_point`
must have the same shape, determining the quantization's granularity: a scalar for per-tensor/per-layer quantization,
a 1-D tensor for per-axis quantization, or have a rank identical to the input for blocked quantization.
See QuantizeLinear for details on quantization granularity.

`x_zero_point` and `x` must have the same type. `x` and `y` must have the same shape. In the case of dequantizing
`int32`, there's no zero point (zero point is supposed to be 0).
`zero-point` is usually not used in the case of float8 and 4-bit types quantization, but the dequantization formula remains the same
for consistency. The output type is determined by the attribute `output_dtype`. If `output_dtype` is not supplied then the output type
is the same as `x_scale`. The output type also determines the precision of the multiplication operation.

        
A Function to fuse calculation for Scale, Zero Point and FP32->8Bit conversion of FP32 Input data.
Outputs Scale, ZeroPoint and Quantized Input for a given FP32 Input.
Scale is calculated as:
```
y_scale = (maximum(0, max(x)) - minimum(0, min(x))) / (qmax - qmin)
```

* where qmax and qmin are max and min values for quantization range i.e. [0, 255] in case of uint8
* data range is adjusted to include 0.

Zero point is calculated as:
```
intermediate_zero_point = qmin - min(x)/y_scale
y_zero_point = cast(round(saturate(intermediate_zero_point)))
```

* where qmax and qmin are max and min values for quantization range .i.e [0, 255] in case of uint8
* for saturation, it saturates to [0, 255] if it's uint8, or [-127, 127] if it's int8. Right now only uint8 is supported.
* rounding to nearest ties to even.

Data quantization formula is:
```
y = saturate (round (x / y_scale) + y_zero_point)
```

* for saturation, it saturates to [0, 255] if it's uint8, or [-127, 127] if it's int8. Right now only uint8 is supported.
* rounding to nearest ties to even.
  Output 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.  Constrain 'y_zero_point' and 'y' to 8-bit unsigned integer tensor.      
        {
           Q_Min = Constant<value = float {0.0}>()
           Q_Max = Constant<value = float {255.0}>()
           X_Min = ReduceMin <keepdims = 0> (x)
           X_Min_Adjusted = Min (X_Min, Q_Min)
           X_Max = ReduceMax <keepdims = 0> (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 <to = 2> (Rounded_ZeroPoint_FP)
           y_scale = Identity (Scale)
           y_zero_point = Identity (Zeropoint)
           y = QuantizeLinear (x, Scale, Zeropoint)
        }
             
The linear quantization operator consumes a high-precision tensor, a scale, and a zero point to compute the
low-precision/quantized tensor. The scale factor and zero point must have the same shape, determining the quantization
granularity. The quantization formula is `y = saturate((x / y_scale) + y_zero_point)`.

Saturation is done according to:
- uint16: [0, 65535]
- int16: [-32768, 32767]
- uint8: [0, 255]
- int8: [-128, 127]
- uint4: [0, 15]
- int4: [-8, 7]

For `(x / y_scale)`, it rounds to the nearest even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details.

`y_zero_point` and `y` must have the same type. `y_zero_point` is usually not used for quantization to float8 and 4bit types, but the quantization
formula remains the same for consistency, and the type of the attribute `y_zero_point` still determines the quantization type.
`x` and `y_scale` are allowed to have different types. The type of `y_scale` determines the precision of the division operation between `x` and
`y_scale`, unless the `precision` attribute is specified.

There are three supported quantization granularities, determined by the shape of `y_scale`.
In all cases, `y_zero_point` must have the same shape as `y_scale`.
- Per-tensor (per-layer) quantization: `y_scale` is a scalar.
- Per-axis quantization: The scale must be a 1-D tensor, with the length of the quantization axis. For an input shape
 `(D0, ..., Di, ..., Dn)` and `axis=i`, `y_scale` is a 1-D tensor of length `Di`.
- Blocked quantization: The scale's shape is identical to the input's shape, except for one dimension, in which
  blocking is performed. Given `x` shape `(D0, ..., Di, ..., Dn)`, `axis=i`, and block size `B`: `y_scale` shape is
  `(D0, ..., ceil(Di/B), ..., Dn)`.
        /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/quantization/old.cc       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.   (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`.    
The linear quantization operator consumes a high-precision tensor, a scale, and a zero point to compute the
low-precision/quantized tensor. The scale factor and zero point must have the same shape, determining the quantization
granularity. The quantization formula is `y = saturate((x / y_scale) + y_zero_point)`.
Saturation is done according to:
- uint16: [0, 65535]
- int16: [-32768, 32767]
- uint8: [0, 255]
- int8: [-128, 127]
- uint4: [0, 15]
- int4: [-8, 7]
For `(x / y_scale)`, it rounds to the nearest even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details.
`y_zero_point` and `y` must have the same type. `y_zero_point` is usually not used for quantization to float8 types, but the quantization
formula remains the same for consistency, and the type of the attribute `y_zero_point` still determines the quantization type.
There are three supported quantization granularities, determined by the shape of `y_scale`.
In all cases, `y_zero_point` must have the same shape as `y_scale`.
- Per-tensor (per-layer) quantization: `y_scale` is a scalar.
- Per-axis quantization: The scale must be a 1-D tensor, with the length of the quantization axis. For an input shape
 `(D0, ..., Di, ..., Dn)` and `axis=i`, `y_scale` is a 1-D tensor of length `Di`.
- Blocked quantization: The scale's shape is identical to the input's shape, except for one dimension, in which
  blocking is performed. Given `x` shape `(D0, ..., Di, ..., Dn)`, `axis=i`, and block size `B`: `y_scale` shape is
  `(D0, ..., ceil(Di/B), ..., Dn)`.
       N-D full precision output tensor. It has same shape as input `x`.       'x_scale' determines the output type.   
The linear dequantization operator. It consumes a quantized tensor, a scale, and a zero point to compute the
full-precision tensor. The dequantization formula is `y = (x - x_zero_point) * x_scale`. `x_scale` and `x_zero_point`
must have the same shape, determining the quantization's granularity: a scalar for per-tensor/per-layer quantization,
a 1-D tensor for per-axis quantization, or have a rank identical to the input for blocked quantization.
See QuantizeLinear for details on quantization granularity.
`x_zero_point` and `x` must have the same type. `x` and `y` must have the same shape. In the case of dequantizing
`int32`, there's no zero point (zero point is supposed to be 0).
`zero-point` is usually not used in the case of float8 types quantization, but the dequantization formula remains the same
for consistency, and `x_scale` still determines the output type.
   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.      Constrain 'y_zero_point' and 'y' to 8-bit integer/float tensor. 
The linear quantization operator. It consumes a high precision tensor, a scale, and a zero point to compute the low precision / quantized tensor.
The scale factor and zero point must have same shape, and can be either a scalar for per-tensor / per layer quantization, or a 1-D tensor for per-axis quantization.
The quantization formula is `y = saturate ((x / y_scale) + y_zero_point)`.
For saturation, it saturates to [0, 255] if it's uint8, or [-128, 127] if it's int8.
For (x / y_scale), it's rounding to the nearest even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details.
'y_zero_point' and 'y' must have same type.
'y_zero_point' is usually not used for quantization to float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz,
but the quantization formula remains the same for consistency and
the type of the attribute 'y_zero_point' still determines the quantization type.
     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.  
The linear dequantization operator. It consumes a quantized tensor, a scale, and a zero point to compute the full precision tensor.
The dequantization formula is `y = (x - x_zero_point) * x_scale`. `x_scale` and `x_zero_point` must have same shape, and can be either a scalar
for per-tensor / per layer quantization, or a 1-D tensor for per-axis quantization.
`x_zero_point` and `x` must have same type. `x` and `y` must have same shape. In the case of dequantizing int32,
there's no zero point (zero point is supposed to be 0).
`zero-point` is usually not used in the case of float8e4m3fn, float8e4m3fnuz, float8e5m2, float8e5m2fnuz quantization,
but the dequantization formula remains the same for consistency and 'x_scale' still determines the output type.
       Constrain 'x' to float or int32 tensor. Constrain 'y_zero_point' and 'y' to 8-bit integer tensor.       
The linear quantization operator. It consumes a high precision tensor, a scale, and a zero point to compute the low precision / quantized tensor.
The scale factor and zero point must have same shape, and can be either a scalar for per-tensor / per layer quantization, or a 1-D tensor for per-axis quantization.
The quantization formula is y = saturate ((x / y_scale) + y_zero_point).
For saturation, it saturates to [0, 255] if it's uint8, or [-128, 127] if it's int8.
For (x / y_scale), it's rounding to the nearest even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details. 'y_zero_point' and 'y' must have same type.
   (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.        
The linear dequantization operator. It consumes a quantized tensor, a scale, and a zero point to compute the full precision tensor.
The dequantization formula is `y = (x - x_zero_point) * x_scale`. `x_scale` and `x_zero_point` must have same shape, and can be either a scalar
for per-tensor / per layer quantization, or a 1-D tensor for per-axis quantization.
`x_zero_point` and `x` must have same type. `x` and `y` must have same shape. In the case of dequantizing int32,
there's no zero point (zero point is supposed to be 0).
      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. 
The linear per-tensor/layer quantization operator. It consumes a high precision tensor, a scale, a zero point to compute the low precision / quantized tensor.
The quantization formula is y = saturate ((x / y_scale) + y_zero_point). For saturation, it saturates to [0, 255] if it's uint8, or [-128, 127] if it's int8.
For (x / y_scale), it's rounding to the nearest even. Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details. 'y_zero_point' and 'y' must have same type.
   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.    
The linear dequantization operator. It consumes a quantized tensor, a scale, a zero point to compute the full precision tensor.
The dequantization formula is y = (x - x_zero_point) * x_scale. 'x_scale' and 'x_zero_point' are both scalars.
'x_zero_point' and 'x' must have same type. 'x' and 'y' must have same shape. In the case of dequantizing int32,
there's no zero point (zero point is supposed to be 0).
       
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 equals 0, then the resulting tensor has the reduced dimension pruned.
If select_last_index is True (default False), the index of the last occurrence of the {name}
is selected if the {name} appears more than once in the input. Otherwise the index of the
first occurrence is selected.
The type of the output tensor is integer.  The 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).  Reduced output tensor with integer data type.   'axis' must be in [-rank(indices), rank(indices)-1]     minus infinity (if supported by the datatype) or the minimum value of the data type otherwise   /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/reduction/defs.cc plus infinity (if supported by the datatype) or the maximum value of the data type otherwise    
  {
    data_square = Mul(data, data)
    reduced = ReduceSum<keepdims: int = @keepdims, noop_with_empty_axes: int = @noop_with_empty_axes>(data_square, axes)
  }
    
  {
    reduced_sum = ReduceSum<keepdims: int = @keepdims, noop_with_empty_axes: int = @noop_with_empty_axes>(data, axes)
    reduced = Log (reduced_sum)
  }
         minus infinity (if supported by the datatype) or undefined otherwise    
  {
    data_double = Cast<to = 11>(data)
    data_exp = Exp (data_double)
    reduced_sum = ReduceSum<keepdims: int = @keepdims, noop_with_empty_axes: int = @noop_with_empty_axes>(data_exp, axes)
    reduced_double = Log (reduced_sum)
    reduced = CastLike(reduced_double, data)
  }
          
  {
    data_abs = Abs(data)
    reduced = ReduceSum<keepdims: int = @keepdims, noop_with_empty_axes: int = @noop_with_empty_axes>(data_abs, axes)
  }
        
  {
    data_square = Mul(data, data)
    sum_square = ReduceSum<keepdims: int = @keepdims, noop_with_empty_axes: int = @noop_with_empty_axes>(data_square, axes)
    sum_square_dbl = Cast <to = 1>(sum_square)
    sqrt = Sqrt(sum_square_dbl)
    reduced = CastLike(sqrt, data)
  }
       
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.    Constrain input and output types to high-precision and 8 bit numeric tensors.   
Computes the {name} of the input tensor's element along the provided axes. The resulting
tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then
the resulted tensor have the reduced dimension pruned.

The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to
False instead of True.       A 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).      
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 resulted tensor have the reduced dimension pruned.
The type of the output tensor is integer.        The axis in which to compute the arg indices.   
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.
If select_last_index is True (default False), the index of the last occurrence of the {name}
is selected if the {name} appears more than once in the input. Otherwise the index of the
first occurrence is selected.
The type of the output tensor is integer.   A list of integers, along which to reduce. The default is to reduce over all the dimensions of the input tensor.        
Computes the {name} of the input tensor's element along the provided axes. The resulting
tensor has the same rank as the input if keepdims equals 1. If keepdims equal 0, then
the resulted tensor have the reduced dimension pruned. Input tensors of rank zero are
valid. Reduction over an empty set of values yields {empty_value}.

The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults keepdims to
False instead of True.     axis must be in [-rank, rank-1]. input rank was         /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/reduction/old.cc  axes as an input and attribute cannot be specified at the same time.    axis must be in [-rank, rank-1]. Input rank was         Constrain input and output types to numeric and Boolean tensors.        
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.    Optional 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). Specify 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 layer   Optional 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.   Optional 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. Cell 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.    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]`. Optional initial value of the hidden. If not specified - assumed to be 0. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`.     A 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]`.  Constrain seq_lens to integer tensor.   First input tensor must have rank 3     
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)
    The 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]`.    The 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.      /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/rnn/defs.cc       
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
     A 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.       The 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 0     
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)
    A 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. The 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]`.       The 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.     The last output value of the cell. It has shape `[num_directions, batch_size, hidden_size]`.    The sequence output for the hidden is optional if 0. Default 0. A 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. Optional scaling values used by some activation functions. The values are consumed in the order of activation functions, for example (f, g, h) in LSTM. /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/rnn/old.cc        
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 + Wbz + Rbz)

  - rt = f(Xt*(Wr^T) + Ht-1*Rr + Wbr + Rbr)

  - ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) Ht-1)*Rh + Rbh + Wbh) # default, when linear_before_reset = 0

  - ht = g(Xt*(Wh^T) + (rt (.) (Ht-1*Rh + Rbh) + Wbh) # when linear_before_reset != 0

  - Ht = (1 - zt) (.) ht + zt (.) Ht-1
       
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 + Wbi + Rbi)
       
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 + Pi (.) Ct-1 + Wbi + Rbi)

  - ft = f(Xt*(Wf^T) + Ht-1*Rf + Pf (.) Ct-1 + Wbf + Rbf)

  - ct = g(Xt*(Wc^T) + Ht-1*Rc + Wbc + Rbc)

  - Ct = ft (.) Ct-1 + it (.) ct

  - ot = f(Xt*(Wo^T) + Ht-1*Ro + Po (.) Ct + Wbo + Rbo)

  - Ht = ot (.) h(Ct)
 Couple 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)
 std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::element_type& std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::operator*() const [with _Tp = onnx::FunctionProto; __gnu_cxx::_Lock_policy _Lp = __gnu_cxx::_S_atomic; bool <anonymous> = false; bool <anonymous> = false; element_type = onnx::FunctionProto]      /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/shared_ptr_base.h   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnx::OpSchema::FormalParameter; _Alloc = std::allocator<onnx::OpSchema::FormalParameter>; reference = onnx::OpSchema::FormalParameter&; size_type = long unsigned int] Extra unparsed input unexpected.        std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() const [with _Tp = onnx::OpSchema::FormalParameter; _Alloc = std::allocator<onnx::OpSchema::FormalParameter>; const_reference = const onnx::OpSchema::FormalParameter&]       Duplicate type constraint name  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnx::OpSchema::TypeConstraintParam; _Alloc = std::allocator<onnx::OpSchema::TypeConstraintParam>; reference = onnx::OpSchema::TypeConstraintParam&]   : failed validating the check:  ' has been deprecated since version     std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnx::OpSchema::FormalParameter; _Alloc = std::allocator<onnx::OpSchema::FormalParameter>; const_reference = const onnx::OpSchema::FormalParameter&; size_type = long unsigned int]  is marked single but has an empty string in the graph  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'        Attempting to deregister an unregistered schema with name:      Cannot find a function builder that satisfies the requested opset version: op_type =    Attribute specification type mismatch.  optional(seq(tensor(bfloat16))) optional(seq(tensor(float16)))  optional(seq(tensor(complex64)))        optional(seq(tensor(complex128)))       optional(tensor(float8e4m3fn))  optional(tensor(float8e4m3fnuz))        optional(tensor(float8e5m2fnuz))        Attribute dtype should be of integer type and specify a type.   Input type for input at index 0 is null. Type info is expected. SequenceConstruct is expected to have at least 1 input.  is null. Type info is expected.        Input type for input at index   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = int; _Alloc = std::allocator<int>; reference = int&]   Element type of inputs are expected to be the same.     Input Sequence and Tensor are expected to have type info. Current type is null. Input Sequence and Tensor are expected to have the same elem type. Sequence=    Required attribute axis is missing      new_axis must be either 0 or 1  Invalid value of attribute 'axis'. Accepted range=[     
Construct an empty tensor sequence, with given data type.
     (Optional) The data type of the tensors in the output sequence. The default type is 'float'.    Constrain output types to any tensor type.      /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/sequence/defs.cc  
Construct a tensor sequence containing 'inputs' tensors.
All tensors in 'inputs' must have the same data type.
        Sequence enclosing the input tensors.   Constrain input types to any tensor type.       
Outputs a tensor sequence that inserts 'tensor' into 'input_sequence' at 'position'.
'tensor' must have the same data type as 'input_sequence'.
Accepted range for 'position' is in `[-n, n]`, where `n` is the number of tensors in 'input_sequence'.
Negative value means counting positions from the back.
'position' is optional, by default it inserts 'tensor' to the back of 'input_sequence'.
 Input 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).    Output sequence that contains the inserted tensor at given position.    Constrain position to integral tensor. It must be a scalar(tensor of empty shape).      
Outputs a tensor copy from the tensor at 'position' in 'input_sequence'.
Accepted range for 'position' is in `[-n, n - 1]`, where `n` is the number of tensors in 'input_sequence'.
Negative value means counting positions from the back.
    Position 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.  
Outputs a tensor sequence that removes the tensor at 'position' from 'input_sequence'.
Accepted range for 'position' is in `[-n, n - 1]`, where `n` is the number of tensors in 'input_sequence'.
Negative value means counting positions from the back.
'position' is optional, by default it erases the last tensor from 'input_sequence'.
  Output sequence that has the tensor at the specified position removed.  
Produces a scalar(tensor of empty shape) containing the number of tensors in 'input_sequence'.
        Length of input sequence. It must be a scalar(tensor of empty shape).   Constrain output to integral tensor. It must be a scalar(tensor of empty shape).        Which 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.    
Concatenate a sequence of tensors into a single tensor.
All input tensors must have the same shape, except for the dimension size of the axis to concatenate on.
By default 'new_axis' is 0, the behavior is similar to numpy.concatenate.
When 'new_axis' is 1, the behavior is similar to numpy.stack.
      Sequence of tensors for concatenation   
Applies a sub-graph to each sample in the input sequence(s).

Inputs can be either tensors or sequences, with the exception of the first input which must
be a sequence. The length of the first input sequence will determine the number of samples in the
outputs. Any other sequence inputs should have the same number of samples. The number of inputs
and outputs, should match the one of the subgraph.

For each i-th element in the output, a sample will be extracted from the input sequence(s) at
the i-th position and the sub-graph will be applied to it.
The outputs will contain the outputs of the sub-graph for each sample, in the same order as in
the input.

This operator assumes that processing each sample is independent and could executed in parallel
or in any order. Users cannot expect any specific ordering in which each subgraph is computed.     The 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 graph  Constrain input types to any sequence type.     Constrain to any tensor or sequence type.       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnx::TypeProto; _Alloc = std::allocator<onnx::TypeProto>; reference = onnx::TypeProto&; size_type = long unsigned int]  expected to be a sequence type Graph attribute inferencer for "body" not available     Invalid ``body`` argument. Expected a graph     Input 0 expected but not provided       Expected a sequence type for input 0    /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/sequence/old.cc   Invalid value of attribute 'axis'. Rank=        Only supports `int32_t` or `int64_t` inputs for split   Input 'split' can not be empty. Sum of split values not equal to 'input' dim size on 'axis'. 'axis' dim size=   Length 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 splitting       Constrain split size to integral tensor.        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.      
Split a tensor into a sequence of tensors, along the specified 'axis'.
Lengths of the parts can be specified using the optional argument 'split'.
If the argument `split' is not specified, a default scalar value of 1
is used as the value of `split'.
'split' must contain only positive numbers.
'split' is either a scalar (tensor of empty shape), or a 1-D tensor.
If 'split' is a scalar, then 'input' will be split into chunks all of size 'split'
if possible. The last chunk alone may be smaller than 'split' if the 'input' size
along the given axis 'axis' is not divisible by 'split'.
If 'split' is a 1-dimensional tensor, the input tensor is split into 'size(split)' chunks,
with lengths of the parts on 'axis' specified in 'split'. In this scenario, the sum of entries
in 'split' must be equal to the dimension size of input tensor on 'axis'.
   Mismatch between number of inferred and declared dimensions. inferred=   expected to have tensor or sparse tensor type. Got:    Element type of tensor or sparse tensor input was unknown       Input was expected to have tensor or sparse tensor type. Got     does not match existing output type of         Output was expected to have tensor type. Got    Element type of sequence input was unknown      Element type of optional input was unknown      Key type of map input was unknown       Value type of map input was unknown     Input was expected to have either tensor, sequence, optional or map type. Got    expected to be a 1D tensor but was     One and only one attribute must be set out of    expected to have type but instead is null       expected to have sequence type Element type of sequence input   expected to have optional type Element type of optional input  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.     shape input tensor must have non-negative elements      axis must be in [-rank, rank-1].        Only supports `int32_t` or `int64_t` inputs for starts/ends/axes/steps  data tensor must have rank >= 1 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` tensor       'sequence_lens' must have rank of 1     OneHot node must have three inputs.     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = int; _Alloc = std::allocator<int>; reference = int&; size_type = long unsigned int]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = float; _Alloc = std::allocator<float>; reference = float&; size_type = long unsigned int]       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.  Indices tensor must have rank >= 1      '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.      All inputs to Concat must have same rank. Input          should be of integer type and specify a type in         does not specify a valid type in       , saturate: int = @saturate> (input)    Attribute perm for Transpose has repeated value:         does not match type of output:          expected to have tensor or sparse tensor type in        is referred to more than once. CenterCropPad op must have 2 inputs.    `shape` only supports `int32_t` or `int64_t` inputs     Number of elements of input 'shape' (   ) does not match the number of axes (   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnx::TensorShapeProto_Dimension*; _Alloc = std::allocator<onnx::TensorShapeProto_Dimension*>; reference = onnx::TensorShapeProto_Dimension*&; size_type = long unsigned int]   indices must be in [-rank, rank-1].     . It must be 4 for 2D or 5 for 5D.      Input rank for starts and ends should be the same: (    Target shape may not have multiple -1 dimensions.       Invalid Target shape product of 0. Product cannot be 0 in combination with -1   Dimension could not be inferred: incompatible shapes    
The operator casts the elements of a given input tensor to a data type
specified by the 'to' argument and returns an output tensor of the same size in
the converted type. The 'to' argument must be one of the data types specified
in the 'DataType' enum field in the TensorProto message.

Casting from string tensor in plain (e.g., "3.14" and "1000") and scientific numeric representations
(e.g., "1e-5" and "1E8") to float types is supported. For example, converting string "100.5" to an integer may
yield result 100. There are some string literals reserved for special floating-point values;
"+INF" (and "INF"), "-INF", and "NaN" are positive infinity, negative infinity, and not-a-number, respectively.
Any string which can exactly match "+INF" in a case-insensitive way would be mapped to positive infinite. Similarly,
this case-insensitive rule is applied to "INF" and "NaN". When casting from numeric tensors
to string tensors, plain floating-point representation (such as "314.15926") would be used.
Converting non-numerical-literal string such as "Hello World!" is an undefined behavior. Cases
of converting string representing floating-point arithmetic value, such as "2.718", to INT is an undefined behavior.

Conversion from a numerical type to any numerical type is always allowed.
User must be aware of precision loss and value change caused by range difference between two types.
For example, a 64-bit float 3.1415926459 may be round to a 32-bit float 3.141592. Similarly, converting
an integer 36 to Boolean may produce 1 because we truncate bits which can't be stored in the targeted type.

In more detail, the conversion among numerical types should follow these rules
if the destination type is not a float 8 type.

* Casting from floating point to:
  * floating point: +/- infinity if OOR (out of range).
  * fixed point: undefined if OOR.
  * bool: +/- 0.0 to False; all else to True.
* Casting from fixed point to:
  * floating point: +/- infinity if OOR. (+ infinity in the case of uint)
  * fixed point: when OOR, discard higher bits and reinterpret (with respect to two's complement representation for
    signed types). For example, 200 (int16) -> -56 (int8).
  * bool: zero to False; nonzero to True.
* Casting from bool to:
  * floating point: `{1.0, 0.0}`.
  * fixed point: `{1, 0}`.
  * bool: no change.

Float 8 types (E4M3FN, E4M3FNUZ, E5M2, E5M2FNUZ) were introduced to speed up the training of
deep models. By default the conversion of a float *x* obeys
to the following rules. `[x]` means the value rounded to
the target mantissa width.

| x                 | E4M3FN   | E4M3FNUZ | E5M2     | E5M2FNUZ |
| ----------------- | -------- | -------- | -------- | -------- |
| 0                 | 0        | 0        | 0        | 0        |
| -0                | -0       | 0        | -0       | 0        |
| NaN               | NaN      | NaN      | NaN      | NaN      |
| Inf               | FLT_MAX  | FLT_MAX  | FLT_MAX  | FLT_MAX  |
| -Inf              | -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX |
| \[x\] > FLT_MAX   | FLT_MAX  | FLT_MAX  | FLT_MAX  | FLT_MAX  |
| \[x\] \< -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX |
| else              | RNE      | RNE      | RNE      | RNE      |

The behavior changes if the parameter 'saturate' is set to False.
The rules then become:

| x                 | E4M3FN | E4M3FNUZ | E5M2 | E5M2FNUZ |
| ----------------- | ------ | -------- | ---- | -------- |
| 0                 | 0      | 0        | 0    | 0        |
| -0                | -0     | 0        | -0   | 0        |
| NaN               | NaN    | NaN      | NaN  | NaN      |
| -NaN              | -NaN   | NaN      | -NaN | NaN      |
| Inf               | NaN    | NaN      | Inf  | NaN      |
| -Inf              | -NaN   | NaN      | -Inf | NaN      |
| \[x\] > FLT_MAX   | NaN    | NaN      | Inf  | NaN      |
| \[x\] \< -FLT_MAX | NaN    | NaN      | -Inf | NaN      |
| else              | RNE    | RNE      | RNE  | RNE      |

FLOAT8E8M0 type was introduced to enable [Microscaling (MX) formats](https://www.opencompute.org/documents/ocp-microscaling-formats-mx-v1-0-spec-final-pdf).
When casting to FLOAT8E8M0, the rounding behavior can be specified using the `round_mode` and `saturate` attributes.
The current CUDA behavior is to round up and saturate. Casting negative values to FLOAT8E8M0 gives undefined behavior.
The following table describes the casting behavior of special values to FLOAT8E8M0 in the two most common cases.

| x                 | saturate + up | non-saturate + nearest |
| ----------------- | ------------- | ---------------------  |
| 0                 | 0             | NaN                    |
| -0                | Unspecified   | Unspecified            |
| NaN               | NaN           | NaN                    |
| Inf               | E8M0_MAX      | NaN                    |
| x > E8M0_MAX      | E8M0_MAX      | NaN                    |
| x \< E8M0_MIN     | E8M0_MIN      | NaN                    |
| x \< 0            | Unspecified   | Unspecified            |
       The data type to which the elements of the input tensor are cast. Strictly must be one of the types from DataType enum in TensorProto   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, float8e8m0). It is true by default. All cases are fully described in the tables inserted in the operator description.     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.     Output tensor with the same shape as input with type specified by the 'to' argument     Constrain input types. Casting from complex is not supported.   Constrain output types. Casting to complex is not supported.    /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/tensor/defs.cc    
The operator casts the elements of a given input tensor (the first input) to
the same data type as the elements of the second input tensor.
See documentation of the Cast operator for further details.
       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, 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.       Output tensor produced by casting the first input tensor to have the same type as the second input tensor.      
Reshape the input tensor similar to numpy.reshape.
First input is the data tensor, second input is a shape tensor which specifies the output shape. It outputs the reshaped tensor.
At most one dimension of the new shape can be -1. In this case, the value is
inferred from the size of the tensor and the remaining dimensions. A dimension
could also be 0, in which case the actual dimension value is unchanged (i.e. taken
from the input tensor). If 'allowzero' is set, and the new shape includes 0, the
dimension will be set explicitly to zero (i.e. not taken from input tensor).
Shape (second input) could be an empty shape, which means converting to a scalar.
The input tensor's shape and the output tensor's shape are required to have the same number of elements.

If the attribute 'allowzero' is set, it is invalid for the specified shape to
contain both a zero value and -1, as the value of the dimension corresponding
to -1 cannot be determined uniquely.
 (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.    
Takes a tensor as input and outputs an 1D int64 tensor containing the shape of the input tensor.
Optional attributes start and end can be used to compute a slice of the input tensor's shape.
If start axis is omitted, the slice starts from axis 0.
The end axis, if specified, is exclusive (and the returned value will not include the size of that axis).
If the end axis is omitted, the axes upto the last one will be included.
Negative axes indicate counting back from the last axis.
Note that axes will be clamped to the range [0, r], where r is the
rank of the input tensor if they are out-of-range (after adding r in the case of
negative axis). Thus, specifying any end value > r is equivalent to specifying an end
value of r, and specifying any start value < -r is equivalent to specifying a start
value of 0. If start > end, the result will be an empty shape.

Examples:

```
Input tensor with shape: [2, 3, 4]
No attributes specified.
Output: [2, 3, 4]
```

```
Input tensor with shape: [2, 3, 4]
start: -1
Output: [4]
```

```
Input tensor with shape: [2, 3, 4]
end: -1
Output: [2, 3]
```

```
Input tensor with shape: [2, 3, 4]
start: 1
end: 2
Output: [3]
```
        (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.       
Takes a tensor as input and outputs a int64 scalar that equals to the total number of elements of the input tensor.
   Total number of elements of the input tensor    Constrain output to int64 tensor, which should be a scalar though.      Which axis to concat on. A negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(inputs).. Concatenate a list of tensors into a single tensor. All input tensors must have the same shape, except for the dimension size of the axis to concatenate on.    List of tensors for concatenation       Optional 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 splitting     Which 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.     Split a tensor into a list of tensors, along the specified 'axis'.
Either input 'split' or the attribute 'num_outputs' should be specified, but not both.
If the attribute 'num_outputs' is specified, then the tensor is split into equal sized parts.
If the tensor is not evenly splittable into `num_outputs`, the last chunk will be smaller.
If the input 'split' is specified, it indicates the sizes of each output in the split.
      
Produces a slice of the input tensor along multiple axes. Similar to numpy:
https://numpy.org/doc/stable/user/basics.indexing.html?highlight=slice#slicing-and-striding

Slice uses the `starts`, `ends`, `axes` and `steps` inputs to select a sub-tensor
of its input `data` tensor.

An effective `starts[i]`, `ends[i]`, and `steps[i]` must be computed for each `i`
in `[0, ... r-1]` where `r = rank(input)` as follows:

If `axes` are omitted, they are set to `[0, ..., r-1]`.
If `steps` are omitted, they are set to `[1, ..., 1]` of length `len(starts)`

The effective values are initialized as `start[i] = 0`, `ends[i] = dims[i]` where
`dims` are the dimensions of `input` and `steps[i] = 1`.

All negative elements of `axes` are made non-negative by adding `r` to them, where
`r =rank(input)`.

All negative values in `starts[i]` and `ends[i]` have `dims[axes[i]]` added to them,
where `dims` are the dimensions of `input`. Then `start[axes[i]]` is the adjusted
`starts[i]` is clamped into the range `[0, dims[axes[i]]]` for positive stepping
and `[0, dims[axes[i]]-1]` for negative stepping.

The clamping for the adjusted `ends[i]` depends on the sign of `steps[i]` and must
accommodate copying 0 through `dims[axes[i]]` elements, so for positive stepping
`ends[axes[i]]` is clamped to `[0, dims[axes[i]]]`, while for negative stepping it
is clamped to `[-1, dims[axes[i]]-1]`.

Finally, `steps[axes[i]] = steps[i]`.

For slicing to the end of a dimension with unknown size, it is recommended to pass
in `INT_MAX` when slicing forward and 'INT_MIN' when slicing backward.

Example 1:

```
data = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
]
axes = [0, 1]
starts = [1, 0]
ends = [2, 3]
steps = [1, 2]
result = [
    [5, 7],
]
```

Example 2:

```
data = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
]
starts = [0, 1]
ends = [-1, 1000]
result = [
    [2, 3, 4],
]
```
        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.   Constrain indices to integer types      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.    
This operator is deprecated. Please use ScatterElements, which provides the same functionality.

Scatter takes three inputs `data`, `updates`, and `indices` of the same
rank r >= 1 and an optional attribute axis that identifies an axis of `data`
(by default, the outer-most axis, that is axis 0). The output of the operation
is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value
to values specified by `updates` at specific index positions specified by
`indices`. Its output shape is the same as the shape of `data`.

For each entry in `updates`, the target index in `data` is obtained by combining
the corresponding entry in `indices` with the index of the entry itself: the
index-value for dimension = axis is obtained from the value of the corresponding
entry in `indices` and the index-value for dimension != axis is obtained from the
index of the entry itself.

For instance, in a 2-D tensor case, the update corresponding to the [i][j] entry
is performed as below:
```
  output[indices[i][j]][j] = updates[i][j] if axis = 0,
  output[i][indices[i][j]] = updates[i][j] if axis = 1,
```

This operator is the inverse of GatherElements. It is similar to Torch's Scatter operation.

Example 1:
```
  data = [
      [0.0, 0.0, 0.0],
      [0.0, 0.0, 0.0],
      [0.0, 0.0, 0.0],
  ]
  indices = [
      [1, 0, 2],
      [0, 2, 1],
  ]
  updates = [
      [1.0, 1.1, 1.2],
      [2.0, 2.1, 2.2],
  ]
  output = [
      [2.0, 1.1, 0.0]
      [1.0, 0.0, 2.2]
      [0.0, 2.1, 1.2]
  ]
```
Example 2:
```
  data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]]
  indices = [[1, 3]]
  updates = [[1.1, 2.1]]
  axis = 1
  output = [[1.0, 1.1, 3.0, 2.1, 5.0]]
```
      Which axis to scatter 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 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.   Tensor of rank r >=1 (same rank and shape as indices)   Tensor of rank r >= 1 (same rank as input).     Input and output types can be of any tensor type.       
ScatterND takes three inputs `data` tensor of rank r >= 1, `indices` tensor of rank q >= 1,
and `updates` tensor of rank q + r - indices.shape[-1] - 1. The output of the operation
is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value to values
specified by `updates` at specific index positions specified by `indices`. Its output shape
is the same as the shape of `data`.

`indices` is an integer tensor. Let k denote indices.shape[-1], the last dimension in the shape of `indices`.
`indices` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of k-tuples, where each k-tuple is a partial-index into `data`.
Hence, k can be a value at most the rank of `data`. When k equals rank(data), each update entry specifies an
update to a single element of the tensor. When k is less than rank(data) each update entry specifies an
update to a slice of the tensor. Index values are allowed to be negative, as per the usual
convention for counting backwards from the end, but are expected in the valid range.

`updates` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of replacement-slice-values. Thus, the
first (q-1) dimensions of updates.shape must match the first (q-1) dimensions of indices.shape.
The remaining dimensions of `updates` correspond to the dimensions of the
replacement-slice-values. Each replacement-slice-value is a (r-k) dimensional tensor,
corresponding to the trailing (r-k) dimensions of `data`.  Thus, the shape of `updates`
must equal indices.shape[0:q-1] ++ data.shape[k:r-1], where ++ denotes the concatenation
of shapes.

The `output` is calculated via the following equation:

```
output = np.copy(data)
update_indices = indices.shape[:-1]
for idx in np.ndindex(update_indices):
    output[tuple(indices[idx])] = updates[idx]
```

The order of iteration in the above loop is not specified.
In particular, indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2, then indices[idx1] != indices[idx2].
This ensures that the output value does not depend on the iteration order.

`reduction` allows specification of an optional reduction operation, which is applied to all values in `updates`
tensor into `output` at the specified `indices`.
In cases where `reduction` is set to "none", indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2,
then indices[idx1] != indices[idx2]. This ensures that the output value does not depend on the iteration order.
When `reduction` is set to some reduction function `f`, `output` is calculated as follows:

```
output = np.copy(data)
update_indices = indices.shape[:-1]
for idx in np.ndindex(update_indices):
    output[tuple(indices[idx])] = f(output[tuple(indices[idx])], updates[idx])
```

where the `f` is `+`, `*`, `max` or `min` as specified.

This operator is the inverse of GatherND.

(Opset 18 change): Adds max/min to the set of allowed reduction ops.

Example 1:
```
data    = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
indices = [[4], [3], [1], [7]]
updates = [9, 10, 11, 12]
output  = [1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]
```

Example 2:
```
data    = [[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]],
            [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]],
            [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]],
            [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]]
indices = [[0], [2]]
updates = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]],
            [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]]]
output  = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]],
            [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]],
            [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]],
            [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]]
```
     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 + r - indices_shape[-1] - 1.   Constrain input and output types to any tensor type.    
ScatterElements takes three inputs `data`, `updates`, and `indices` of the same
rank r >= 1 and an optional attribute axis that identifies an axis of `data`
(by default, the outer-most axis, that is axis 0). The output of the operation
is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value
to values specified by `updates` at specific index positions specified by
`indices`. Its output shape is the same as the shape of `data`.

For each entry in `updates`, the target index in `data` is obtained by combining
the corresponding entry in `indices` with the index of the entry itself: the
index-value for dimension = axis is obtained from the value of the corresponding
entry in `indices` and the index-value for dimension != axis is obtained from the
index of the entry itself.

`reduction` allows specification of an optional reduction operation, which is applied to all values in `updates`
tensor into `output` at the specified `indices`.
In cases where `reduction` is set to "none", indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2,
then indices[idx1] != indices[idx2]. For instance, in a 2-D tensor case, the update
corresponding to the [i][j] entry is performed as below:
```
output[indices[i][j]][j] = updates[i][j] if axis = 0,
output[i][indices[i][j]] = updates[i][j] if axis = 1,
```
When `reduction` is set to some reduction function `f`, the update corresponding to the [i][j] entry is performed as below:
```
output[indices[i][j]][j] = f(output[indices[i][j]][j], updates[i][j]) if axis = 0,
output[i][indices[i][j]] = f(output[i][indices[i][j]], updates[i][j]) if axis = 1,
```
where the `f` is `+`, `*`, `max` or `min` as specified.

This operator is the inverse of GatherElements. It is similar to Torch's Scatter operation.

(Opset 18 change): Adds max/min to the set of allowed reduction ops.

Example 1:
```
data = [
    [0.0, 0.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0],
    [0.0, 0.0, 0.0],
]
indices = [
    [1, 0, 2],
    [0, 2, 1],
]
updates = [
    [1.0, 1.1, 1.2],
    [2.0, 2.1, 2.2],
]
output = [
    [2.0, 1.1, 0.0]
    [1.0, 0.0, 2.2]
    [0.0, 2.1, 1.2]
]
```
Example 2:
```
data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]]
indices = [[1, 3]]
updates = [[1.1, 2.1]]
axis = 1
output = [[1.0, 1.1, 3.0, 2.1, 5.0]]
```
        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.    
Given `data` tensor of rank r >= 1, and `indices` tensor of rank q, gather
entries of the axis dimension of `data` (by default outer-most one as axis=0) indexed by `indices`, and concatenates
them in an output tensor of rank q + (r - 1).

It is an indexing operation that indexes into the input `data` along a single (specified) axis.
Each entry in `indices` produces a `r-1` dimensional slice of the input tensor.
The entire operation produces, conceptually, a `q`-dimensional tensor of `r-1` dimensional slices,
which is arranged into a `q + (r-1)`-dimensional tensor, with the `q` dimensions taking the
place of the original `axis` that is being indexed into.

The following few examples illustrate how `Gather` works for specific shapes of `data`,
`indices`, and given value of `axis`:
| data shape | indices shape | axis | output shape | output equation |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| (P, Q) | ( )  (a scalar)   | 0 | (Q)       | output[q] = data[indices, q] |
| (P, Q, R) | ( )  (a scalar)   | 1 | (P, R)       | output[p, r] = data[p, indices, r] |
| (P, Q) | (R, S) | 0 | (R, S, Q) | output[r, s, q] = data[ [indices[r, s], q] |
| (P, Q) | (R, S) | 1 | (P, R, S) | output[p, r, s] = data[ p, indices[r, s]] |

More generally, if `axis = 0`, let `k = indices[i_{0}, ..., i_{q-1}]`
then `output[i_{0}, ..., i_{q-1}, j_{0}, ..., j_{r-2}] = input[k , j_{0}, ..., j_{r-2}]`:

```
data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]
indices = [
    [0, 1],
    [1, 2],
]
output = [
    [
        [1.0, 1.2],
        [2.3, 3.4],
    ],
    [
        [2.3, 3.4],
        [4.5, 5.7],
    ],
]
```

If `axis = 1`, let `k = indices[i_{0}, ..., i_{q-1}]`
then `output[j_{0}, i_{0}, ..., i_{q-1}, j_{1}, ..., j_{r-2}] = input[j_{0}, k, j_{1}, ..., j_{r-2}]`:

```
data = [
    [1.0, 1.2, 1.9],
    [2.3, 3.4, 3.9],
    [4.5, 5.7, 5.9],
]
indices = [
    [0, 2],
]
axis = 1,
output = [
        [[1.0, 1.9]],
        [[2.3, 3.9]],
        [[4.5, 5.9]],
]
```
   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.    

GatherElements takes two inputs `data` and `indices` of the same rank r >= 1
and an optional attribute `axis` that identifies an axis of `data`
(by default, the outer-most axis, that is axis 0). It is an indexing operation
that produces its output by indexing into the input data tensor at index
positions determined by elements of the `indices` tensor.
Its output shape is the same as the shape of `indices` and consists of one value
(gathered from the `data`) for each element in `indices`.

For instance, in the 3-D case (r = 3), the output produced is determined
by the following equations:
```
out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] if axis = 0,
out[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k] if axis = 1,
out[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]] if axis = 2,
```

This operator is also the inverse of ScatterElements. It is similar to Torch's gather operation.

Example 1:
```
data = [
    [1, 2],
    [3, 4],
]
indices = [
    [0, 0],
    [1, 0],
]
axis = 1
output = [
    [1, 1],
    [4, 3],
]
```
Example 2:
```
data = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
]
indices = [
    [1, 2, 0],
    [2, 0, 0],
]
axis = 0
output = [
    [4, 8, 3],
    [7, 2, 3],
]
```
   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.    
Remove single-dimensional entries from the shape of a tensor.
Takes an input `axes` with a list of axes to squeeze.
If `axes` is not provided, all the single dimensions will be removed from
the shape. If an axis is selected with shape entry not equal to one, an error is raised.
        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.        Constrain input and output types to all tensor types up to IRv13.       
Insert single-dimensional entries to the shape of an input tensor (`data`).
Takes one required input `axes` - which contains a list of dimension indices and this operator will insert a dimension of value `1` into the corresponding index of the output tensor (`expanded`).

For example, given an input tensor (`data`) of shape [3, 4, 5], then
Unsqueeze(data, axes=[0, 4]) outputs a tensor (`expanded`) containing same data as `data` but with shape [1, 3, 4, 5, 1].

The input `axes` should not contain any duplicate entries. It is an error if it contains duplicates.
The rank of the output tensor (`output_rank`) is the rank of the input tensor (`data`) plus the number of values in `axes`.
Each value in `axes` should be within the (inclusive) range [-output_rank , output_rank - 1].
The order of values in `axes` does not matter and can come in any order.
      1D 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).   Blocks of [blocksize, blocksize] are moved.     SpaceToDepth rearranges blocks of spatial data into depth. More specifically,
this op outputs a copy of the input tensor where values from the height and width dimensions
are moved to the depth dimension.
   Input 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].      DCR (default) for depth-column-row order re-arrangement. Use CRD for column-row-depth order.    DepthToSpace rearranges (permutes) data from depth into blocks of spatial data.
This is the reverse transformation of SpaceToDepth. More specifically, this op outputs a copy of
the input tensor where values from the depth dimension are moved in spatial blocks to the height
and width dimensions. By default, `mode` = `DCR`.
In the DCR mode, elements along the depth dimension from the input tensor are rearranged in the
following order: depth, column, and then row. The output y is computed from the input x as below:

```
b, c, h, w = x.shape
tmp = np.reshape(x, [b, blocksize, blocksize, c // (blocksize**2), h, w])
tmp = np.transpose(tmp, [0, 3, 4, 1, 5, 2])
y = np.reshape(tmp, [b, c // (blocksize**2), h * blocksize, w * blocksize])
```

In the CRD mode, elements along the depth dimension from the input tensor are rearranged in the
following order: column, row, and the depth. The output y is computed from the input x as below:

```
b, c, h, w = x.shape
tmp = np.reshape(x, [b, c // (blocksize ** 2), blocksize, blocksize, h, w])
tmp = np.transpose(tmp, [0, 1, 4, 2, 5, 3])
y = np.reshape(tmp, [b, c // (blocksize ** 2), h * blocksize, w * blocksize])
```
    Output tensor of [N, C/(blocksize * blocksize), H * blocksize, W * blocksize].  Constructs a tensor by tiling a given tensor.
This is the same as function `tile` in Numpy, but no broadcast.
For example A = [[1, 2], [3, 4]], B = [1, 2], tile(A, B) = [[1, 2, 1, 2], [3, 4, 3, 4]]
  1D int64 tensor of the same length as input's dimension number, includes numbers of repeated copies along input's dimensions.   Output 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.       Two interpolation modes: nearest (default), and linear (including bilinear, trilinear, etc)     The 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'.        Constrain input 'X' and output 'Y' to all tensor types. 
Upsample the input tensor.
Each dimension value of the output tensor is:
  output_dimension = floor(input_dimension * scale).
 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".      If 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. 
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)
```
.     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". When 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.        If 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.        If 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. 
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.   1-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"     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' 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.    Constrain roi type to float or double.  
Resize the input tensor. In general, it calculates every value in the output tensor as a weighted average of neighborhood (a.k.a. sampling locations) in the input tensor.
Each dimension value of the output tensor is:
```
output_dimension = floor(input_dimension * (roi_end - roi_start) * scale)
```
if input \"sizes\" is not specified.
       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.   If 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.   Input 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.  Output 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.  
Given an input `X` and a flow-field `grid`, computes the output `Y` using `X` values and pixel locations from the `grid`.
For spatial input `X` with shape (N, C, H, W), the `grid` will have shape (N, H_out, W_out, 2),
the output `Y` will have shape (N, C, H_out, W_out). For volumetric input `X` with shape (N, C, D, H, W),
the `grid` will have shape (N, D_out, H_out, W_out, 3), the output `Y` will have shape (N, C, D_out, H_out, W_out).
More generally, for an input `X` of rank r+2 with shape (N, C, d1, d2, ..., dr),
the `grid` will have shape (N, D1_out, D2_out, ..., Dr_out, r), the output `Y` will have shape (N, C, D1_out, D2_out, ..., Dr_out).

The tensor `X` contains values at centers of square pixels (voxels, etc) locations such as (n, c, d1_in, d2_in, ..., dr_in).
The (n, d1_out, d2_out, ..., dr_out, :) values from the tensor `grid` are the normalized positions for interpolating the values
at the (n, c, d1_out, d2_out, ..., dr_out) locations from the output tensor `Y` using a specified interpolation method (the mode)
and a padding mode (for `grid` positions falling outside the 2-dimensional image).

For example, the values in `grid[n, h_out, w_out, :]` are size-2 vectors specifying normalized positions in the 2-dimensional space of `X`.
They are used to interpolate output values of `Y[n, c, h_out, w_out]`.

The GridSample operator is often used in doing grid generator and sampler in the
[Spatial Transformer Networks](https://arxiv.org/abs/1506.02025).
See also in [torch.nn.functional.grid_sample](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.grid_sample.html).
        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 3D  the target output image size (N, C, H, W) for 2D or (N, C, D, H, W) for 3D      output 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. 
Generates a 2D or 3D flow field (sampling grid), given a batch of affine matrices theta
(https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.affine_grid.html).
An affine matrix `theta` is applied to a position tensor represented in its homogeneous expression. Here is an example in 3D:
```
[r00, r01, r02, t0]   [x]   [x']
[r10, r11, r12, t1] * [y] = [y']
[r20, r21, r22, t2]   [z]   [z']
[0,   0,   0,   1 ]   [1]   [1 ]
```
where `(x, y, z)` is the position in the original space, `(x', y', z')` is the position in the output space.
The last row is always `[0, 0, 0, 1]` and is not stored in the affine matrix. Therefore we have `theta` of shape `(N, 2, 3)` for 2D or `(N, 3, 4)` for 3D.

Input `size` is used to define grid of positions evenly spaced in the original 2D or 3D space, with dimensions ranging from `-1` to `1`.
The output `grid` contains positions in the output space.

When `align_corners=1`, consider `-1` and `1` to refer to the centers of the corner pixels (mark `v` in illustration).
```
v            v            v            v
|-------------------|------------------|
-1                  0                  1
```
When `align_corners=0`, consider `-1` and `1` to refer to the outer edge of the corner pixels.
```
    v        v         v         v
|------------------|-------------------|
-1                 0                   1
```
        
        {
          # naming one: 1, one_f: 1.0, one_1d: [1], one_f_1d: [1.0]
          one = Constant <value_int: int=1> ()
          two = Constant <value_int: int=2> ()
          zero = Constant <value_int: int=0> ()
          four = Constant <value_int: int=4> ()
          one_1d = Constant <value_ints: ints = [1]> ()
          zero_1d = Constant <value_ints: ints = [0]> ()

          minus_one = Constant <value_int: int=-1> ()
          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 <value_int: int=@align_corners> ()
          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 <num_outputs: int=4> (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 <num_outputs: int=5> (size)
              }
          >
          size_NCDHW = Concat <axis=0> (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 <value_ints: ints = [0, 1, 2, 0, 1, 2]> ()
                  shape_23 = Constant <value_ints: ints = [2, 3]> ()
                  gather_idx_23 = Reshape (gather_idx_6, shape_23)
                  shape_N23 = Concat <axis=0>(N, shape_23)
                  gather_idx_N23 = Expand (gather_idx_23, shape_N23)
                  thetaN23 = GatherElements <axis=2> (theta, gather_idx_N23) # N by 2 by 3 => N by 3 by 2

                  r1, r2 = Split <axis: int=1, num_outputs: int=2> (thetaN23) # N by 1 by 3
                  r1_ = Squeeze (r1) # N by 3
                  r2_ = Squeeze (r2)
                  r11, r12, t1 = Split <axis: int=1, num_outputs: int=3> (r1_) # N by 1
                  r21, r22, t2 = Split <axis: int=1, num_outputs: int=3> (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 <axis=1>(r11, r12, float_zero_1d, t1) # N by 4
                  R2 = Concat <axis=1>(r21, r22, float_zero_1d, t2)
                  R3 = Concat <axis=1>(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 <axis=1> (R1_, R2_, R3_) # N by 3 by 4
                  # theta_then = Identity (theta)
              },
              else_branch = g4 () => (theta_else) {
                  theta_else = Identity (theta)
              }
          >

          two_1d = Constant <value_ints=[2]> ()
          three_1d = Constant <value_ints=[3]> ()
          five_1d = Constant <value_ints=[5]> ()
          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 <perm = [1, 2, 0]> (zeros_D_H_W)
          grid_d_1 = Add (zeros_H_W_D, grid_d_0)
          grid_d = Transpose <perm = [2, 0, 1]> (grid_d_1)

          zeros_D_W_H = Transpose <perm = [0, 2, 1]> (zeros_D_H_W)
          grid_h_1 = Add (zeros_D_W_H, grid_h_0)
          grid_h = Transpose <perm = [0, 2, 1]> (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 <axis=-1> (grid_w_usqzed, grid_h_usqzed, grid_d_usqzed, ones_D_H_W_usqzed)

          constant_shape_DHW_4 = Constant <value_ints: ints = [-1, 4]> ()
          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 <perm = [0, 2, 1]> (grid_N_3_DHW)
          N_D_H_W_3 = Concat <axis=-1> (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)
              }
          >
        }
          Constrain input and output types to all tensor, sequence, and optional types.   
    Selects slices from an input tensor along a given axis where condition evaluates to True for each axis index.
    In case axis is not provided, input is flattened before elements are selected.
    Compress behaves like numpy.compress: https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.compress.html
       (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.       Tensor of rank r if axis is specified. Otherwise output is a Tensor of rank 1.  
    Produces a one-hot tensor based on inputs.
    The locations represented by the index values in the 'indices' input tensor will have 'on_value'
    and the other locations will have 'off_value' in the output tensor, where 'on_value' and 'off_value'
    are specified as part of required input argument 'values', which is a two-element tensor of format
    [off_value, on_value]. The rank of the output tensor will be one greater than the rank of the
    input tensor. The additional dimension is for one-hot representation. The additional dimension will
    be inserted at the position specified by 'axis'. If 'axis' is not specified then then additional
    dimension will be inserted as the innermost dimension, i.e. axis=-1. The size of the additional
    dimension is specified by required scalar input 'depth'. The type of the output tensor is the same
    as the type of the 'values' input. 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.

    when axis = 0:
    output[input[i, j, k], i, j, k] = 1 for all i, j, k and 0 otherwise.

    when axis = -1:
    output[i, j, k, input[i, j, k]] = 1 for all i, j, k and 0 otherwise.

    (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.    Rank 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.         Tensor 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.   Returns which elements of the input are NaN.    Constrain output types to boolean tensors.      Map infinity to true and other values to false. (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.  (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.  
Return elements, either from X or Y, depending on condition.
Where behaves like
[numpy.where](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.where.html)
with three parameters.

  When True (nonzero), yield X, otherwise yield Y values selected at indices where condition is True      values selected at indices where condition is False     Tensor of shape equal to the broadcasted shape of condition, X, and Y.  Constrain input and output types to all tensor types (including bfloat).        Constrain to all tensor types.  
Reverse batch of sequences having different lengths specified by `sequence_lens`.

For each slice i iterating on batch axis, the operator reverses the first sequence_lens[i] elements on time axis,
and copies elements whose index's beyond sequence_lens[i] to the output. So the output slice i contains reversed
sequences on the first sequence_lens[i] elements, then have original values copied for the other elements.

Example 1:
  input = [[0.0, 4.0, 8.0,  12.0],
           [1.0, 5.0, 9.0,  13.0],
           [2.0, 6.0, 10.0, 14.0],
           [3.0, 7.0, 11.0, 15.0]]
  sequence_lens = [4, 3, 2, 1]
  time_axis = 0
  batch_axis = 1

  output = [[3.0, 6.0, 9.0,  12.0],
            [2.0, 5.0, 8.0,  13.0],
            [1.0, 4.0, 10.0, 14.0],
            [0.0, 7.0, 11.0, 15.0]]

Example 2:
  input = [[0.0,  1.0,  2.0,  3.0 ],
           [4.0,  5.0,  6.0,  7.0 ],
           [8.0,  9.0,  10.0, 11.0],
           [12.0, 13.0, 14.0, 15.0]]
  sequence_lens = [1, 2, 3, 4]
  time_axis = 1
  batch_axis = 0

  output = [[0.0,  1.0,  2.0,  3.0 ],
            [5.0,  4.0,  6.0,  7.0 ],
            [10.0, 9.0,  8.0,  11.0],
            [15.0, 14.0, 13.0, 12.0]]
    (Optional) Specify which axis is time axis. Must be one of 0 (default), or 1.   (Optional) Specify which axis is batch axis. Must be one of 1 (default), or 0.  Tensor specifying lengths of the sequences in a batch. It has shape `[batch_size]`.     Tensor with same shape of input.        
Find the unique elements of a tensor. When an optional attribute 'axis' is provided, unique subtensors sliced along the 'axis' are returned.
Otherwise the input tensor is flattened and unique values of the flattened tensor are returned.

This operator returns the unique values or sliced unique subtensors of the input tensor and three optional outputs.
The first output tensor 'Y' contains all unique values or subtensors of the input.
The second optional output tensor 'indices' contains indices of 'Y' elements' first occurrence in 'X'.
The third optional output tensor 'inverse_indices' contains, for elements of 'X', its corresponding indices in 'Y'.
The fourth optional output tensor 'counts' contains the count of each element of 'Y' in the input.

Outputs are either sorted in ascending order or optionally in the order of the first occurrence of the values in the input.

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.unique.html

Example 1:
```
input_X = [2, 1, 1, 3, 4, 3]
attribute_sorted = 0
attribute_axis = None
output_Y = [2, 1, 3, 4]
output_indices = [0, 1, 3, 4]
output_inverse_indices = [0, 1, 1, 2, 3, 2]
output_counts = [1, 2, 2, 1]
```

Example 2:
```
input_X = [[1, 3], [2, 3]]
attribute_sorted = 1
attribute_axis = None
output_Y = [1, 2, 3]
output_indices = [0, 2, 1]
output_inverse_indices = [0, 2, 1, 2]
output_counts = [1, 1, 2]
```

Example 3:
```
input_X = [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [2, 3, 4]]
attribute_sorted = 1
attribute_axis = 0
output_Y = [[1, 0, 0], [2, 3, 4]]
output_indices = [0, 2]
output_inverse_indices = [0, 0, 1]
output_counts = [2, 1]
```

Example 4:
```
input_x = [[[1., 1.], [0., 1.], [2., 1.], [0., 1.]],
            [[1., 1.], [0., 1.], [2., 1.], [0., 1.]]]
attribute_sorted = 1
attribute_axis = 1
```

intermediate data are presented below for better understanding:
there are 4 subtensors sliced along axis 1 of input_x (shape = (2, 4, 2)):
```
A: [[1, 1], [1, 1]],
   [[0, 1], [0, 1]],
   [[2, 1], [2, 1]],
   [[0, 1], [0, 1]].
```

there are 3 unique subtensors:
```
[[1, 1], [1, 1]],
[[0, 1], [0, 1]],
[[2, 1], [2, 1]].
```

sorted unique subtensors:
```
B: [[0, 1], [0, 1]],
   [[1, 1], [1, 1]],
   [[2, 1], [2, 1]].
```

output_Y is constructed from B:
```
[[[0. 1.], [1. 1.], [2. 1.]],
 [[0. 1.], [1. 1.], [2. 1.]]]
```

output_indices is to map from B to A:
```
[1, 0, 2]
```

output_inverse_indices is to map from A to B:
```
[1, 0, 2, 0]
```

output_counts:
```
[2, 1, 1]
```
   (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'.         A 1-D INT64 tensor containing the count of each element of 'Y' in input 'X'     
Given `data` tensor of rank `r` >= 1, `indices` tensor of rank `q` >= 1, and `batch_dims` integer `b`, this operator gathers
slices of `data` into an output tensor of rank `q + r - indices_shape[-1] - 1 - b`.

`indices` is an q-dimensional integer tensor, best thought of as a `(q-1)`-dimensional tensor of index-tuples into `data`,
where each element defines a slice of `data`

`batch_dims` (denoted as `b`) is an integer indicating the number of batch dimensions, i.e the leading `b` number of dimensions of
`data` tensor and `indices` are representing the batches, and the gather starts from the `b+1` dimension.

Some salient points about the inputs' rank and shape:

1) r >= 1 and q >= 1 are to be honored. There is no dependency condition to be met between ranks `r` and `q`

2) The first `b` dimensions of the shape of `indices` tensor and `data` tensor must be equal.

3) b < min(q, r) is to be honored.

4) The `indices_shape[-1]` should have a value between 1 (inclusive) and rank `r-b` (inclusive)

5) All values in `indices` are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size `s` (i.e.) `-data_shape[i] <= indices[...,i] <= data_shape[i] - 1`.
   It is an error if any of the index values are out of bounds.

The output is computed as follows:

The output tensor is obtained by mapping each index-tuple in the `indices` tensor to the corresponding slice of the input `data`.

1) If `indices_shape[-1] > r-b` => error condition

2) If `indices_shape[-1] == r-b`, since the rank of `indices` is `q`, `indices` can be thought of as `N` `(q-b-1)`-dimensional tensors
   containing 1-D tensors of dimension `r-b`, where `N` is an integer equals to the product of 1 and all the elements in the batch dimensions
   of the indices_shape. Let us think of each such `r-b` ranked tensor as `indices_slice`. Each *scalar value* corresponding to `data[0:b-1,indices_slice]`
   is filled into the corresponding location of the `(q-b-1)`-dimensional tensor to form the `output` tensor (Example 1 below)

3) If `indices_shape[-1] < r-b`, since the rank of `indices` is `q`, `indices` can be thought of as `N` `(q-b-1)`-dimensional tensor
   containing 1-D tensors of dimension `< r-b`. Let us think of each such tensors as `indices_slice`. Each *tensor slice* corresponding
   to `data[0:b-1, indices_slice , :]` is filled into the corresponding location of the `(q-b-1)`-dimensional tensor
   to form the `output` tensor (Examples 2, 3, 4 and 5 below)

This operator is the inverse of `ScatterND`.

**Example 1**

```
batch_dims = 0
data    = [[0,1],[2,3]]   # data_shape    = [2, 2]
indices = [[0,0],[1,1]]   # indices_shape = [2, 2]
output  = [0,3]           # output_shape  = [2]
```

**Example 2**

```
batch_dims = 0
data    = [[0,1],[2,3]]  # data_shape    = [2, 2]
indices = [[1],[0]]      # indices_shape = [2, 1]
output  = [[2,3],[0,1]]  # output_shape  = [2, 2]
```

**Example 3**

```
batch_dims = 0
data    = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape    = [2, 2, 2]
indices = [[0,1],[1,0]]                 # indices_shape = [2, 2]
output  = [[2,3],[4,5]]                 # output_shape  = [2, 2]
```

**Example 4**

```
batch_dims = 0
data    = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape    = [2, 2, 2]
indices = [[[0,1]],[[1,0]]]             # indices_shape = [2, 1, 2]
output  = [[[2,3]],[[4,5]]]             # output_shape  = [2, 1, 2]
```

**Example 5**

```
batch_dims = 1
data    = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape    = [2, 2, 2]
indices = [[1],[0]]                     # indices_shape = [2, 1]
output  = [[2,3],[4,5]]                 # output_shape  = [2, 2]
```
      The number of batch dimensions. The gather of indexing starts from dimension of data[batch_dims:]       Tensor 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` 
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

4) `wrap` - wrap-around padding as if the data tensor forms a torus


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],
]
```

Example 4 (`wrap` mode):

```
data = [
    [1.0, 1.2],
    [2.3, 3.4],
    [4.5, 5.7],
]

pads = [2, 1, 1, 1]

mode = 'wrap'

output = [
    [3.4, 2.3, 3.4, 2.3],
    [5.7, 4.5, 5.7, 4.5],
    [1.2, 1.0, 1.2, 1.0],
    [3.4, 2.3, 3.4, 2.3],
    [5.7, 4.5, 5.7, 4.5],
    [1.2, 1.0, 1.2, 1.0],
]
```
  
Given a 2-D matrix or batches of 2-D matrices, returns the upper or lower triangular part of the tensor(s).
The attribute "upper" determines whether the upper or lower part is retained. If set to true,
the upper triangular matrix is retained. Lower triangular matrix is retained otherwise.
Default value for the "upper" attribute is true.
Trilu takes one input tensor of shape [*, N, M], where * is zero or more batch dimensions. The upper triangular part consists
of the elements on and above the given diagonal (k). The lower triangular part consists of elements on and below the diagonal.
All other elements in the matrix are set to zero.
If k = 0, the triangular part on and above/below the main diagonal is retained.
If upper is set to true, a positive k retains the upper triangular matrix excluding the main diagonal and (k-1) diagonals above it.
A negative k value retains the main diagonal and |k| diagonals below it.
If upper is set to false, a positive k retains the lower triangular matrix including the main diagonal and k diagonals above it.
A negative k value excludes the main diagonal and (|k|-1) diagonals below it.
 Boolean. Indicates whether upper or lower part of matrix is retained. Default is true.  Input 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.   
Center crop or pad an input to given dimensions.

The crop/pad dimensions can be specified for a subset of the `axes`; unspecified dimensions will remain unchanged.

If the input dimensions are larger than the target crop dimensions, a centered cropping window will be extracted
from the input. The starting value for the cropping window is rounded down, which means that if the difference
between the input shape and the crop shape is odd, the cropping window will be shifted half a pixel to the left
of the input center.

If the input dimensions are smaller than the target crop dimensions, the input will be padded equally on both sides
to center it in the output. In cases where the total number of padding pixels is odd, an additional pixel will be
added to the right side.

The padding value used is zero.
   Input to extract the centered crop from.        1-D tensor representing the cropping window dimensions. If 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.        
TensorScatter is a generic tensor update operation, motivated by the requirements for KV cache updates for Attention
ops commonly found in LLMs. It is a functional operation that models an in-place update to a KV cache buffer.

The past and present cache tensors have the same shape (batch_size, D1, D2, ..., max_sequence_length, ..., Dn), with
the sequence dimension (indicated by the `axis` attribute) being max_sequence_length, so the sizes of these tensors do
not need to grow between iterations. The `update` tensor's shape only differs from the cache tensors in the sequence
dimension: (batch_size, D1, D2, ..., sequence_length, ..., Dn), where sequence_length <= max_sequence_length.

The optional `write_indices` input indicates the write index for each sample in the batch, assumed to be zero
if not provided. When the `mode` attribute is set to "circular", the write index is modulo max_sequence_length.
The operation can be described using the following pseudocode:

```
for prefix_idx in np.ndindex(past_cache.shape[:axis]):
    batch_idx = prefix_idx[0]
    for sequence_idx in range(sequence_length):
        cache_idx = (*prefix_idx, write_indices[batch_idx] + sequence_idx)
        if mode == "circular":
            cache_idx = tuple(np.mod(np.asarray(cache_idx), max_sequence_length))
        update_idx = (*prefix_idx, sequence_idx)
        present_cache[cache_idx] = update[update_idx]
```

During the prefill phase of attention, only the first two inputs are needed. During the decode phase, `write_indices`
is also needed so that the incoming key or value update can be appended after the last valid token for each sample
in the batch.
     Sequence 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)`. New update tensor with shape `(batch_size, D1, D2, ..., sequence_length, ..., Dn)`.     Write indices for the incoming update tensor in the cache. Shape is `(batch_size,)`. Assumed to be all zeros if not provided.   Updated cache. Same shape as `past_cache`.      Both 'split' input and 'num_outputs' attribute were given       Mismatch between number of splits (     Mismatch between the sum of 'split' (   ) and the split dimension of the input (        Attribute `num_outputs` value cannot be lower than 1    Neither 'split' input nor 'num_outputs' attribute has been given        past_cache and update must have the same rank. past_cache_rank= Slice op must have either three, four or five inputs.   Incorrect or missing input value for starts and ends    Input axes has incorrect length Input steps has incorrect length        Input tensor must be 4-dimensional      axes_input = Constant <value_ints : ints = @axes>()     x_shape_alldims = Shape (input_data)    x_shape = Gather (x_shape_alldims, axes_input)  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 <axis = 0> (pad_amount_left, pad_amount_right)    padded_input = Pad (input_data, pads, , axes_input)     x_shape_alldims2 = Shape (padded_input) x_shape2 = Gather (x_shape_alldims2, axes_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)    padded_input = Pad (input_data, pads)   x_shape2 = Shape (padded_input) output_data = Slice (padded_input, start_dims, end_dims)        
Returns a transpose of the input tensor. (Similar to `numpy.transpose`).
The optional attribute `perm` must be a permutation of the dimensions of
the input tensor. Axis `i` of the output tensor corresponds to the axis
`perm[i]` of the input tensor.
For example, when perm=(1, 0, 2), given an input tensor of shape (1, 2, 3),
the output shape will be (2, 1, 3).
When perm=(1, 2, 0), given an input tensor of shape (1, 2, 3),
the output shape will be (2, 3, 1).
If the attribute `perm` is omitted, its default value is `(n-1, ..., 0)`,
where `n` is the rank of the input tensor.
      Attribute value for pads is required    Attribute pads has incorrect length     'axis' must be in [-rank(indices)-1, rank(indices)]     ) is not equal to the existing rank value (     Number of elements of attribute 'scales' must be same as rank of input 'X'      Attribute 'scales' must have floats type.       Attribute 'scales' is required. 'pads' input must be a 1D (shape: [2 * input_rank]) tensor of type int64        Pads has incorrect number of values     rank must be greater than axis  All inputs to Concat must have same rank        Target shape may not have multiple -1 dimensions        Invalid Target shape product of 0       Incorrect or missing attribute value for starts and ends        Attribute axes has incorrect length     'axes' attribute must not contain any duplicates        values in 'axes' are beyond the bounds of the computed output shape     /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/tensor/old.cc     
The operator casts the elements of a given input tensor to a data type
specified by the 'to' argument and returns an output tensor of the same size in
the converted type. The 'to' argument must be one of the data types specified
in the 'DataType' enum field in the TensorProto message.

Casting from string tensor in plain (e.g., "3.14" and "1000") and scientific numeric representations
(e.g., "1e-5" and "1E8") to float types is supported. For example, converting string "100.5" to an integer may
yield result 100. There are some string literals reserved for special floating-point values;
"+INF" (and "INF"), "-INF", and "NaN" are positive infinity, negative infinity, and not-a-number, respectively.
Any string which can exactly match "+INF" in a case-insensitive way would be mapped to positive infinite. Similarly,
this case-insensitive rule is applied to "INF" and "NaN". When casting from numeric tensors
to string tensors, plain floating-point representation (such as "314.15926") would be used.
Converting non-numerical-literal string such as "Hello World!" is an undefined behavior. Cases
of converting string representing floating-point arithmetic value, such as "2.718", to INT is an undefined behavior.

Conversion from a numerical type to any numerical type is always allowed.
User must be aware of precision loss and value change caused by range difference between two types.
For example, a 64-bit float 3.1415926459 may be round to a 32-bit float 3.141592. Similarly, converting
an integer 36 to Boolean may produce 1 because we truncate bits which can't be stored in the targeted type.

In more detail, the conversion among numerical types should follow these rules
if the destination type is not a float 8 type.

* Casting from floating point to:
  * floating point: +/- infinity if OOR (out of range).
  * fixed point: undefined if OOR.
  * bool: +/- 0.0 to False; all else to True.
* Casting from fixed point to:
  * floating point: +/- infinity if OOR. (+ infinity in the case of uint)
  * fixed point: when OOR, discard higher bits and reinterpret (with respect to two's complement representation for
    signed types). For example, 200 (int16) -> -56 (int8).
  * bool: zero to False; nonzero to True.
* Casting from bool to:
  * floating point: `{1.0, 0.0}`.
  * fixed point: `{1, 0}`.
  * bool: no change.

Float 8 type were introduced to speed up the training of
deep models. By default the conversion of a float *x* obeys
to the following rules. `[x]` means the value rounded to
the target mantissa width.

| x                 | E4M3FN   | E4M3FNUZ | E5M2     | E5M2FNUZ |
| ----------------- | -------- | -------- | -------- | -------- |
| 0                 | 0        | 0        | 0        | 0        |
| -0                | -0       | 0        | -0       | 0        |
| NaN               | NaN      | NaN      | NaN      | NaN      |
| Inf               | FLT_MAX  | NaN      | FLT_MAX  | NaN      |
| -Inf              | -FLT_MAX | NaN      | -FLT_MAX | NaN      |
| \[x\] > FLT_MAX   | FLT_MAX  | FLT_MAX  | FLT_MAX  | FLT_MAX  |
| \[x\] \< -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX | -FLT_MAX |
| else              | RNE      | RNE      | RNE      | RNE      |

The behavior changes if the parameter 'saturate' is set to False.
The rules then become:

| x                 | E4M3FN | E4M3FNUZ | E5M2 | E5M2FNUZ |
| ----------------- | ------ | -------- | ---- | -------- |
| 0                 | 0      | 0        | 0    | 0        |
| -0                | -0     | 0        | -0   | 0        |
| NaN               | NaN    | NaN      | NaN  | NaN      |
| -NaN              | -NaN   | NaN      | -NaN | NaN      |
| Inf               | NaN    | NaN      | Inf  | NaN      |
| -Inf              | -NaN   | NaN      | -Inf | NaN      |
| \[x\] > FLT_MAX   | NaN    | NaN      | Inf  | NaN      |
| \[x\] \< -FLT_MAX | NaN    | NaN      | -Inf | NaN      |
| else              | RNE    | RNE      | RNE  | RNE      |
      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. All cases are fully described in two tables inserted in the operator description. 
The operator casts the elements of a given input tensor to a data type
specified by the 'to' argument and returns an output tensor of the same size in
the converted type. The 'to' argument must be one of the data types specified
in the 'DataType' enum field in the TensorProto message.

Casting from string tensor in plain (e.g., "3.14" and "1000") and scientific numeric representations
(e.g., "1e-5" and "1E8") to float types is supported. For example, converting string "100.5" to an integer may
yield result 100. There are some string literals reserved for special floating-point values;
"+INF" (and "INF"), "-INF", and "NaN" are positive infinity, negative infinity, and not-a-number, respectively.
Any string which can exactly match "+INF" in a case-insensitive way would be mapped to positive infinite. Similarly,
this case-insensitive rule is applied to "INF" and "NaN". When casting from numeric tensors
to string tensors, plain floating-point representation (such as "314.15926") would be used.
Converting non-numerical-literal string such as "Hello World!" is an undefined behavior. Cases
of converting string representing floating-point arithmetic value, such as "2.718", to INT is an undefined behavior.

Conversion from a numerical type to any numerical type is always allowed.
User must be aware of precision loss and value change caused by range difference between two types.
For example, a 64-bit float 3.1415926459 may be round to a 32-bit float 3.141592. Similarly, converting
an integer 36 to Boolean may produce 1 because we truncate bits which can't be stored in the targeted type.

In more detail, the conversion among numerical types should follow these rules:

* Casting from floating point to:
  * floating point: +/- infinity if OOR (out of range).
  * fixed point: undefined if OOR.
  * bool: +/- 0.0 to False; all else to True.
* Casting from fixed point to:
  * floating point: +/- infinity if OOR. (+ infinity in the case of uint)
  * fixed point: when OOR, discard higher bits and reinterpret (with respect to two's complement representation for
    signed types). For example, 200 (int16) -> -56 (int8).
  * bool: zero to False; nonzero to True.
* Casting from bool to:
  * floating point: `{1.0, 0.0}`.
  * fixed point: `{1, 0}`.
  * bool: no change.
  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.    
The operator casts the elements of a given input tensor to a data type
specified by the 'to' argument and returns an output tensor of the same size in
the converted type. The 'to' argument must be one of the data types specified
in the 'DataType' enum field in the TensorProto message.

Casting from string tensor in plain (e.g., "3.14" and "1000") and scientific numeric representations
(e.g., "1e-5" and "1E8") to float types is supported. For example, converting string "100.5" to an integer may
yield result 100. There are some string literals reserved for special floating-point values;
"+INF" (and "INF"), "-INF", and "NaN" are positive infinity, negative infinity, and not-a-number, respectively.
Any string which can exactly match "+INF" in a case-insensitive way would be mapped to positive infinite. Similarly,
this case-insensitive rule is applied to "INF" and "NaN". When casting from numeric tensors
to string tensors, plain floating-point representation (such as "314.15926") would be used.
Converting non-numerical-literal string such as "Hello World!" is an undefined behavior. Cases
of converting string representing floating-point arithmetic value, such as "2.718", to INT is an undefined behavior.

Conversion from a numerical type to any numerical type is always allowed.
User must be aware of precision loss and value change caused by range difference between two types.
For example, a 64-bit float 3.1415926459 may be round to a 32-bit float 3.141592. Similarly, converting
an integer 36 to Boolean may produce 1 because we truncate bits which can't be stored in the targeted type.
   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. 
Given an input `X` and a flow-field `grid`, computes the output `Y` using `X` values and pixel locations from `grid`.
Currently, only spatial (4-D) inputs are supported. For input `X` with shape (N, C, H, W) and `grid` with shape (N, H_out, W_out, 2),
the output `Y` will have shape (N, C, H_out, W_out).

The tensor `X` contains values at centers of square pixels in a H by W 2-dimensional image.
The tensor `grid` describes normalized positions where the output `Y` is to be computed
using a specified interpolation method (the mode) and a padding mode (for grid positions falling outside the 2-dimensional image).

Elements in `grid[N, H_out, W_out]` are size-2 vectors specifying positions in the 2-dimensional space of `X`.
They are used to interpolate output values of `Y[N, C, H_out, W_out]`.

The GridSample operator is often used in doing grid generator and sampler in the [Spatial Transformer Networks](https://arxiv.org/abs/1506.02025).
See also in [torch.nn.functional.grid_sample](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.grid_sample.html#torch-nn-functional-grid-sample).
    
Reshape the input tensor similar to numpy.reshape.
First input is the data tensor, second input is a shape tensor which specifies the output shape. It outputs the reshaped tensor.
At most one dimension of the new shape can be -1. In this case, the value is
inferred from the size of the tensor and the remaining dimensions. A dimension
could also be 0, in which case the actual dimension value is unchanged (i.e. taken
from the input tensor). Shape (second input) could be an empty shape, which means converting to a scalar.
The input tensor's shape and the output tensor's shape are required to have the same number of elements.  
Takes a tensor as input and outputs an 1D int64 tensor containing the shape of the input tensor.
      length of each output. Values should be >= 0.   Split a tensor into a list of tensors, along the specified
'axis'. Lengths of the parts can be specified using argument 'split'.
Otherwise, the tensor is split to equal sized parts.
  Split a tensor into a list of tensors, along the specified
'axis'. Lengths of the parts can be specified using input 'split'.
Otherwise, the tensor is split to equal sized parts.
     
Produces a slice of the input tensor along multiple axes. Similar to numpy:
https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.indexing.html
Slices uses `starts`, `ends`, `axes` and `steps` inputs to specify the start and end
dimension and step for each axis in the list of axes, it uses this information to
slice the input `data` tensor. If a negative value is passed for any of the
start or end indices, it represents number of elements before the end of that
dimension. If the value passed to start or end is larger than the `n` (the
number of elements in this dimension), it represents `n`. For slicing to the
end of a dimension with unknown size, it is recommended to pass in `INT_MAX`
when slicing forward and 'INT_MIN' when slicing backward.
If a negative value is passed for step, it represents slicing backward.
However step value cannot be 0.
If `axes` are omitted, they are set to `[0, ..., ndim-1]`.
If `steps` are omitted, they are set to `[1, ..., 1]` of length `len(starts)`
Example 1:
  data = [
      [1, 2, 3, 4],
      [5, 6, 7, 8],
  ]
  axes = [0, 1]
  starts = [1, 0]
  ends = [2, 3]
  steps = [1, 2]
  result = [
      [5, 7],
  ]
Example 2:
  data = [
      [1, 2, 3, 4],
      [5, 6, 7, 8],
  ]
  starts = [0, 1]
  ends = [-1, 1000]
  result = [
      [2, 3, 4],
  ]
      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.    A list of integers. By default, reverse the dimensions, otherwise permute the axes according to the values given.       
ScatterND takes three inputs `data` tensor of rank r >= 1, `indices` tensor of rank q >= 1,
and `updates` tensor of rank q + r - indices.shape[-1] - 1. The output of the operation
is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value to values
specified by `updates` at specific index positions specified by `indices`. Its output shape
is the same as the shape of `data`.

`indices` is an integer tensor. Let k denote indices.shape[-1], the last dimension in the shape of `indices`.
 `indices` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of k-tuples, where each k-tuple is a partial-index into `data`.
Hence, k can be a value at most the rank of `data`. When k equals rank(data), each update entry specifies an
update to a single element of the tensor. When k is less than rank(data) each update entry specifies an
update to a slice of the tensor. Index values are allowed to be negative, as per the usual
convention for counting backwards from the end, but are expected in the valid range.

`updates` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of replacement-slice-values. Thus, the
first (q-1) dimensions of updates.shape must match the first (q-1) dimensions of indices.shape.
The remaining dimensions of `updates` correspond to the dimensions of the
replacement-slice-values. Each replacement-slice-value is a (r-k) dimensional tensor,
corresponding to the trailing (r-k) dimensions of `data`.  Thus, the shape of `updates`
must equal indices.shape[0:q-1] ++ data.shape[k:r-1], where ++ denotes the concatenation
of shapes.

The `output` is calculated via the following equation:
    output = np.copy(data)
    update_indices = indices.shape[:-1]
    for idx in np.ndindex(update_indices):
        output[tuple(indices[idx])] = updates[idx]
The order of iteration in the above loop is not specified.
In particular, indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2, then indices[idx1] != indices[idx2].
This ensures that the output value does not depend on the iteration order.

`reduction` allows specification of an optional reduction operation, which is applied to all values in `updates`
tensor into `output` at the specified `indices`.
In cases where `reduction` is set to "none", indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2,
then indices[idx1] != indices[idx2]. This ensures that the output value does not depend on the iteration order.
When `reduction` is set to "add", `output` is calculated as follows:
    output = np.copy(data)
    update_indices = indices.shape[:-1]
    for idx in np.ndindex(update_indices):
        output[tuple(indices[idx])] += updates[idx]
When `reduction` is set to "mul", `output` is calculated as follows:
    output = np.copy(data)
    update_indices = indices.shape[:-1]
    for idx in np.ndindex(update_indices):
        output[tuple(indices[idx])] *= updates[idx]
This operator is the inverse of GatherND.
Example 1:
```
  data    = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
  indices = [[4], [3], [1], [7]]
  updates = [9, 10, 11, 12]
  output  = [1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]
```
Example 2:
```
  data    = [[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]],
             [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]],
             [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]],
             [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]]
  indices = [[0], [2]]
  updates = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]],
             [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]]]
  output  = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]],
             [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]],
             [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]],
             [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]]
```
        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.        
ScatterND takes three inputs `data` tensor of rank r >= 1, `indices` tensor of rank q >= 1,
and `updates` tensor of rank q + r - indices.shape[-1] - 1. The output of the operation
is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value to values
specified by `updates` at specific index positions specified by `indices`. Its output shape
is the same as the shape of `data`. Note that `indices` should not have duplicate entries.
That is, two or more `updates` for the same index-location is not supported.

`indices` is an integer tensor. Let k denote indices.shape[-1], the last dimension in the shape of `indices`.
 `indices` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of k-tuples, where each k-tuple is a partial-index into `data`.
Hence, k can be a value at most the rank of `data`. When k equals rank(data), each update entry specifies an
update to a single element of the tensor. When k is less than rank(data) each update entry specifies an
update to a slice of the tensor. Index values are allowed to be negative, as per the usual
convention for counting backwards from the end, but are expected in the valid range.

`updates` is treated as a (q-1)-dimensional tensor of replacement-slice-values. Thus, the
first (q-1) dimensions of updates.shape must match the first (q-1) dimensions of indices.shape.
The remaining dimensions of `updates` correspond to the dimensions of the
replacement-slice-values. Each replacement-slice-value is a (r-k) dimensional tensor,
corresponding to the trailing (r-k) dimensions of `data`.  Thus, the shape of `updates`
must equal indices.shape[0:q-1] ++ data.shape[k:r-1], where ++ denotes the concatenation
of shapes.

The `output` is calculated via the following equation:

    output = np.copy(data)
    update_indices = indices.shape[:-1]
    for idx in np.ndindex(update_indices):
        output[tuple(indices[idx])] = updates[idx]

The order of iteration in the above loop is not specified.
In particular, indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2, then indices[idx1] != indices[idx2].
This ensures that the output value does not depend on the iteration order.

This operator is the inverse of GatherND.

Example 1:
```
  data    = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
  indices = [[4], [3], [1], [7]]
  updates = [9, 10, 11, 12]
  output  = [1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]
```

Example 2:
```
  data    = [[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]],
             [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]],
             [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]],
             [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]]
  indices = [[0], [2]]
  updates = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]],
             [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]]]
  output  = [[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]],
             [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1]],
             [[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3], [4, 4, 4, 4]],
             [[8, 7, 6, 5], [4, 3, 2, 1], [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]]
```
  
ScatterElements takes three inputs `data`, `updates`, and `indices` of the same
rank r >= 1 and an optional attribute axis that identifies an axis of `data`
(by default, the outer-most axis, that is axis 0). The output of the operation
is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value
to values specified by `updates` at specific index positions specified by
`indices`. Its output shape is the same as the shape of `data`.
For each entry in `updates`, the target index in `data` is obtained by combining
the corresponding entry in `indices` with the index of the entry itself: the
index-value for dimension = axis is obtained from the value of the corresponding
entry in `indices` and the index-value for dimension != axis is obtained from the
index of the entry itself.
`reduction` allows specification of an optional reduction operation, which is applied to all values in `updates`
tensor into `output` at the specified `indices`.
In cases where `reduction` is set to "none", indices should not have duplicate entries: that is, if idx1 != idx2,
then indices[idx1] != indices[idx2]. For instance, in a 2-D tensor case, the update
corresponding to the [i][j] entry is performed as below:
```
  output[indices[i][j]][j] = updates[i][j] if axis = 0,
  output[i][indices[i][j]] = updates[i][j] if axis = 1,
```
When `reduction` is set to "add", the update corresponding to the [i][j] entry is performed as below:
```
  output[indices[i][j]][j] += updates[i][j] if axis = 0,
  output[i][indices[i][j]] += updates[i][j] if axis = 1,
```
When `reduction` is set to "mul", the update corresponding to the [i][j] entry is performed as below:
```
  output[indices[i][j]][j] *= updates[i][j] if axis = 0,
  output[i][indices[i][j]] *= updates[i][j] if axis = 1,
```
This operator is the inverse of GatherElements. It is similar to Torch's Scatter operation.
Example 1:
```
  data = [
      [0.0, 0.0, 0.0],
      [0.0, 0.0, 0.0],
      [0.0, 0.0, 0.0],
  ]
  indices = [
      [1, 0, 2],
      [0, 2, 1],
  ]
  updates = [
      [1.0, 1.1, 1.2],
      [2.0, 2.1, 2.2],
  ]
  output = [
      [2.0, 1.1, 0.0]
      [1.0, 0.0, 2.2]
      [0.0, 2.1, 1.2]
  ]
```
Example 2:
```
  data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]]
  indices = [[1, 3]]
  updates = [[1.1, 2.1]]
  axis = 1
  output = [[1.0, 1.1, 3.0, 2.1, 5.0]]
```
  
ScatterElements takes three inputs `data`, `updates`, and `indices` of the same
rank r >= 1 and an optional attribute axis that identifies an axis of `data`
(by default, the outer-most axis, that is axis 0). The output of the operation
is produced by creating a copy of the input `data`, and then updating its value
to values specified by `updates` at specific index positions specified by
`indices`. Its output shape is the same as the shape of `data`.

For each entry in `updates`, the target index in `data` is obtained by combining
the corresponding entry in `indices` with the index of the entry itself: the
index-value for dimension = axis is obtained from the value of the corresponding
entry in `indices` and the index-value for dimension != axis is obtained from the
index of the entry itself.

For instance, in a 2-D tensor case, the update corresponding to the [i][j] entry
is performed as below:
```
  output[indices[i][j]][j] = updates[i][j] if axis = 0,
  output[i][indices[i][j]] = updates[i][j] if axis = 1,
```

This operator is the inverse of GatherElements. It is similar to Torch's Scatter operation.

Example 1:
```
  data = [
      [0.0, 0.0, 0.0],
      [0.0, 0.0, 0.0],
      [0.0, 0.0, 0.0],
  ]
  indices = [
      [1, 0, 2],
      [0, 2, 1],
  ]
  updates = [
      [1.0, 1.1, 1.2],
      [2.0, 2.1, 2.2],
  ]
  output = [
      [2.0, 1.1, 0.0]
      [1.0, 0.0, 2.2]
      [0.0, 2.1, 1.2]
  ]
```
Example 2:
```
  data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]]
  indices = [[1, 3]]
  updates = [[1.1, 2.1]]
  axis = 1
  output = [[1.0, 1.1, 3.0, 2.1, 5.0]]
```
       
Given `data` tensor of rank r >= 1, and `indices` tensor of rank q, gather
entries of the axis dimension of `data` (by default outer-most one as axis=0) indexed by `indices`, and concatenates
them in an output tensor of rank q + (r - 1).

axis = 0 :

Let
k = indices[i_{0}, ..., i_{q-1}]
Then
output[i_{0}, ..., i_{q-1}, j_{0}, ..., j_{r-2}] = input[k , j_{0}, ..., j_{r-2}]

```
  data = [
      [1.0, 1.2],
      [2.3, 3.4],
      [4.5, 5.7],
  ]
  indices = [
      [0, 1],
      [1, 2],
  ]
  output = [
      [
          [1.0, 1.2],
          [2.3, 3.4],
      ],
      [
          [2.3, 3.4],
          [4.5, 5.7],
      ],
  ]
```
axis = 1 :

Let
k = indices[i_{0}, ..., i_{q-1}]
Then
output[j_{0}, i_{0}, ..., i_{q-1}, j_{1}, ..., j_{r-2}] = input[j_{0}, k, j_{1}, ..., j_{r-2}]

```
  data = [
      [1.0, 1.2, 1.9],
      [2.3, 3.4, 3.9],
      [4.5, 5.7, 5.9],
  ]
  indices = [
      [0, 2],
  ]
  axis = 1,
  output = [
      [[1.0, 1.9]],
      [[2.3, 3.9]],
      [[4.5, 5.9]],
  ]
```
      

GatherElements takes two inputs `data` and `indices` of the same rank r >= 1
and an optional attribute `axis` that identifies an axis of `data`
(by default, the outer-most axis, that is axis 0). It is an indexing operation
that produces its output by indexing into the input data tensor at index
positions determined by elements of the `indices` tensor.
Its output shape is the same as the shape of `indices` and consists of one value
(gathered from the `data`) for each element in `indices`.

For instance, in the 3-D case (r = 3), the output produced is determined
by the following equations:
```
  out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] if axis = 0,
  out[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k] if axis = 1,
  out[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]] if axis = 2,
```

This operator is also the inverse of ScatterElements. It is similar to Torch's gather operation.

Example 1:
```
  data = [
      [1, 2],
      [3, 4],
  ]
  indices = [
      [0, 0],
      [1, 0],
  ]
  axis = 1
  output = [
      [
        [1, 1],
        [4, 3],
      ],
  ]
```
Example 2:
```
  data = [
      [1, 2, 3],
      [4, 5, 6],
      [7, 8, 9],
  ]
  indices = [
      [1, 2, 0],
      [2, 0, 0],
  ]
  axis = 0
  output = [
      [
        [4, 8, 3],
        [7, 2, 3],
      ],
  ]
```
     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.       
Remove single-dimensional entries from the shape of a tensor.
Takes a  parameter `axes` with a list of axes to squeeze.
If `axes` is not provided, all the single dimensions will be removed from
the shape. If an axis is selected with shape entry not equal to one, an error is raised.
    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).        
Insert single-dimensional entries to the shape of an input tensor (`data`).
Takes one required argument `axes` - which contains a list of dimension indices and this operator will insert a dimension of value `1` into the corresponding index of the output tensor (`expanded`).

For example:
  Given an input tensor (`data`) of shape [3, 4, 5], then
  Unsqueeze(data, axes=[0, 4]) outputs a tensor (`expanded`) containing same data as `data` but with shape [1, 3, 4, 5, 1].

The attribute `axes` should not contain any duplicate entries. It is an error if it contains duplicates.
The rank of the output tensor (`output_rank`) is the rank of the input tensor (`data`) plus the number of values in `axes`.
Each value in `axes` should be within the (inclusive) range [-output_rank , output_rank - 1].
The order of values in `axes` does not matter and can come in any order.

  DepthToSpace rearranges (permutes) data from depth into blocks of spatial data.
This is the reverse transformation of SpaceToDepth. More specifically, this op outputs a copy of
the input tensor where values from the depth dimension are moved in spatial blocks to the height
and width dimensions. By default, `mode` = `DCR`.
In the DCR mode, elements along the depth dimension from the input tensor are rearranged in the
following order: depth, column, and then row. The output y is computed from the input x as below:

b, c, h, w = x.shape

tmp = np.reshape(x, [b, blocksize, blocksize, c // (blocksize**2), h, w])

tmp = np.transpose(tmp, [0, 3, 4, 1, 5, 2])

y = np.reshape(tmp, [b, c // (blocksize**2), h * blocksize, w * blocksize])


In the CRD mode, elements along the depth dimension from the input tensor are rearranged in the
following order: column, row, and the depth. The output y is computed from the input x as below:

b, c, h, w = x.shape

tmp = np.reshape(x, [b, c // (blocksize ** 2), blocksize, blocksize, h, w])

tmp = np.transpose(tmp, [0, 1, 4, 2, 5, 3])

y = np.reshape(tmp, [b, c // (blocksize ** 2), h * blocksize, w * blocksize])

    
This attribute describes how to transform the coordinate in the resized tensor to the coordinate in the original tensor. <br/>

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`, <br/>

if coordinate_transformation_mode is `"half_pixel"`, <br/>
`x_original = (x_resized + 0.5) / scale - 0.5` <br/>

if coordinate_transformation_mode is `"pytorch_half_pixel"`, <br/>
`x_original = length_resized > 1 ? (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 : 0` <br/>

if coordinate_transformation_mode is `"align_corners"`, <br/>
`x_original = x_resized * (length_original - 1) / (length_resized - 1)` <br/>

if coordinate_transformation_mode is `"asymmetric"`, <br/>
`x_original = x_resized / scale` <br/>

if coordinate_transformation_mode is `"tf_crop_and_resize"`, <br/>
`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. <br/>

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`. <br/>

If `keep_aspect_ratio_policy` is `"stretch"`, the original aspect ratio is disregarded, and the input is resized to the specified size: <br/>
`out_size[d] = sizes[i]` <br/>

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: <br/>
`scale = Min(sizes[i] / in_size[d])` <br/>
`out_size[d] = round_int(scale * in_size[d])` <br/>

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: <br/>
`scale = Max(sizes[i] / in_size[d])` <br/>
`out_size[d] = round_int(scale * in_size[d])` <br/>

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.       
Resize the input tensor. In general, it calculates every value in the output tensor as a weighted average of neighborhood (a.k.a. sampling locations) in the input tensor.
Each dimension value of the output tensor is: <br/>
  `output_dimension = floor(input_dimension * (roi_end - roi_start) * scale)` <br/>
if input \"sizes\" is not specified.
       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. <br/>

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, <br/>

if coordinate_transformation_mode is "half_pixel", <br/>
x_original = (x_resized + 0.5) / scale - 0.5, <br/>

if coordinate_transformation_mode is "pytorch_half_pixel", <br/>
x_original = length_resized > 1 ? (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 : 0, <br/>

if coordinate_transformation_mode is "align_corners", <br/>
x_original = x_resized * (length_original - 1) / (length_resized - 1), <br/>

if coordinate_transformation_mode is "asymmetric", <br/>
x_original = x_resized / scale, <br/>

if coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize", <br/>
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.        
Resize the input tensor. In general, it calculates every value in the output tensor as a weighted average of neighborhood (a.k.a. sampling locations) in the input tensor.
Each dimension value of the output tensor is:
  output_dimension = floor(input_dimension * (roi_end - roi_start) * scale) if input \"sizes\" is not specified.
     
This attribute describes how to transform the coordinate in the resized tensor to the coordinate in the original tensor. <br/>

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, <br/>

if coordinate_transformation_mode is "half_pixel", <br/>
x_original = (x_resized + 0.5) / scale - 0.5, <br/>

if coordinate_transformation_mode is "pytorch_half_pixel", <br/>
x_original = length_resized > 1 ? (x_resized + 0.5) / scale - 0.5 : 0, <br/>

if coordinate_transformation_mode is "align_corners", <br/>
x_original = x_resized * (length_original - 1) / (length_resized - 1), <br/>

if coordinate_transformation_mode is "asymmetric", <br/>
x_original = x_resized / scale, <br/>

if coordinate_transformation_mode is "tf_half_pixel_for_nn", <br/>
x_original = (x_resized + 0.5) / scale, <br/>

if coordinate_transformation_mode is "tf_crop_and_resize", <br/>
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.    
Given `data` tensor of rank `r` >= 1, `indices` tensor of rank `q` >= 1, and `batch_dims` integer `b`, this operator gathers
slices of `data` into an output tensor of rank `q + r - indices_shape[-1] - 1 - b`.

`indices` is an q-dimensional integer tensor, best thought of as a `(q-1)`-dimensional tensor of index-tuples into `data`,
where each element defines a slice of `data`

`batch_dims` (denoted as `b`) is an integer indicating the number of batch dimensions, i.e the leading `b` number of dimensions of
`data` tensor and `indices` are representing the batches, and the gather starts from the `b+1` dimension.

Some salient points about the inputs' rank and shape:

1) r >= 1 and q >= 1 are to be honored. There is no dependency condition to be met between ranks `r` and `q`

2) The first `b` dimensions of the shape of `indices` tensor and `data` tensor must be equal.

3) b < min(q, r) is to be honored.

4) The `indices_shape[-1]` should have a value between 1 (inclusive) and rank `r-b` (inclusive)

5) All values in `indices` are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size `s` (i.e.) `-data_shape[i] <= indices[...,i] <= data_shape[i] - 1`.
   It is an error if any of the index values are out of bounds.

The output is computed as follows:

The output tensor is obtained by mapping each index-tuple in the `indices` tensor to the corresponding slice of the input `data`.

1) If `indices_shape[-1] > r-b` => error condition

2) If `indices_shape[-1] == r-b`, since the rank of `indices` is `q`, `indices` can be thought of as `N` `(q-b-1)`-dimensional tensors
   containing 1-D tensors of dimension `r-b`, where `N` is an integer equals to the product of 1 and all the elements in the batch dimensions
   of the indices_shape. Let us think of each such `r-b` ranked tensor as `indices_slice`. Each *scalar value* corresponding to `data[0:b-1,indices_slice]`
   is filled into the corresponding location of the `(q-b-1)`-dimensional tensor to form the `output` tensor (Example 1 below)

3) If `indices_shape[-1] < r-b`, since the rank of `indices` is `q`, `indices` can be thought of as `N` `(q-b-1)`-dimensional tensor
   containing 1-D tensors of dimension `< r-b`. Let us think of each such tensors as `indices_slice`. Each *tensor slice* corresponding
   to `data[0:b-1, indices_slice , :]` is filled into the corresponding location of the `(q-b-1)`-dimensional tensor
   to form the `output` tensor (Examples 2, 3, 4 and 5 below)

This operator is the inverse of `ScatterND`.

`Example 1`

  batch_dims = 0

  data    = [[0,1],[2,3]]   # data_shape = [2, 2]

  indices = [[0,0],[1,1]]   # indices_shape = [2, 2]

  output  = [0,3]           # output_shape = [2]

`Example 2`

  batch_dims = 0

  data    = [[0,1],[2,3]]  # data_shape = [2, 2]

  indices = [[1],[0]]      # indices_shape = [2, 1]

  output  = [[2,3],[0,1]]  # output_shape = [2, 2]

`Example 3`

  batch_dims = 0

  data    = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2]

  indices = [[0,1],[1,0]]                 # indices_shape = [2, 2]

  output  = [[2,3],[4,5]]                 # output_shape = [2, 2]

`Example 4`

  batch_dims = 0

  data    = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2]

  indices = [[[0,1]],[[1,0]]]             # indices_shape = [2, 1, 2]

  output  = [[[2,3]],[[4,5]]]             # output_shape = [2, 1, 2]

`Example 5`

  batch_dims = 1

  data    = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2]

  indices = [[1],[0]]             # indices_shape = [2, 1]

  output  = [[2,3],[4,5]]             # output_shape = [2, 2]


       Supported modes: `constant`(default), `reflect`, `edge` 
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)

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],
  ]

   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).     Constrain input and output to only numeric types.       
The operator casts the elements of a given input tensor to a data type
specified by the 'to' argument and returns an output tensor of the same size in
the converted type. The 'to' argument must be one of the data types specified
in the 'DataType' enum field in the TensorProto message.
NOTE: Casting to and from strings is not supported yet.
 Constrain input types. Casting from strings and complex are not supported.      Constrain output types. Casting to strings and complex are not supported.       Which axis to concat on.  Default value is 1.   Concatenate a list of tensors into a single tensor      Optional list of output lengths (see also arg 'split')  Split a tensor into a list of tensors, along the specified
'axis'. The lengths of the split can be specified using argument 'axis' or
optional second input blob to the operator. Otherwise, the tensor is split
to equal sized parts.
 List 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`.       Three modes: constant(default), reflect, edge   One float, indicates the value to be filled, default is 0       
Given `data` tensor, paddings, mode, and value.
Example:
  Insert 0 paddings to the beginning of the second dimension.
  data = [
      [1.0, 1.2],
      [2.3, 3.4],
      [4.5, 5.7],
  ]
  paddings = [0, 0, 2, 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],
      ],
  ]
       
Reshape the input tensor similar to numpy.reshape.
It takes a tensor as input and an argument `shape`. It outputs the reshaped tensor.
At most one dimension of the new shape can be -1. In this case, the value is
inferred from the size of the tensor and the remaining dimensions. A dimension
could also be 0, in which case the actual dimension value is unchanged (i.e. taken
from the input tensor). Shape (second input) could be an empty shape, which means converting to a scalar.
The input tensor's shape and the output tensor's shape are required to have the same number of elements.       Repeat the elements of a tensor along an axis.  Number of repeated copies to make of the input tensor.  Output tensor of same shape and type as input.  Constrain tiles and axis's type to int64 tensors.       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), bilinear     4-D tensor after resizing, [N,C,H,W]    Constrain output types to bool, int32, int64, float16, float, double tensors.   
Upsample the input tensor.
The width and height of the output tensor are:
  output_width = floor(input_width * width_scale),
  output_height = floor(input_height * height_scale).
Example:
  Given `data` tensor, width_scale, height_scale, mode,
  Upsample the input 4-D tensor in nearest mode:
  data = [[[
      [1, 2],
      [3, 4]
  ]]]
  width_scale = 2
  height_scale = 2
  mode = "nearest"
  output = [[[
      [1, 1, 2, 2],
      [1, 1, 2, 2],
      [3, 3, 4, 4],
      [3, 3, 4, 4]
  ]]]
        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'.       
Resize the input tensor.
Each dimension value of the output tensor is:
  output_dimension = floor(input_dimension * scale).
   
Produces a slice of the input tensor along multiple axes. Similar to numpy:
https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.indexing.html
Slices uses `axes`, `starts` and `ends` attributes to specify the start and end
dimension for each axis in the list of axes, it uses this information to
slice the input `data` tensor. If a negative value is passed for any of the
start or end indices, it represent number of elements before the end of that
dimension. If the value passed to start or end is larger than the `n` (the
number of elements in this dimension), it represents `n`. For slicing to the
end of a dimension with unknown size, it is recommended to pass in `INT_MAX`.
If `axes` are omitted, they are set to `[0, ..., ndim-1]`.
Example 1:
  data = [
      [1, 2, 3, 4],
      [5, 6, 7, 8],
  ]
  axes = [0, 1]
  starts = [1, 0]
  ends = [2, 3]
  result = [
      [5, 6, 7],
  ]
Example 2:
  data = [
      [1, 2, 3, 4],
      [5, 6, 7, 8],
  ]
  starts = [0, 1]
  ends = [-1, 1000]
  result = [
      [2, 3, 4],
  ]
  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`       
Produces a slice of the input tensor along multiple axes. Similar to numpy:
https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.indexing.html
Slices uses `starts`, `ends`, `axes` and `steps` inputs to specify the start and end
dimension and step for each axis in the list of axes, it uses this information to
slice the input `data` tensor. If a negative value is passed for any of the
start or end indices, it represent number of elements before the end of that
dimension. If the value passed to start or end is larger than the `n` (the
number of elements in this dimension), it represents `n`. For slicing to the
end of a dimension with unknown size, it is recommended to pass in `INT_MAX`.
If a negative value is passed for step, it represents slicing backward.
If `axes` are omitted, they are set to `[0, ..., ndim-1]`.
If `steps` are omitted, they are set to `[1, ..., 1]` of length `len(starts)`
Example 1:
  data = [
      [1, 2, 3, 4],
      [5, 6, 7, 8],
  ]
  axes = [0, 1]
  starts = [1, 0]
  ends = [2, 3]
  steps = [1, 2]
  result = [
      [5, 7],
  ]
Example 2:
  data = [
      [1, 2, 3, 4],
      [5, 6, 7, 8],
  ]
  starts = [0, 1]
  ends = [-1, 1000]
  result = [
      [2, 3, 4],
  ]
        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.         
Given `data`, `updates` and `indices` input tensors of rank r >= 1, write the values provided by `updates`
into the first input, `data`, along `axis` dimension of `data` (by default outer-most one as axis=0) at corresponding `indices`.
For each entry in `updates`, the target index in `data` is specified by corresponding entry in `indices`
for dimension = axis, and index in source for dimension != axis. For instance, in a 2-D tensor case,
data[indices[i][j]][j] = updates[i][j] if axis = 0, or data[i][indices[i][j]] = updates[i][j] if axis = 1,
where i and j are loop counters from 0 up to the respective size in `updates` - 1.
Example 1:
  data = [
      [0.0, 0.0, 0.0],
      [0.0, 0.0, 0.0],
      [0.0, 0.0, 0.0],
  ]
  indices = [
      [1, 0, 2],
      [0, 2, 1],
  ]
  updates = [
      [1.0, 1.1, 1.2],
      [2.0, 2.1, 2.2],
  ]
  output = [
      [2.0, 1.1, 0.0]
      [1.0, 0.0, 2.2]
      [0.0, 2.1, 1.2]
  ]
Example 2:
  data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]]
  indices = [[1, 3]]
  updates = [[1.1, 2.1]]
  axis = 1
  output = [[1.0, 1.1, 3.0, 2.1, 5.0]]
 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).  DepthToSpace rearranges (permutes) data from depth into blocks of spatial data.
This is the reverse transformation of SpaceToDepth. More specifically, this op outputs a copy of
the input tensor where values from the depth dimension are moved in spatial blocks to the height
and width dimensions.
        
Given `data` tensor of rank r >= 1, and `indices` tensor of rank q, gather
entries of the axis dimension of `data` (by default outer-most one as axis=0) indexed by `indices`, and concatenates
them in an output tensor of rank q + (r - 1).
Example 1:
```
  data = [
      [1.0, 1.2],
      [2.3, 3.4],
      [4.5, 5.7],
  ]
  indices = [
      [0, 1],
      [1, 2],
  ]
  output = [
      [
          [1.0, 1.2],
          [2.3, 3.4],
      ],
      [
          [2.3, 3.4],
          [4.5, 5.7],
      ],
  ]
```
Example 2:
```
  data = [
      [1.0, 1.2, 1.9],
      [2.3, 3.4, 3.9],
      [4.5, 5.7, 5.9],
  ]
  indices = [
      [0, 2],
  ]
  axis = 1,
  output = [
      [[1.0, 1.9]],
      [[2.3, 3.9]],
      [[4.5, 5.9]],
  ]
```
        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.   List of non-negative integers, indicate the dimensions to squeeze.      List of non-negative integers, indicate the dimensions to be inserted   
Insert single-dimensional entries to the shape of a tensor.
Takes one required argument `axes`, a list of dimensions that will be inserted.
Dimension indices in `axes` are as seen in the output tensor. For example:
  Given a tensor such that tensor with shape [3, 4, 5], then
  Unsqueeze(tensor, axes=[0, 4]) has shape [1, 3, 4, 5, 1]
        
    Produces a one-hot tensor based on inputs.
    The locations represented by the index values in the 'indices' input tensor will have 'on_value'
    and the other locations will have 'off_value' in the output tensor, where 'on_value' and 'off_value'
    are specified as part of required input argument 'values', which is a two-element tensor of format
    [off_value, on_value]. The rank of the output tensor will be one greater than the rank of the
    input tensor. The additional dimension is for one-hot representation. The additional dimension will
    be inserted at the position specified by 'axis'. If 'axis' is not specified then then additional
    dimension will be inserted as the innermost dimension, i.e. axis=-1. The size of the additional
    dimension is specified by required scalar input 'depth'. The type of the output tensor is the same
    as the type of the 'values' input. 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.
       (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.       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.    
Given `data` tensor, pads, mode, and value.
Example:
  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]
  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],
      ],
  ]
   
Given `data` tensor of rank `r` >= 1, and `indices` tensor of rank `q` >= 1, this operator gathers
slices of `data` into an output tensor of rank `q + r - indices_shape[-1] - 1`.

`indices` is an q-dimensional integer tensor, best thought of as a `(q-1)`-dimensional tensor of index-tuples into `data`,
where each element defines a slice of `data`

Some salient points about the inputs' rank and shape:

1) r >= 1 and q >= 1 are to be honored. There is no dependency condition to be met between ranks `r` and `q`

2) The `indices_shape[-1]` should have a value between 1 (inclusive) and rank `r` (inclusive)

3) All values in `indices` are expected to be within bounds [-s, s-1] along axis of size `s` (i.e.) `-data_shape[i] <= indices[...,i] <= data_shape[i] - 1`.
   It is an error if any of the index values are out of bounds.

The output is computed as follows:

The output tensor is obtained by mapping each index-tuple in the `indices` tensor to the corresponding slice of the input `data`.

1) If `indices_shape[-1] > r` => error condition

2) If `indices_shape[-1] == r`, since the rank of `indices` is `q`, `indices` can be thought of as a `(q-1)`-dimensional tensor
   containing 1-D tensors of dimension `r`. Let us think of each such `r` ranked tensor as `indices_slice`.
   Each *scalar value* corresponding to `data[indices_slice]` is filled into the corresponding location of the `(q-1)`-dimensional tensor
   to form the `output` tensor (Example 1 below)

3) If `indices_shape[-1] < r`, since the rank of `indices` is `q`, `indices` can be thought of as a `(q-1)`-dimensional tensor
   containing 1-D tensors of dimension `< r`. Let us think of each such tensors as `indices_slice`.
   Each *tensor slice* corresponding to `data[indices_slice , :]` is filled into the corresponding location of the `(q-1)`-dimensional tensor
   to form the `output` tensor (Examples 2, 3, and 4 below)

This operator is the inverse of `ScatterND`.

`Example 1`

  data    = [[0,1],[2,3]]   # data_shape = [2, 2]

  indices = [[0,0],[1,1]]   # indices_shape = [2, 2]

  output  = [0,3]           # output_shape = [2]

`Example 2`

  data    = [[0,1],[2,3]]  # data_shape = [2, 2]

  indices = [[1],[0]]      # indices_shape = [2, 1]

  output  = [[2,3],[0,1]]  # output_shape = [2, 2]

`Example 3`

  data    = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2]

  indices = [[0,1],[1,0]]                 # indices_shape = [2, 2]

  output  = [[2,3],[4,5]]                 # output_shape = [2, 2]

`Example 4`

  data    = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]] # data_shape = [2, 2, 2]

  indices = [[[0,1]],[[1,0]]]             # indices_shape = [2, 1, 2]

  output  = [[[2,3]],[[4,5]]]             # output_shape = [2, 1, 2]

     Constrain input and output types to all tensor and sequence types.      
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],
  ]

   (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],
]
```
   The input is not evenly splittable      
    Returns the indices of the elements that are non-zero
    (in row-major order - by dimension).
    NonZero behaves similar to numpy.nonzero:
    https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.nonzero.html,
    but for scalar input, NonZero produces output shape (0, N) instead of (1, N), which is different from Numpy's behavior.
     ) is not equal to the existing dim value (      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]`).   'pads' input must be a 1D (shape: [2 * num_axes]) tensor of type int64  Pads has incorrect number of values. Expected 2 *       Number of elements of input 'scales' must be same as rank of input 'X'  Input 'scales' must have float element type.    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.  Either `sizes` or `scales` must be provided, but not both of them       Unknown 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' (   is undefined so it cannot be parsed.   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 size Tensor to prepend in concatenation      Tensor to append in concatenation       Inputs and outputs must be UTF-8 strings        /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/text/defs.cc      Tensor with strings to match on.        Regex pattern to match on. This must be valid RE2 syntax.       Tensor of bools indicating if each input string fully matches the regex pattern specified.      Outputs are bools and are True where there is a full regex match and False otherwise.   RegexFullMatch performs a full regex match on each element of the input tensor. If an element fully matches the regex pattern specified as an attribute, the corresponding element in the output is True and it is False otherwise. [RE2](https://github.com/google/re2/wiki/Syntax) regex syntax is used.      Delimiter to split on. If left unset or set to the empty string (""), the input is split on consecutive whitespace.     Maximum 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.   Tensor 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 tensor The number of substrings generated.     StringSplit splits a string tensor's elements into substrings based on a delimiter attribute and a maxsplit attribute.

The first output of this operator is a tensor of strings representing the substrings from splitting each input string on the `delimiter` substring. This tensor has one additional rank compared to the input tensor in order to store the substrings for each input element (where the input tensor is not empty). Note that, in order to ensure the same number of elements are present in the final dimension, this tensor will pad empty strings as illustrated in the examples below. Consecutive delimiters are not grouped together and are deemed to delimit empty strings, except if the `delimiter` is unspecified or is the empty string (""). In the case where the `delimiter` is unspecified or the empty string, consecutive whitespace characters are regarded as a single separator and leading or trailing whitespace is removed in the output.

The second output tensor represents the number of substrings generated. `maxsplit` can be used to limit the number of splits performed - after the `maxsplit`th split if the string is not fully split, the trailing suffix of input string after the final split point is also added. For elements where fewer splits are possible than specified in `maxsplit`, it has no effect.  List of stop words. If not set, no word would be removed from X.        Environment 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.     
StringNormalization performs string operations for basic cleaning.
This operator has only one input (denoted by X) and only one output
(denoted by Y). This operator first examines the elements in the X,
and removes elements specified in "stopwords" attribute.
After removing stop words, the intermediate result can be further lowercased,
uppercased, or just returned depending the "case_change_action" attribute.
This operator only accepts [C]- and [1, C]-tensor.
If all elements in X are dropped, the output will be the empty value of string tensor with shape [1]
if input shape is [C] and shape [1, 1] if input shape is [1, C].
 Input shape must have either [C] or [1,C] dimensions where C > 0        ZipMap input shape should be 1D or 2D.  Unspecified required attribute. Exactly one of 'cats_*' attributes must be provided.    Attribute 'cats_int64s' is required.    Attribute 'cats_strings' is required.   Attributes 'cats_int64s' and 'cats_strings' are required to be the same length. 
    Select elements of the input tensor based on the indices passed.<br>
    The indices are applied to the last axes of the tensor.
  The indices, based on 0 as the first index of any dimension.    Selected output data as an array        The input must be a tensor of a numeric type or string. The output will be of the same tensor type.     /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/traditionalml/defs.cc     
    Maps the values of the input tensor to either 0 or 1, element-wise, based on the outcome of a comparison against a threshold value.
       The input must be a tensor of a numeric type. The output will be of the same tensor type.       Values greater than this are mapped to 1, others to 0.  
    Converts a map to a tensor.<br>The map key must be an int64 and the values will be ordered
    in ascending order based on this key.<br>The operator supports dense packing or sparse packing.
    If using sparse packing, the key cannot exceed the max_map-1 value.
    The input map that is to be cast to a tensor    A tensor representing the same data as the input map, ordered by their keys     The input must be an integer map to either string or float.     The output is a 1-D tensor of string, float, or integer.        A string indicating the desired element type of the output tensor, one of 'TO_FLOAT', 'TO_STRING', 'TO_INT64'.  Indicates 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).<br>One of 'DENSE', 'SPARSE'.  If the value of map_form is 'SPARSE,' this attribute indicates the total length of the output tensor.   
    Converts strings to integers and vice versa.<br>
    Two sequences of equal length are used to map between integers and strings,
    with strings and integers at the same index detailing the mapping.<br>
    Each operator converts either integers to strings or strings to integers, depending
    on which default value attribute is provided. Only one default value attribute
    should be defined.<br>
    If the string default value is set, it will convert integers to strings.
    If the int default value is set, it will convert strings to integers.
  Output 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]. The output is a tensor of strings or integers. Its shape will be the same as the input shape.   The strings of the map. This sequence must be the same length as the 'cats_int64s' sequence     The integers of the map. This sequence must be the same length as the 'cats_strings' sequence.  A string to use when an input integer value is not found in the map.<br>One and only one of the 'default_*' attributes must be defined. An integer to use when an input string value is not found in the map.<br>One and only one of the 'default_*' attributes must be defined.        
    Uses an index mapping to convert a dictionary to an array.<br>
    Given a dictionary, each key is looked up in the vocabulary attribute corresponding to
    the key type. The index into the vocabulary array at which the key is found is then
    used to index the output 1-D tensor 'Y' and insert into it the value found in the dictionary 'X'.<br>
    The key type of the input map must correspond to the element type of the defined vocabulary attribute.
    Therefore, the output array will be equal in length to the index mapping vector parameter.
    All keys in the input dictionary must be present in the index mapping vector.
    For each item in the input dictionary, insert its value in the output array.
    Any keys not present in the input dictionary, will be zero in the output array.<br>
    For example: if the ``string_vocabulary`` parameter is set to ``["a", "c", "b", "z"]``,
    then an input of ``{"a": 4, "c": 8}`` will produce an output of ``[4, 8, 0, 0]``.
        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.        A string vocabulary array.<br>One and only one of the vocabularies must be defined.     An integer vocabulary array.<br>One and only one of the vocabularies must be defined.   
    Concatenates input tensors into one continuous output.<br>
    All input shapes are 2-D and are concatenated along the second dimension. 1-D tensors are treated as [1,C].
    Inputs are copied to the output maintaining the order of the input arguments.<br>
    All inputs must be integers or floats, while the output will be all floating point values.
   An 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.      The size of each input in the input list        
    Replaces inputs that equal one value with another, leaving all other elements alone.<br>
    This operator is typically used to replace missing values in situations where they have a canonical
    representation, such as -1, 0, NaN, or some extreme value.<br>
    One and only one of imputed_value_floats or imputed_value_int64s should be defined -- floats if the input tensor
    holds floats, integers if the input tensor holds integers. The imputed values must all fit within the
    width of the tensor element type. One and only one of the replaced_value_float or replaced_value_int64 should be defined,
    which one depends on whether floats or integers are being processed.<br>
    The imputed_value attribute length can be 1 element, or it can have one element per input feature.<br>In other words, if the input tensor has the shape [*,F], then the length of the attribute array may be 1 or F. If it is 1, then it is broadcast along the last dimension and applied to each feature.
     The 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.      
    Maps each element in the input tensor to another value.<br>
    The mapping is determined by the two parallel attributes, 'keys_*' and
    'values_*' attribute. The i-th value in the specified 'keys_*' attribute
    would be mapped to the i-th value in the specified 'values_*' attribute. It
    implies that input's element type and the element type of the specified
    'keys_*' should be identical while the output type is identical to the
    specified 'values_*' attribute. Note that the 'keys_*' and 'values_*' attributes
    must have the same length. If an input element can not be found in the
    specified 'keys_*' attribute, the 'default_*' that matches the specified
    'values_*' attribute may be used as its output value. The type of the 'default_*'
    attribute must match the 'values_*' attribute chosen. <br>
    Let's consider an example which maps a string tensor to an integer tensor.
    Assume and 'keys_strings' is ["Amy", "Sally"], 'values_int64s' is [5, 6],
    and 'default_int64' is '-1'.  The input ["Dori", "Amy", "Amy", "Sally",
    "Sally"] would be mapped to [-1, 5, 5, 6, 6].<br>
    Since this operator is an one-to-one mapping, its input and output shapes
    are the same. Notice that only one of 'keys_*'/'values_*' can be set.<br>
    Float keys with value 'NaN' match any input 'NaN' value regardless of bit
    value. If a key is repeated, the last key takes precedence.
     Input 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.        Output type is determined by the specified 'values_*' attribute.        Keys encoded as a 1D tensor. One and only one of 'keys_*'s should be set.       Values encoded as a 1D tensor. One and only one of 'values_*'s should be set.   A default tensor. {"_Unused"} if values_* has string type, {-1} if values_* has integral type, and {-0.f} if values_* has float type.   Classification outputs (one class per example). Classification scores ([N,E] - one score for each class and example     The 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]        The output will be a tensor of strings or integers.     A collection of weights of the model(s).        Indicates whether to do OvR or multinomial (0=OvR is the default).      Class labels when using string labels. One and only one 'classlabels' attribute must be defined.        Class labels when using integer labels. One and only one 'classlabels' attribute must be defined.       Indicates the transform to apply to the scores vector.<br>One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT'     
    Generalized linear regression evaluation.<br>
    If targets is set to 1 (default) then univariate regression is performed.<br>
    If targets is set to M then M sets of coefficients must be passed in as a sequence
    and M results will be output for each input n in N.<br>
    The coefficients array is of length n, and the coefficients for each target are contiguous.
    Intercepts are optional but if provided must match the number of targets.
  Regression outputs (one per target, per example).       The input must be a tensor of a numeric type.   Indicates the transform to apply to the regression output vector.<br>One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT'  Weights of the intercepts, if used.     The total number of regression targets, 1 if not defined.       
    Normalize the input.  There are three normalization modes, which have the corresponding formulas,
    defined using element-wise infix operators '/' and '^' and tensor-wide functions 'max' and 'sum':<br>
<br>
    Max: Y = X / max(X)<br>
    L1:  Y = X / sum(X)<br>
    L2:  Y = sqrt(X^2 / sum(X^2)}<br>
    In all modes, if the divisor is zero, Y == X.
<br>
    For batches, that is, [N,C] tensors, normalization is done along the C axis. In other words, each row
    of the batch is normalized independently.
     Data to be encoded, a tensor of shape [N,C] or [C]      
    Replace each input element with an array of ones and zeros, where a single
    one is placed at the index of the category that was passed in. The total category count
    will determine the size of the extra dimension of the output array Y.<br>
    For example, if we pass a tensor with a single value of 4, and a category count of 8,
    the output will be a tensor with ``[0,0,0,0,1,0,0,0]``.<br>
    This operator assumes every input feature is from the same set of categories.<br>
    If the input is a tensor of float, int32, or double, the data will be cast
    to integers and the cats_int64s category list will be used for the lookups.
       Encoded output data, having one more dimension than X.  List of categories, ints.<br>One and only one of the 'cats_*' attributes must be defined.       List of categories, strings.<br>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.       
    Rescale input data, for example to standardize features by removing the mean and scaling to unit variance.
        First, offset by this.<br>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.<br>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.<br>Must be same length as 'offset'      
    Support Vector Machine classifier
 Class 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].      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.   The kernel type, one of 'LINEAR,' 'POLY,' 'RBF,' 'SIGMOID'.     List of 3 elements containing gamma, coef0, and degree, in that order. Zero if unused for the kernel.   First set of probability coefficients.  Second set of probability coefficients. This array must be same size as prob_a.<br>If these are provided then output Z are probability estimates, otherwise they are raw scores.        Indicates the transform to apply to the score. <br>One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT'    Class labels if using string labels.<br>One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined.     Class labels if using integer labels.<br>One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined.    
    Support Vector Machine regression prediction and one-class SVM anomaly detection.
 Regression outputs (one score per target per example).  The input type must be a tensor of a numeric type, either [C] or [N,C]. Flag indicating whether the regression is a one-class SVM or not.       The number of support vectors.  Indicates the transform to apply to the score. <br>One of 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' or 'PROBIT.'   
    This operator is DEPRECATED. Please use TreeEnsemble with provides similar functionality.
    In order to determine the top class, the ArgMax node can be applied to the output of TreeEnsemble.
    To encode class labels, use a LabelEncoder operator.
    Tree Ensemble classifier. Returns the top class for each of N inputs.<br>
    The attributes named 'nodes_X' form a sequence of tuples, associated by
    index into the sequences, which must all be of equal length. These tuples
    define the nodes.<br>
    Similarly, all fields prefixed with 'class_' are tuples of votes at the leaves.
    A leaf may have multiple votes, where each vote is weighted by
    the associated class_weights index.<br>
    One and only one of classlabels_strings or classlabels_int64s
    will be defined. The class_ids are indices into this list.
    All fields ending with <i>_as_tensor</i> can be used instead of the
    same parameter without the suffix if the element type is double and not float.
        The class score for each class, for each point, a tensor of shape [N,E].        The output type will be a tensor of strings or integers, depending on which of the classlabels_* attributes is used.    Node id for each node. Ids may restart at zero for each tree, but it not required to.   Thresholds to do the splitting on for each node.        Popularity of each node, used for performance and may be omitted.       The node kind, that is, the comparison to make at the node. There is no comparison to make at a leaf node.<br>One of 'BRANCH_LEQ', 'BRANCH_LT', 'BRANCH_GTE', 'BRANCH_GT', 'BRANCH_EQ', 'BRANCH_NEQ', 'LEAF'    Child node if expression is true.       Child node if expression is false.      For 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.<br>This attribute may be left undefined, and the default value is false (0) for all nodes. nodes_missing_value_tracks_true The id of the tree that this node is in.        node id that this weight is for.        The index of the class list that each weight is for.    The weight for the class in class_id.   Indicates the transform to apply to the score. <br> 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)      
    This operator is DEPRECATED. Please use TreeEnsemble instead which provides the same
    functionality.<br>
    Tree Ensemble regressor.  Returns the regressed values for each input in N.<br>
    All args with nodes_ are fields of a tuple of tree nodes, and
    it is assumed they are the same length, and an index i will decode the
    tuple across these inputs.  Each node id can appear only once
    for each tree id.<br>
    All fields prefixed with target_ are tuples of votes at the leaves.<br>
    A leaf may have multiple votes, where each vote is weighted by
    the associated target_weights index.<br>
    All fields ending with <i>_as_tensor</i> can be used instead of the
    same parameter without the suffix if the element type is double and not float.
    All trees must have their node ids start at 0 and increment by 1.<br>
    Mode enum is BRANCH_LEQ, BRANCH_LT, BRANCH_GTE, BRANCH_GT, BRANCH_EQ, BRANCH_NEQ, LEAF
      Node id for each node. Node ids must restart at zero for each tree and increase sequentially.   Child node if expression is true        Child node if expression is false       For 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.<br>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.        The index of the target that each weight is for Defines how to aggregate leaf values within a target. <br>One of 'AVERAGE,' 'SUM,' 'MIN,' 'MAX.'        Base 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) 
    Tree Ensemble operator.  Returns the regressed values for each input in a batch.
    Inputs have dimensions `[N, F]` where `N` is the input batch size and `F` is the number of input features.
    Outputs have dimensions `[N, num_targets]` where `N` is the batch size and `num_targets` is the number of targets, which is a configurable attribute.

    The encoding of this attribute is split along interior nodes and the leaves of the trees. Notably, attributes with the prefix `nodes_*` are associated with interior nodes, and attributes with the prefix `leaf_*` are associated with leaves.
    The attributes `nodes_*` must all have the same length and encode a sequence of tuples, as defined by taking all the `nodes_*` fields at a given position.

    All fields prefixed with `leaf_*` represent tree leaves, and similarly define tuples of leaves and must have identical length.

    This operator can be used to implement both the previous `TreeEnsembleRegressor` and `TreeEnsembleClassifier` nodes.
    The `TreeEnsembleRegressor` node maps directly to this node and requires changing how the nodes are represented.
    The `TreeEnsembleClassifier` node can be implemented by adding a `ArgMax` node after this node to determine the top class.
    To encode class labels, a `LabelEncoder` or `GatherND` operator may be used.
  Input of shape [Batch Size, Number of Features] Output of shape [Batch Size, Number of targets] Thresholds to do the splitting on for each node with mode that is not 'BRANCH_MEMBER'.  The 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_*` entry        1 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_*` entry    For 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.  Members 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.   The index of the target that this leaf contributes to (this must be in range `[0, n_targets)`). Indicates the transform to apply to the score. <br>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. <br>One of 'AVERAGE' (0) 'SUM' (1) 'MIN' (2) 'MAX (3) defaults to 'SUM' (1)       
    Creates a map from the input and the attributes.<br>
    The values are provided by the input tensor, while the keys are specified by the attributes.
    Must provide keys in either classlabels_strings or classlabels_int64s (but not both).<br>
    The columns of the tensor correspond one-by-one to the keys specified by the attributes. There must be as many columns as keys.<br>
       The output will be a sequence of string or integer maps to float.       The keys when using string keys.<br>One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined. The keys when using int keys.<br>One and only one of the 'classlabels_*' attributes must be defined.    At least one of keys_tensor, keys_strings, keys_int64s, keys_floats must be set.         are different, which is not permitted for LabelEncoders.       At least one of values_tensor, values_strings, values_int64s, values_floats must be set.         must be the same in the LabelEncoder.  The default tensor must be a singleton 1D tensor.       Attribute 'nodes_splits' is required.   Attribute 'nodes_splits' must be 1D.    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    Input's shape should be 1D or 2D        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 set  Input type is not int64 tensor but keys_int64s is set   Input type is not float tensor but keys_floats is set   Only one of values_*'s can be set in label encoder.     
    Converts strings to integers and vice versa.<br>
    If the string default value is set, it will convert integers to strings.
    If the int default value is set, it will convert strings to integers.<br>
    Each operator converts either integers to strings or strings to integers, depending
    on which default value attribute is provided. Only one default value attribute
    should be defined.<br>
    When converting from integers to strings, the string is fetched from the
    'classes_strings' list, by simple indexing.<br>
    When converting from strings to integers, the string is looked up in the list
    and the index at which it is found is used as the converted value.
       The input type must be a tensor of integers or strings, of any shape.   The output type will be a tensor of strings or integers, and will have the same shape as the input.     /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/onnx/src/v1.20.1-282960c4d0.clean/onnx/defs/traditionalml/old.cc      
    Tree Ensemble classifier.  Returns the top class for each of N inputs.<br>
    The attributes named 'nodes_X' form a sequence of tuples, associated by
    index into the sequences, which must all be of equal length. These tuples
    define the nodes.<br>
    Similarly, all fields prefixed with 'class_' are tuples of votes at the leaves.
    A leaf may have multiple votes, where each vote is weighted by
    the associated class_weights index.<br>
    One and only one of classlabels_strings or classlabels_int64s
    will be defined. The class_ids are indices into this list.
        
    Tree Ensemble classifier. Returns the top class for each of N inputs.<br>
    The attributes named 'nodes_X' form a sequence of tuples, associated by
    index into the sequences, which must all be of equal length. These tuples
    define the nodes.<br>
    Similarly, all fields prefixed with 'class_' are tuples of votes at the leaves.
    A leaf may have multiple votes, where each vote is weighted by
    the associated class_weights index.<br>
    One and only one of classlabels_strings or classlabels_int64s
    will be defined. The class_ids are indices into this list.
    All fields ending with <i>_as_tensor</i> can be used instead of the
    same parameter without the suffix if the element type is double and not float.
      
    Tree Ensemble regressor.  Returns the regressed values for each input in N.<br>
    All args with nodes_ are fields of a tuple of tree nodes, and
    it is assumed they are the same length, and an index i will decode the
    tuple across these inputs.  Each node id can appear only once
    for each tree id.<br>
    All fields prefixed with target_ are tuples of votes at the leaves.<br>
    A leaf may have multiple votes, where each vote is weighted by
    the associated target_weights index.<br>
    All trees must have their node ids start at 0 and increment by 1.<br>
    Mode enum is BRANCH_LEQ, BRANCH_LT, BRANCH_GTE, BRANCH_GT, BRANCH_EQ, BRANCH_NEQ, LEAF
 
    Maps each element in the input tensor to another value.<br>
    The mapping is determined by the two parallel attributes, 'keys_*' and
    'values_*' attribute. The i-th value in the specified 'keys_*' attribute
    would be mapped to the i-th value in the specified 'values_*' attribute. It
    implies that input's element type and the element type of the specified
    'keys_*' should be identical while the output type is identical to the
    specified 'values_*' attribute. If an input element can not be found in the
    specified 'keys_*' attribute, the 'default_*' that matches the specified
    'values_*' attribute may be used as its output value.<br>
    Let's consider an example which maps a string tensor to an integer tensor.
    Assume and 'keys_strings' is ["Amy", "Sally"], 'values_int64s' is [5, 6],
    and 'default_int64' is '-1'.  The input ["Dori", "Amy", "Amy", "Sally",
    "Sally"] would be mapped to [-1, 5, 5, 6, 6].<br>
    Since this operator is an one-to-one mapping, its input and output shapes
    are the same. Notice that only one of 'keys_*'/'values_*' can be set.<br>
    For key look-up, bit-wise comparison is used so even a float NaN can be
    mapped to a value in 'values_*' attribute.<br>
   Input data. It can be either tensor or scalar.  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 'target_weights', 'target_weights_as_tensor' should be specified.    Only one of the attributes 'base_values', 'base_values_as_tensor' should be specified.  Only one of the attributes 'class_weights', 'class_weights_as_tensor' should be specified.      Non of classlabels_int64s or classlabels_strings is set.        Inferred elem type differs from existing elem type: (   Inferred shape and existing shape differ in rank: (     Inferred shape and existing shape differ in dimension   key type mismatch from MapProto. existing=      type case unsupported. existing=        GraphProto attribute inferencing is not enabled in this InferenceContextImpl instance.  type case unsupported for symbolic shape inference. inferred=   Container for generated shape data cannot be nullptr when enable_data_propagation option is set.        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = const onnx::TensorProto*; _Alloc = std::allocator<const onnx::TensorProto*>; reference = const onnx::TensorProto*&; size_type = long unsigned int]      Cannot infer type and shape for node name       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const onnx::SparseTensorProto*; _Alloc = std::allocator<const onnx::SparseTensorProto*>; reference = const onnx::SparseTensorProto*&]  Unable to save inferred model to the target path:       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       Graph initializer names must appear after the actual inputs:    std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = const onnx::TypeProto*; _Alloc = std::allocator<const onnx::TypeProto*>; const_reference = const onnx::TypeProto* const&; size_type = long unsigned int]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnx::NodeProto; _Alloc = std::allocator<onnx::NodeProto>; reference = onnx::NodeProto&; size_type = long unsigned int] /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/protobuf/src/v3.21.12-d75addb106.clean/src/google/protobuf/arena.cc   CHECK failed: (min_bytes) <= (std::numeric_limits<size_t>::max() - SerialArena::kBlockHeaderSize):      /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/protobuf/src/v3.21.12-d75addb106.clean/src/google/protobuf/io/coded_stream.cc A 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.   CHECK failed: (buffer_size) >= (0):     /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/protobuf/src/v3.21.12-d75addb106.clean/src/google/protobuf/io/zero_copy_stream_impl.cc        Can't BackUp() after failed Next().     /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/protobuf/src/v3.21.12-d75addb106.clean/src/google/protobuf/io/zero_copy_stream_impl_lite.cc   CHECK failed: (last_returned_size_) > (0):      BackUp() can only be called after a successful Next().  CHECK failed: (count) <= (last_returned_size_):         CHECK failed: (count) >= (0):   CHECK failed: backup_bytes_ == 0 && buffer_.get() != NULL:       BackUp() can only be called after Next().      CHECK failed: (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.       CHECK failed: (backup_bytes_) == (0):   CHECK failed: (buffer_used_) == (buffer_size_):         string length exceeds max size  /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/protobuf/src/v3.21.12-d75addb106.clean/src/google/protobuf/message_lite.cc     exceeded maximum protobuf size of 2GB:         CHECK failed: (byte_size_before_serialization) == (byte_size_after_serialization):       was modified concurrently during serialization.        CHECK failed: (bytes_produced_by_serialization) == (byte_size_before_serialization):    Byte size calculation and serialization were inconsistent.  This may indicate a bug in protocol buffers or it may be caused by concurrent modification of       This shouldn't be called if all the sizes are equal.    " because it is missing required fields:        (cannot determine missing fields for lite message)      /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/protobuf/src/v3.21.12-d75addb106.clean/src/google/protobuf/parse_context.h    /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/protobuf/src/v3.21.12-d75addb106.clean/src/google/protobuf/stubs/stringpiece.cc       /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/protobuf/src/v3.21.12-d75addb106.clean/src/google/protobuf/io/zero_copy_stream.cc     This ZeroCopyOutputStream doesn't support aliasing. Reaching here usually means a ZeroCopyOutputStream implementation bug.      /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/re2/src/c3442dff23-9e6072640b.clean/re2/re2.cc        typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = absl::lts_20250814::log_internal::LogMessage::LogMessageData; _Dp = std::default_delete<absl::lts_20250814::log_internal::LogMessage::LogMessageData>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = absl::lts_20250814::log_internal::LogMessage::LogMessageData&]    /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/unique_ptr.h        pattern too large - compile failed      RE2: invalid startpos, endpos pair. [   constexpr void std::basic_string_view<_CharT, _Traits>::remove_suffix(size_type) [with _CharT = char; _Traits = std::char_traits<char>; size_type = long unsigned int]  /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/string_view      /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/re2/src/c3442dff23-9e6072640b.clean/re2/regexp.cc     NumCapturesWalker::ShortVisit called    void std::stack<_Tp, _Sequence>::pop() [with _Tp = re2::WalkState<int>; _Sequence = std::deque<re2::WalkState<int>, std::allocator<re2::WalkState<int> > >]     /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/stl_stack.h /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/re2/src/c3442dff23-9e6072640b.clean/re2/walker-inl.h  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = re2::RuneRange; _Alloc = std::allocator<re2::RuneRange>; reference = re2::RuneRange&]  cannot create std::deque larger than max_size() std::deque<_Tp, _Alloc>::reference std::deque<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = re2::WalkState<int>; _Alloc = std::allocator<re2::WalkState<int> >; reference = re2::WalkState<int>&]    /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/stl_deque.h std::stack<_Tp, _Sequence>::reference std::stack<_Tp, _Sequence>::top() [with _Tp = re2::WalkState<int>; _Sequence = std::deque<re2::WalkState<int>, std::allocator<re2::WalkState<int> > >; reference = re2::WalkState<int>&]  Unexpected op in Regexp::Equal:         std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = re2::Regexp*; _Alloc = std::allocator<re2::Regexp*>; reference = re2::Regexp*&; size_type = long unsigned int]  no argument for repetition operator     /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/re2/src/c3442dff23-9e6072640b.clean/re2/bitstate.cc   typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp [], _Dp>::operator[](std::size_t) const [with _Tp = re2::Job; _Dp = re2::PODArray<re2::Job>::Deleter; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = re2::Job&; std::size_t = long unsigned int]     typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp [], _Dp>::operator[](std::size_t) const [with _Tp = long unsigned int; _Dp = re2::PODArray<long unsigned int>::Deleter; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = long unsigned int&; std::size_t = long unsigned int]  typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp [], _Dp>::operator[](std::size_t) const [with _Tp = re2::Prog::Inst; _Dp = re2::PODArray<re2::Prog::Inst>::Deleter; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = re2::Prog::Inst&; std::size_t = long unsigned int]        typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp [], _Dp>::operator[](std::size_t) const [with _Tp = const char*; _Dp = re2::PODArray<const char*>::Deleter; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = const char*&; std::size_t = long unsigned int]    /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/re2/src/c3442dff23-9e6072640b.clean/re2/compile.cc    void std::stack<_Tp, _Sequence>::pop() [with _Tp = re2::WalkState<re2::Frag>; _Sequence = std::deque<re2::WalkState<re2::Frag>, std::allocator<re2::WalkState<re2::Frag> > >]   std::deque<_Tp, _Alloc>::reference std::deque<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = re2::WalkState<re2::Frag>; _Alloc = std::allocator<re2::WalkState<re2::Frag> >; reference = re2::WalkState<re2::Frag>&]  std::stack<_Tp, _Sequence>::reference std::stack<_Tp, _Sequence>::top() [with _Tp = re2::WalkState<re2::Frag>; _Sequence = std::deque<re2::WalkState<re2::Frag>, std::allocator<re2::WalkState<re2::Frag> > >; reference = re2::WalkState<re2::Frag>&]  /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/re2/src/c3442dff23-9e6072640b.clean/re2/dfa.cc        StateSaver failed to restore state.     typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp [], _Dp>::operator[](std::size_t) const [with _Tp = int; _Dp = re2::PODArray<int>::Deleter; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = int&; std::size_t = long unsigned int]    Failed to analyze start state.  RunStateOnByteUnlocked failed after ResetCache  RunStateOnByteUnlocked failed after Reset       typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp [], _Dp>::operator[](std::size_t) const [with _Tp = re2::SparseArray<re2::NFA::Thread*>::IndexValue; _Dp = re2::PODArray<re2::SparseArray<re2::NFA::Thread*>::IndexValue>::Deleter; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = re2::SparseArray<re2::NFA::Thread*>::IndexValue&; std::size_t = long unsigned int]        /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/re2/src/c3442dff23-9e6072640b.clean/re2/nfa.cc        std::deque<_Tp, _Alloc>::reference std::deque<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = re2::NFA::Thread; _Alloc = std::allocator<re2::NFA::Thread>; reference = re2::NFA::Thread&]      Unexpected opcode in short circuit:     /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/re2/src/c3442dff23-9e6072640b.clean/re2/onepass.cc    Cannot use SearchOnePass for unanchored matches.        /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/re2/src/c3442dff23-9e6072640b.clean/re2/parse.cc      RepetitionWalker::ShortVisit called     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = re2::Splice; _Alloc = std::allocator<re2::Splice>; reference = re2::Splice&]   constexpr void std::basic_string_view<_CharT, _Traits>::remove_prefix(size_type) [with _CharT = char; _Traits = std::char_traits<char>; size_type = long unsigned int]  AddFoldedRange recurses too much.       Bad call to ParseState::ParsePerlFlags  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = re2::Frame; _Alloc = std::allocator<re2::Frame>; reference = re2::Frame&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = re2::Splice; _Alloc = std::allocator<re2::Splice>; reference = re2::Splice&; size_type = long unsigned int]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::pair<int, int>; _Alloc = std::allocator<std::pair<int, int> >; reference = std::pair<int, int>&]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = re2::Prog::Inst; _Alloc = std::allocator<re2::Prog::Inst>; reference = re2::Prog::Inst&; size_type = long unsigned int] std::__cxx11::basic_string<_CharT, _Traits, _Alloc>::const_reference std::__cxx11::basic_string<_CharT, _Traits, _Alloc>::front() const [with _CharT = char; _Traits = std::char_traits<char>; _Alloc = std::allocator<char>; const_reference = const char&]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::vector<int>; _Alloc = std::allocator<std::vector<int> >; reference = std::vector<int>&; size_type = long unsigned int]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = re2::Prog::Inst; _Alloc = std::allocator<re2::Prog::Inst>; reference = re2::Prog::Inst&]       typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp [], _Dp>::operator[](std::size_t) const [with _Tp = re2::SparseArray<int>::IndexValue; _Dp = re2::PODArray<re2::SparseArray<int>::IndexValue>::Deleter; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = re2::SparseArray<int>::IndexValue&; std::size_t = long unsigned int]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::vector<int>; _Alloc = std::allocator<std::vector<int> >; reference = std::vector<int>&]   typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp [], _Dp>::operator[](std::size_t) const [with _Tp = short unsigned int; _Dp = re2::PODArray<short unsigned int>::Deleter; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = short unsigned int&; std::size_t = long unsigned int]       /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/re2/src/c3442dff23-9e6072640b.clean/re2/simplify.cc   CoalesceWalker::ShortVisit called       SimplifyWalker::ShortVisit called       Case not handled in ComputeSimple:      void std::stack<_Tp, _Sequence>::pop() [with _Tp = re2::WalkState<re2::Regexp*>; _Sequence = std::deque<re2::WalkState<re2::Regexp*>, std::allocator<re2::WalkState<re2::Regexp*> > >]  std::deque<_Tp, _Alloc>::reference std::deque<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = re2::WalkState<re2::Regexp*>; _Alloc = std::allocator<re2::WalkState<re2::Regexp*> >; reference = re2::WalkState<re2::Regexp*>&] std::stack<_Tp, _Sequence>::reference std::stack<_Tp, _Sequence>::top() [with _Tp = re2::WalkState<re2::Regexp*>; _Sequence = std::deque<re2::WalkState<re2::Regexp*>, std::allocator<re2::WalkState<re2::Regexp*> > >; reference = re2::WalkState<re2::Regexp*>&]      DoCoalesce failed: r1->op() is  DoCoalesce failed: r2->op() is  /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/re2/src/c3442dff23-9e6072640b.clean/re2/tostring.cc   Accumulated %zu Mutex debug objects. If you see this in production, it may mean that the production code accidentally calls Mutex/CondVar::EnableDebugLog/EnableInvariantDebugging.     /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/abseil/src/20250814.0-810fa82286.clean/absl/synchronization/mutex.cc  thread should hold at least a read lock on Mutex %p %s  detected illegal recursion in Mutex code        s->waitp != nullptr || s->suppress_fatal_errors waitp->thread->waitp == nullptr detected illegal recursion into Mutex code      s->waitp == nullptr || s->waitp == waitp || s->suppress_fatal_errors    pthread_getschedparam failed: %d        enqueue_after->skip == nullptr || MuEquivalentWaiter(enqueue_after, s)  Check (v & (kMuWriter | kMuReader)) != (kMuWriter | kMuReader) failed: %s: Mutex corrupt: both reader and writer lock held: %p  Check (v & (kMuWait | kMuWrWait)) != kMuWrWait failed: %s: Mutex corrupt: waiting writer with no waiters: %p    waitp == nullptr || waitp->thread->waitp == nullptr || waitp->thread->suppress_fatal_errors     waiters disappeared during Enqueue()!   Mutex queue changed beneath us  old_h == nullptr || h->maybe_unlocking  bad skip in DequeueAllWakeable  wake_list != kPerThreadSynchNull        waitp->thread->waitp == nullptr || waitp->thread->suppress_fatal_errors condition untrue on return from LockSlow        this->LockSlowWithDeadline(how, cond, KernelTimeout::Never(), flags)    Futex operation failed with error %d
   /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/abseil/src/20250814.0-810fa82286.clean/absl/synchronization/internal/futex_waiter.cc  Failed to read real-time clock. clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &ts) == 0 /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/abseil/src/20250814.0-810fa82286.clean/absl/time/internal/get_current_time_posix.inc  syscall(SYS_rt_sigprocmask, ~0, addr, nullptr, 8) == -1 /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/abseil/src/20250814.0-810fa82286.clean/absl/debugging/internal/address_is_readable.cc errno == EFAULT || errno == EINVAL      /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/abseil/src/20250814.0-810fa82286.clean/absl/base/internal/low_level_alloc.cc  thread should hold the lock on SpinLock /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/abseil/src/20250814.0-810fa82286.clean/absl/base/internal/spinlock.h  block not big enough for even one level bad magic number in AddToFreelist()     f->header.magic == Magic(kMagicAllocated, &f->header)   bad arena pointer in AddToFreelist()    LowLevelAlloc arithmetic overflow       next->header.magic == Magic(kMagicUnallocated, &next->header)   reinterpret_cast<char *>(prev) + prev->header.size < reinterpret_cast<char *>(next)     arena != nullptr && arena != DefaultArena() && arena != UnhookedArena() bad magic number in DeleteArena()       region->header.magic == Magic(kMagicUnallocated, &region->header)       bad arena pointer in DeleteArena()      empty arena has non-page-aligned block size     empty arena has non-page-aligned block  reinterpret_cast<uintptr_t>(region) % arena->pagesize == 0      LowLevelAlloc::DeleteArena: munmap failed: %d   constexpr std::array<_Tp, _Nm>::value_type& std::array<_Tp, _Nm>::operator[](size_type) [with _Tp = char; long unsigned int _Nm = 9; reference = char&; size_type = long unsigned int]  /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/array    constexpr const std::array<_Tp, _Nm>::value_type& std::array<_Tp, _Nm>::operator[](size_type) const [with _Tp = char; long unsigned int _Nm = 9; const_reference = const char&; size_type = long unsigned int]  %s: __pos (which is %zu) > __size (which is %zu)        0123456789ABCDEF0123456789abcdef        /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/abseil/src/20250814.0-810fa82286.clean/absl/container/internal/raw_hash_set.cc        /sys/devices/system/cpu/cpu0/tsc_freq_khz       /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/abseil/src/20250814.0-810fa82286.clean/absl/base/internal/sysinfo.cc  cpuinfo_get_%s called before cpuinfo is initialized     failed to allocate %zu bytes for descriptions of %u x86 logical processors      failed to parse processor information from /proc/cpuinfo        failed to allocate %zu bytes for descriptions of %u logical processors  failed to allocate %zu bytes for mapping entries of %u logical processors       failed to allocate %zu bytes for mapping entries of %u cores    failed to allocate %zu bytes for descriptions of %u cores       failed to allocate %zu bytes for descriptions of %u core clusters       failed to allocate %zu bytes for descriptions of %u physical packages   failed to allocate %zu bytes for descriptions of %u L1I caches  failed to allocate %zu bytes for descriptions of %u L1D caches  failed to allocate %zu bytes for descriptions of %u L2 caches   failed to allocate %zu bytes for descriptions of %u L3 caches   failed to allocate %zu bytes for descriptions of %u L4 caches   /sys/devices/system/cpu/kernel_max      failed to parse file %s: file is empty  failed to parse file %s: "%.*s" is not an unsigned number       /sys/devices/system/cpu/possible        /sys/devices/system/cpu/present failed to read file %s: insufficient buffer of size %zu constexpr std::array<_Tp, _Nm>::value_type& std::array<_Tp, _Nm>::operator[](size_type) [with _Tp = char; long unsigned int _Nm = 15000; reference = char&; size_type = long unsigned int]      *** Check failure stack trace: ***
     /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/abseil/src/20250814.0-810fa82286.clean/absl/log/internal/log_sink_set.cc      Duplicate log sinks are not supported   /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/abseil/src/20250814.0-810fa82286.clean/absl/debugging/symbolize_elf.inc       Unable to read from fd %d at offset %lld: n_read = %zd  ReadFromOffset read too much data.      static_cast<size_t>(n_read) <= out_size Reading %zu bytes from offset %ju returned %zd. Reading %zu bytes from offset %jd returned %zd which is not a multiple of %zu.  Unable to get high fd: rc=%d, limit=%ld Unable to dup fd=%d above %d, errno=%d  Unsorted addr map entry: 0x%lx: %s <-> 0x%lx: %s        Duplicate addr 0x%lx: %s <-> 0x%lx: %s  Corrupt /proc/self/maps line: %s        %s: no interesting LOAD segments        %s: failed to read program header %d    %s: too many interesting LOAD segments: %zu >= %zu      %s: unable to find LOAD segment for pc: %p, start_addr: %zx     thread-local wrapper routine for        thread-local initialization routine for         base != debugging_internal::ElfMemImage::kInvalidBase   /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/abseil/src/20250814.0-810fa82286.clean/absl/debugging/internal/vdso_support.cc        /usr/local/share/vcpkg/buildtrees/abseil/src/20250814.0-810fa82286.clean/absl/debugging/internal/elf_mem_image.cc       index >= 0 && index < ehdr_->e_phnum    0 <= index && static_cast<size_t>(index) <= verdefnum_  image->IsPresent() || increment == 0    version_definition->vd_cnt == 1 || version_definition->vd_cnt == 2      std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = absl::lts_20250814::time_internal::cctz::TransitionType; _Alloc = std::allocator<absl::lts_20250814::time_internal::cctz::TransitionType>; const_reference = const absl::lts_20250814::time_internal::cctz::TransitionType&; size_type = long unsigned int] std::__cxx11::basic_string<_CharT, _Traits, _Alloc>::const_reference std::__cxx11::basic_string<_CharT, _Traits, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _CharT = char; _Traits = std::char_traits<char>; _Alloc = std::allocator<char>; const_reference = const char&; size_type = long unsigned int]       std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = absl::lts_20250814::time_internal::cctz::Transition; _Alloc = std::allocator<absl::lts_20250814::time_internal::cctz::Transition>; const_reference = const absl::lts_20250814::time_internal::cctz::Transition&; size_type = long unsigned int]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = absl::lts_20250814::time_internal::cctz::TransitionType; _Alloc = std::allocator<absl::lts_20250814::time_internal::cctz::TransitionType>; reference = absl::lts_20250814::time_internal::cctz::TransitionType&]       %s:%d: %s: Assertion '%s' failed.
      %s: Undefined behavior detected.
       directory iterator cannot open directory        cannot advance non-dereferenceable directory iterator   directory iterator cannot advance       const std::filesystem::__cxx11::path& std::filesystem::__cxx11::path::iterator::operator*() const       /builddir/build/BUILD/gcc-14.2.1-20250110/obj-x86_64-redhat-linux/x86_64-redhat-linux/libstdc++-v3/include/bits/fs_path.h       _M_cur != _M_path->_M_cmpts.end()       std::filesystem::__cxx11::path::iterator& std::filesystem::__cxx11::path::iterator::operator++()        st.type() == file_type::not_found       bool std::filesystem::create_directories(const __cxx11::path&, std::error_code&)        ../../../../../libstdc++-v3/src/nonshared17/../c++17/fs_ops.cc  std::deque<_Tp, _Alloc>::reference std::deque<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::filesystem::__cxx11::path; _Alloc = std::allocator<std::filesystem::__cxx11::path>; reference = std::filesystem::__cxx11::path&]    /builddir/build/BUILD/gcc-14.2.1-20250110/obj-x86_64-redhat-linux/x86_64-redhat-linux/libstdc++-v3/include/bits/stl_deque.h     deque::_M_new_elements_at_front constexpr const std::basic_string_view<_CharT, _Traits>::value_type& std::basic_string_view<_CharT, _Traits>::back() const [with _CharT = char; _Traits = std::char_traits<char>; const_reference = const char&]        /builddir/build/BUILD/gcc-14.2.1-20250110/obj-x86_64-redhat-linux/x86_64-redhat-linux/libstdc++-v3/include/string_view  std::filesystem::__cxx11::path::_Parser::cmpt std::filesystem::__cxx11::path::_Parser::next()   ../../../../../libstdc++-v3/src/nonshared17/../c++17/fs_path.cc void std::filesystem::__cxx11::path::_List::_Impl_deleter::operator()(std::filesystem::__cxx11::path::_List::_Impl*) const      std::filesystem::__cxx11::path::_List::value_type* std::filesystem::__cxx11::path::_List::begin()       const std::filesystem::__cxx11::path::_List::value_type* std::filesystem::__cxx11::path::_List::begin() const   const std::filesystem::__cxx11::path::_List::value_type* std::filesystem::__cxx11::path::_List::end() const     std::filesystem::__cxx11::path::path(std::basic_string_view<char>, _Type)       constexpr std::array<_Tp, _Nm>::value_type& std::array<_Tp, _Nm>::operator[](size_type) [with _Tp = std::filesystem::__cxx11::path::_Parser::cmpt; long unsigned int _Nm = 64; reference = std::filesystem::__cxx11::path::_Parser::cmpt&; size_type = long unsigned int]       /builddir/build/BUILD/gcc-14.2.1-20250110/obj-x86_64-redhat-linux/x86_64-redhat-linux/libstdc++-v3/include/array        void std::filesystem::__cxx11::path::_List::pop_back()  typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = std::filesystem::__cxx11::path::_List::_Impl; _Dp = std::filesystem::__cxx11::path::_List::_Impl_deleter; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = std::filesystem::__cxx11::path::_List::_Impl&] /builddir/build/BUILD/gcc-14.2.1-20250110/obj-x86_64-redhat-linux/x86_64-redhat-linux/libstdc++-v3/include/bits/unique_ptr.h    __p._M_type() == _Type::_Filename       std::filesystem::__cxx11::path& std::filesystem::__cxx11::path::operator/=(const std::filesystem::__cxx11::path&)       _M_cur != _M_path->_M_cmpts.begin()     std::filesystem::__cxx11::path::iterator& std::filesystem::__cxx11::path::iterator::operator--()        std::filesystem::__cxx11::path::_List::value_type* std::filesystem::__cxx11::path::_List::end() Could not allocate dict object! Unable to convert call argument '       ' to Python object (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for details)      <MESSAGE UNAVAILABLE DUE TO ANOTHER EXCEPTION>  
FAILURE obtaining len(__notes__):      
FAILURE formatting __notes__[  
MESSAGE UNAVAILABLE DUE TO EXCEPTION:   called while Python error indicator not set.    failed to obtain the name of the original active exception type.        failed to normalize the active exception.       failed to obtain the name of the normalized active exception type.     : MISMATCH of original and normalized active exception types:   Internal error: pybind11::detail::error_fetch_and_normalize::restore() called a second time. ORIGINAL ERROR:    Caught an unknown nested exception!     pybind11::detail::error_string  pybind11::detail::get_python_state_dict() FAILED        __pybind11_internals_v4_gcc_libstdcpp_cxxabi1019__      pybind11::detail::get_internals_pp_from_capsule() FAILED        get_internals: could not successfully initialize the tstate TSS key!    make_static_property_type(): error allocating type!     make_static_property_type(): failure in PyType_Ready()! make_default_metaclass(): error allocating metaclass!   make_default_metaclass(): failure in PyType_Ready()!    make_object_base_type(): error allocating type! PyType_Ready failed in make_object_base_type():         local_internals: could not successfully initialize the loader_life_support TLS key!     loader_life_support: internal error     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = pybind11::detail::type_info*; _Alloc = std::allocator<pybind11::detail::type_info*>; reference = pybind11::detail::type_info*&; size_type = long unsigned int]  Exception escaped from default exception translator!    Could not allocate string object!       Unable to cast Python instance of type   to C++ type '?' (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for details)        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = pybind11::handle; _Alloc = std::allocator<pybind11::handle>; reference = pybind11::handle&; size_type = long unsigned int]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = pybind11::detail::argument_record; _Alloc = std::allocator<pybind11::detail::argument_record>; reference = pybind11::detail::argument_record&; size_type = long unsigned int]   Internal error while parsing type signature (1) Internal error while parsing type signature (2) Cannot overload existing non-function object "  " with a function of the same name      cpp_function::cpp_function(): Could not allocate function object        overloading a method with both static and instance methods is not supported; #define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for more details cpp_function::cpp_function(): Could not allocate instance method object Could not allocate weak reference!      pybind11::detail::get_type_info: type has multiple pybind11-registered bases    instance allocation failed: new instance has no pybind11-registered base types  std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::front() const [with _Tp = pybind11::detail::type_info*; _Alloc = std::allocator<pybind11::detail::type_info*>; const_reference = pybind11::detail::type_info* const&]       std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = pybind11::detail::type_info*; _Alloc = std::allocator<pybind11::detail::type_info*>; const_reference = pybind11::detail::type_info* const&; size_type = long unsigned int]  %.200s.__init__() must be called when overriding __init__       pybind11_object_dealloc(): Tried to deallocate unregistered instance!   FATAL: Internal consistency check failed: Invalid clear_patients() call.        __init__(self, ...) called with invalid or missing `self` argument      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = pybind11::handle; _Alloc = std::allocator<pybind11::handle>; reference = pybind11::handle&]    std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = pybind11::detail::argument_record; _Alloc = std::allocator<pybind11::detail::argument_record>; const_reference = const pybind11::detail::argument_record&; size_type = long unsigned int]   Could not allocate tuple object!        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = pybind11::detail::function_call; _Alloc = std::allocator<pybind11::detail::function_call>; reference = pybind11::detail::function_call&]        arguments. The following argument types are supported:
        

Did you forget to `#include <pybind11/stl.h>`? Or <pybind11/complex.h>,
<pybind11/functional.h>, <pybind11/chrono.h>, etc. Some automatic
conversions are optional and require extra headers to be included
when compiling your pybind11 module.      Unable to convert function return value to a Python type! The signature was
	   Error during initialization: multiple incompatible definitions with name "       instance to C++ rvalue: instance has multiple references (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for details)       pybind11_getbuffer(): Internal error    FATAL UNEXPECTED SITUATION: tinfo->get_buffer() returned nullptr.       Writable buffer requested for readonly storage  Could not allocate bytes object!        When called outside a bound function, py::cast() cannot do Python -> C++ conversions which require the creation of temporary values     __pybind11_module_local_v4_gcc_libstdcpp_cxxabi1019__   Could not allocate list object! generic_type: cannot initialize type "  ": an object with that name is already defined  : Unable to create type object! Could not activate keep_alive!  return_value_policy = copy, but type is non-copyable! (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for details)   return_value_policy = move, but type is neither movable nor copyable! (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for details)   unhandled return_value_policy: should not happen!       Pointer to data memory is not valid     void onnxruntime::python::{anonymous}::BindOutput(onnxruntime::SessionIOBinding*, const std::string&, const OrtDevice&, onnxruntime::MLDataType, const std::vector<long int>&, int64_t) /onnxruntime_src/onnxruntime/python/onnxruntime_pybind_iobinding.cc     Either failed to get model inputs from the session object or the input def list was null        Only binding Tensors is currently supported     utils::HasTensorType(type_proto) && utils::HasElemType(type_proto.tensor_type())        Only binding non-string Tensors is currently supported  Cannot convert character sequence       std::__cxx11::basic_string<_CharT, _Traits, _Alloc>::reference std::__cxx11::basic_string<_CharT, _Traits, _Alloc>::front() [with _CharT = char; _Traits = std::char_traits<char>; _Alloc = std::allocator<char>; reference = char&]    typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::Environment; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::Environment>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::Environment&]        No corresponding Numpy type for Tensor Type.    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/IOBinding.cc  Error when synchronizing bound inputs:  Error when synchronizing bound outputs:         onnxruntime::SessionIOBinding::SessionIOBinding(onnxruntime::InferenceSession*) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/inference_session.cc  session->NewIOBinding(&binding_).IsOK() Trying to get a Tensor, but got:        const T& OrtValue::Get() const [with T = onnxruntime::Tensor]   /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/framework/ort_value.h constexpr OrtDevice::OrtDevice(DeviceType, MemoryType, VendorId, DeviceId, Alignment)   /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/framework/ortdevice.h memory_type == MemType::DEFAULT || memory_type == MemType::HOST_ACCESSIBLE      Trying to get a TensorSeq, but got:     const T& OrtValue::Get() const [with T = onnxruntime::TensorSeq]        Trying to get a SparseTensor, but got:  const T& OrtValue::Get() const [with T = onnxruntime::SparseTensor]     Tensor proto_type is unavailable for this value.        Tensor sequence must contain only primitive types       void onnxruntime::TensorSeq::SetType(onnxruntime::MLDataType)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/TensorSeq.h TensorSeq: tensor to be added has a different data type.        void onnxruntime::TensorSeq::Add(onnxruntime::Tensor&&) void onnxruntime::TensorSeq::Add(OrtValue&&)    IsSameDataType(tensor.Get<Tensor>())    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = OrtValue; _Alloc = std::allocator<OrtValue>; reference = OrtValue&]    OrtMemoryInfo onnxruntime::python::GetMemoryInfoPerDeviceType(const OrtDevice&) /onnxruntime_src/onnxruntime/python/onnxruntime_pybind_mlvalue.cc       T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = std::__cxx11::basic_string<char>]       /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/framework/tensor.h    utils::IsPrimitiveDataType<T>(dtype_)   FAILURE obtaining numpy _ARRAY_API pointer.     pybind11 numpy support requires numpy >= 1.7.0  "Enables user to read format version stored in the file"        "Enables user to read/write adapter version stored in the file" "Enables user to read/write model version this adapter was created for" "Save adapter parameters into a onnxruntime adapter file format.        The function returns an instance of the class that contains a dictionary of name -> numpy arrays        Memory map the specified file as LoraAdapter    onnxruntime::python::CreateDataTransferMemCpy(const OrtDevice&, const OrtDevice&)::<lambda(void*, const void*, size_t)> Failed to find input with name:         Corresponding type_proto is null         can't be converted to MLDataType.      The object must be a contiguous array for input '       std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> onnxruntime::python::CreateTensor(const onnxruntime::AllocatorPtr&, const std::string&, PyArrayObject*, bool, const MemCpyFunc&)   typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::Tensor; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::Tensor>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::Tensor&]       , it cannot be linked to C type         Key type must be int or string (not     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, float>; _Alloc = std::allocator<std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, float> >; reference = std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, float>&]        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, float>; _Alloc = std::allocator<std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, float> >; reference = std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, float>&; size_type = long unsigned int]  Size of dictionary is empty, unable to run the prediction.      Unable to create OrtValue from the given python object  The graph is missing type information needed to construct the ORT tensor        void onnxruntime::python::CreateGenericMLValue(const onnxruntime::InputDefList*, const onnxruntime::AllocatorPtr&, const std::string&, const pybind11::object&, OrtValue*, bool, bool, const MemCpyFunc&)       type_proto.tensor_type().has_elem_type()        Could not create tensor from given input list   The object must be a contiguous array for input :       onnxruntime::python::OrtPybindSingleUseAllocator::OrtPybindSingleUseAllocator(PyArrayObject*, const std::string&, const OrtMemoryInfo&) pyObjectContiguous_ != nullptr  CreateSequenceOfTensors: Input is not a tensor  Unable to handle object of type          should be given as array for input '   Input must be a list of dictionaries or a single numpy array for input '        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = pybind11::detail::argument_record; _Alloc = std::allocator<pybind11::detail::argument_record>; reference = pybind11::detail::argument_record&] arg(): could not convert default argument into a Python object (type not registered yet?). #define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for more information.      arg(): cannot specify an unnamed argument after a kw_only() annotation or args() argument       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = OrtValue; _Alloc = std::allocator<OrtValue>; reference = OrtValue&; size_type = long unsigned int]      Attempt to use DefaultLogger but none has been registered.      static const onnxruntime::logging::Logger& onnxruntime::logging::LoggingManager::DefaultLogger()        /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/common/logging/logging.h      T* OrtValue::GetMutable() [with T = onnxruntime::Tensor]        Only OrtValues that are Tensors are currently supported onnxruntime::python::addOrtValueMethods(pybind11::module&)::<lambda(OrtValue*)> /onnxruntime_src/onnxruntime/python/onnxruntime_pybind_ortvalue.cc      Only OrtValues that are Tensors/SparseTensors are currently supported   onnxruntime::python::addOrtValueMethods(pybind11::module&)::<lambda(const OrtValue*)>   Only OrtValues that are Tensors are convertible to Numpy objects        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/platform/posix/env.cc /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_bridge_ort.cc        bool onnxruntime::InitProvidersSharedLibrary()  /onnxruntime_src/onnxruntime/python/onnxruntime_pybind_module.cc        ORT Build Info: git-branch=HEAD, git-commit-id=058787ceea, build type=Release   NumPy: shape ndim doesn't match strides ndim    Can't allocate memory on the CUDA device using this package of OnnxRuntime. Please use the CUDA package of OnnxRuntime to use this feature.     Can't allocate memory on the AMD device using this package of OnnxRuntime. Please use the ROCm package of OnnxRuntime to use this feature.      Can't allocate memory on the DirectML device using this package of OnnxRuntime. Please use the DirectML package of OnnxRuntime to use this feature.     Unsupported device: Cannot place the OrtValue on this device    Creation of OrtValues is currently only supported from non-string numpy arrays  ortvalue_from_numpy_with_onnx_type      Returns an integer equal to the ONNX tensor proto type of the tensor or sequence. This integer is one type defined by ONNX TensorProto_DataType (such as onnx.TensorProto.FLOAT).Raises an exception in any other case. Returns a DLPack representing the tensor. This method does not copy the pointer shape, instead, it copies the pointer value. The OrtValue must be persist until the dlpack structure is consumed.       Converts a tensor from a external library into an OrtValue by means of the __dlpack__ protocol. Returns a DLPack representing the tensor (part of __dlpack__ protocol). This method does not copy the pointer shape, instead, it copies the pointer value. The OrtValue must persist until the dlpack structure is consumed.    Returns a tuple of integers, (device, device index) (part of __dlpack__ protocol).      Add a new OrtValue after being ownership was transferred from the DLPack structure.     Add a batch of OrtValue's by wrapping PyTorch tensors.  Returns the indices of every boolean tensor in this vector of OrtValue. In case of a boolean tensor, method to_dlpacks returns a uint8 tensor instead of a boolean tensor. If torch consumes the dlpack structure, `.to(torch.bool)` must be applied to the torch tensor to get a boolean tensor.       Returns an integer equal to the ONNX proto type of the tensor at position i. This integer is one type defined by ONNX TensorProto_DataType (such as onnx.TensorProto.FLOAT).Raises an exception in any other case.      Converts all OrtValue into tensors through DLPack protocol, the method creates
a DLPack structure for every tensors, then calls python function `to_tensor` to a new object
consuming the DLPack structure or return a list of capsule if this function is None.

:param to_tensor: this function takes a capsule holding a pointer onto a DLPack structure and returns
    a new tensor which becomes the new owner of the data. This function takes one python object and
    returns a new python object. It fits the same signature as `torch.utils.from_dlpack`,
    if None, the method returns a capsule for every new DLPack structure.
:return: a list containing the new tensors or a the new capsules if *to_tensor* is None

This method is used to replace `tuple(torch._C._from_dlpack(ov.to_dlpack()) for ov in ort_values)`
by a faster instruction `tuple(ort_values.to_dlpack(torch._C._from_dlpack))`. This loop
is difficult to parallelize as it goes through the GIL many times.
It creates many tensors acquiring ownership of existing OrtValue.
This method saves one object creation and an C++ allocation
for every transferred tensor.
     Tells if a DLPack structure is a uint8 tensor.
.. note::
    Boolean tensors are also uint8 tensor once converted with DLPack protocol. pybind11 stateful interface to ONNX runtime     _ARRAY_API is not PyCapsule object      module compiled against ABI version 0x%x but this version of numpy is 0x%x      module was compiled against NumPy C-API version 0x%x (NumPy 1.20) but the running NumPy has C-API version 0x%x. Check the section C-API incompatibility at the Troubleshooting ImportError section at https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html#c-api-incompatibility for indications on how to solve this problem.       FATAL: module compiled as unknown endian        FATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtime   numpy._core.multiarray failed to import CreateInferencePybindStateModule        Set the number of threads used by the global thread pools for intra and inter op parallelism.   Return a default session_options instance.      Return a default session object initializer.    Return the device used to compute the prediction (CPU, MKL, ...)        Sets the seed used for random number generation in Onnxruntime. Sets the default logging severity. 0:Verbose, 1:Info, 2:Warning, 3:Error, 4:Fatal       Sets the default logging verbosity level. To activate the verbose log, you need to set the default logging severity to 0:Verbose level. Return list of Execution Providers that this version of Onnxruntime can support. The order of elements represents the default priority order of Execution Providers from highest to lowest.     Enables platform-specific telemetry collection where applicable.        Disables platform-specific telemetry collection.        create_and_register_allocator_v2        register_execution_provider_library     Register an execution provider library with ONNX Runtime.       unregister_execution_provider_library   Unregister an execution provider library from ONNX Runtime.     Get the list of available OrtEpDevice instances.        get_model_compatibility_for_ep_devices  "Validate a compiled model's compatibility information for one or more EP devices.      "Copy tensors from sources to destinations using specified stream handle (or None)      Return a vector of OpSchema all registered operators    Return a vector of KernelDef for all registered OpKernels       Python version mismatch: module was compiled for Python %s, but the interpreter version is incompatible: %s.    Internal error in module_::create_extension_module()    Return list of available Execution Providers in this installed version of Onnxruntime. The order of elements represents the default priority order of Execution Providers from highest to lowest.       This OrtValue does not contain SparseTensor. Check data_type() value.   ' is not an instance of 'iterator'      Only tensor type OrtValues are supported        Unexpected error: empty capsule returned.       to_tensor returned a null pointer. This may be caused by the data conversion.   Invalid quant_type, only 0 (FP4) and 1 (NF4) are supported.     void onnxruntime::contrib::QuantizeBlockwiseBnb4(uint8_t*, const T*, T*, int32_t, int32_t, int32_t, int32_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) [with T = float; uint8_t = unsigned char; int32_t = int]    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/dequantize_blockwise_bnb4.h   quant_type == FP4 || quant_type == NF4  only block size 16, 32, 64, 128, 256 are supported.     void onnxruntime::contrib::QuantizeBlockwiseBnb4(uint8_t*, const T*, T*, int32_t, int32_t, int32_t, int32_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) [with T = onnxruntime::MLFloat16; uint8_t = unsigned char; int32_t = int]   cannot create a pybind11::array_t from a nullptr        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnx::OpSchema; _Alloc = std::allocator<onnx::OpSchema>; reference = onnx::OpSchema&]  Expected an enumeration of matching type!       Could not allocate set object!  Could not allocate int object!  has_type_and_shape_inference_function   CreateProvider without parameters is not supported.     typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::common::Status::State; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::common::Status::State>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::common::Status::State&]  std::get: variant is valueless  std::get: wrong index for variant       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const char*; _Alloc = std::allocator<const char*>; reference = const char*&]   selected too many EP devices (  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = OrtCustomOpDomain*; _Alloc = std::allocator<OrtCustomOpDomain*>; reference = OrtCustomOpDomain*&]      /onnxruntime_src/onnxruntime/python/onnxruntime_pybind_state.cc std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::__cxx11::basic_string<char>; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> >; reference = std::__cxx11::basic_string<char>&; size_type = long unsigned int]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = long unsigned int; _Alloc = std::allocator<long unsigned int>; reference = long unsigned int&; size_type = long unsigned int]   const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = long int]  This sparse tensor does not contain COO format  onnxruntime::python::addSparseTensorMethods(pybind11::module&)::<lambda(const onnxruntime::python::PySparseTensor*)>    /onnxruntime_src/onnxruntime/python/onnxruntime_pybind_sparse_tensor.cc This sparse tensor does not contain CSR(C) format       This sparse tensor does not contain BlockSparse format  Unknown type of SparseTensor:   const char* onnxruntime::python::GetDeviceName(const OrtDevice&)        gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = std::__cxx11::basic_string<char>]  EP_SUPPORTED_PREFER_RECOMPILATION       Hardware device's vendor identifier.    Hardware device's vendor name.  Hardware device's unique identifier.    Hardware device's metadata as string key/value pairs.   The execution provider's name.  The execution provider's vendor name.   The execution provider's additional metadata for the OrtHardwareDevice. The execution provider's options used to configure the provider to use the OrtHardwareDevice.   The name of the execution provider to which this subgraph is assigned.  initial_growth_chunk_size_bytes Arbitrary name supplied by the user     Device memory type (Device or Host accessible). node shape (assuming the node holds a tensor)   The relative path to the file in which initializer data is stored.      The file byte offset where the initializer data is stored.      InitializeSessionEpsFromSessionOptions  Invalid Python InferenceSession handle  Invalid InferenceSession logger handle  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/data_transfer_utils.h       PrimitiveTensorToNumpyFromDevice        pybind11::array onnxruntime::python::PrimitiveTensorToNumpyFromDevice(const OrtValue&, const DataTransferAlternative&)  pybind11::object onnxruntime::python::GetPyObjectFromSparseTensor(size_t, const OrtValue&, const onnxruntime::DataTransferManager*)     Returned OrtValue with sparse tensor at position:        is on GPU but no data_transfer_manager provided.        Returned it will have its data on GPU, you can copy it using numpy_array_to_cpu()      user data must not be NULL for callback in python       void onnxruntime::python::AsyncCallback(void*, OrtValue**, size_t, OrtStatusPtr)        NvTensorRTRTXExecutionProvider  ' to SessionOptions. Provider configuration is not supported.   Failed to add provider of type '        Failed to find NodeArg with name:       std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::element_type& std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::operator*() const [with _Tp = std::atomic<bool>; __gnu_cxx::_Lock_policy _Lp = __gnu_cxx::_S_atomic; bool <anonymous> = false; bool <anonymous> = false; element_type = std::atomic<bool>]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = pybind11::buffer; _Alloc = std::allocator<pybind11::buffer>; reference = pybind11::buffer&]    SessionOptions does not have configuration with key:    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = OrtValue*; _Alloc = std::allocator<OrtValue*>; reference = OrtValue*&] Error when creating and registering allocator:  const T& OrtValue::Get() const [with T = std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >] onnxruntime::DataTypeImpl::GetType<T>() == type_        const T& OrtValue::Get() const [with T = std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, long int>]  const T& OrtValue::Get() const [with T = std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, float>]     const T& OrtValue::Get() const [with T = std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, double>]    Map is missing type entry for its value static bool onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType<std::map<K, V> >::check(const onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont&, size_t) [with K = long int; V = float; onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont = std::vector<onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode>; size_t = long unsigned int]  /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/framework/data_types_internal.h       const T& OrtValue::Get() const [with T = std::map<long int, float>]     const T& OrtValue::Get() const [with T = std::vector<std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, float> >]       const T& OrtValue::Get() const [with T = std::vector<std::map<long int, float> >]       static void onnxruntime::logging::LoggingManager::SetDefaultLoggerVerbosity(int)        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const OrtValue*; _Alloc = std::allocator<const OrtValue*>; reference = const OrtValue*&]        is not implemented in CreateAndRegisterAllocatorV2()   Error when creating and registering allocator in create_and_register_allocator_v2:      pybind11::init(): factory function returned nullptr     RunOptions does not have configuration with key:        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >; _Alloc = std::allocator<std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> > >; reference = std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >&]      /onnxruntime_src/onnxruntime/python/onnxruntime_pybind_model_compiler.cc        run_with_ortvaluevector has active adapters specified, but won't have an effect run_with_iobinding has active adapters specified, but won't have an effect      graph_optimization_level is not valid   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = long unsigned int; _Alloc = std::allocator<long unsigned int>; reference = long unsigned int&] std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::shared_ptr<onnxruntime::IExecutionProvider>; _Alloc = std::allocator<std::shared_ptr<onnxruntime::IExecutionProvider> >; const_reference = const std::shared_ptr<onnxruntime::IExecutionProvider>&; size_type = long unsigned int]     Unable to load a custom holder type from a default-holder instance      Unable to cast from non-held to held instance (T& to Holder<T>) (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for type information)        Output buffer is not large enough for session config entry      void std::__shared_mutex_pthread::unlock()      /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/shared_mutex     Trying to register schema with name     bumped the operator version but         forgot to update the version range in DomainToVersionRange      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const OrtEpDevice*; _Alloc = std::allocator<const OrtEpDevice*>; reference = const OrtEpDevice*&]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/utils.cc    onnxruntime::common::Status onnxruntime::IOBinding::BindInput(const std::string&, const OrtValue&)      mapped_feed_names_.size() == feed_names_.size() std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = OrtDevice; _Alloc = std::allocator<OrtDevice>; reference = OrtDevice&; size_type = long unsigned int]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::IOBinding::BindOutputImpl(const std::string&, const OrtValue&, OrtDevice)      mapped_output_names_.size() == output_names_.size()     AddProviderOptionsToConfigOptions       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/abi_session_options.cc        Failed to load dynamic library  Failed to unload handle for dynamic library     Mismatch between inferred and declared type. Inferred=  Unsupported Source/Target type= , but it is already registered from file        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/contrib_ops/nhwc_schema_defs.cc C = (A_scale * (A - A_zero_point) + B_scale * (B - B_zero_point))/C_scale + C_zero_point        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/contrib_ops/quantization_defs.cc        C = ((A - A_zero_point) * (B - B_zero_point)) * (A_scale * B_scale)/C_scale + C_zero_point      
Computes the sum of the low-precision input tensor's element along the provided axes.
The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equal 1. If keepdims equal 0,
then the resulting tensor have the reduced dimension pruned. The above behavior is similar to numpy,
with the exception that numpy default keepdims to False instead of True.      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.       Bias Gelu.
It's an extension of Gelu. It takes the sum of input A and bias input B as the input of Gelu activation.     The bias input data that is a 1D tensor.        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/contrib_ops/contrib_defs.cc     
A fusion used in diffusion model that after adding bias, hidden state is sliced into two tensors of same size, then left
tensor multiplies the Gelu activation result of right tensor.
        Input tensor. Dimensions are (N, S, D), where N is the batch size, S are image size, and D is hidden dimension  Bias tensor. Dimensions are (D), where D is the same hidden dimension as input tensor   The output tensor with dimensions (N, S, D/2)   Constrain input X and output Y types to float tensors.  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/contrib_ops/diffusion_defs.cc   
Add input with bias, then add residual inputs.
        Input tensor. Dimensions are (N, S, C), where N is the batch size, S is image size H*W, and C is number of channels     Bias tensor. Dimensions are (C) Residual tensor. Dimensions are (N, S, C)       The output tensor with dimensions (N, S, C)     Y = softmax(scores + bias)) with simple broadcast on bias. Intended to specialize softmax(scores + additive_mask) commonly found in transformer models. apply softmax to elements for dimensions axis or higher true if broadcast bias across input for dimensions broadcast_axis to axis-1, otherwise broadcast bias across input for dimensions 0 to broadcast_axis - 1       The 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".  A 2D Matrix that represents the distance between each pair of the two collections of inputs.    Constrains input to only numeric types. Constrain input and output types to float or half tensors.      Gaussian Error Linear Unit.
A high-performing neural network activation function.The GELU nonlinearity is
the expected transformation of a stochastic regularizer which randomly applies
the identity or zero map to a neuron's input. The GELU nonlinearity weights
inputs by their magnitude, rather than gates inputs by their sign as in ReLUs.     Input tensor. Every matrix in the batch must be invertible.     This function computes the inverse of the one-dimensional n-point RFFT computed in 'com.microsoft.rfft'.        input tensor with size (n//2 + 1) in the signal dim and 2 in the last dimension for the real and complex parts  number of dimensions comprising the signal      must be 0, normalization currently not supported        must be 1, only one sided FFTs supported        output tensor with size n in the signal dim     
Matrix product that behaves like numpy.matmul: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.matmul.html.
 The production MUST never overflow. The accumulation may overflow if and only if in 32 bits.    Constrain input A data types as 16-bit integer tensor   Constrain input B data types as 16-bit integer tensor   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). The underlying implementation is MurmurHash3_x86_32 generating low latency 32bits hash suitable for implementing lookup tables, Bloom filters, count min sketch or feature hashing.     Constrain input type to unsigned or signed 32-bit integer tensor, or string tensor. It should be utf-8 encoded if using unicode.        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.       
Enforce no repetition of n-grams. Scores are set to `-inf` for tokens that form a repeated n-gram if added to the back of the input_ids.
      2D 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)    Constrain scores input and output types to float tensors.       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/contrib_ops/bert_defs.cc        
Restore paddings and fill padding with zeros.

The input has padding with shape (total_tokens, hidden_size) and token_offset with shape (batch_size, sequence_length).
The output has shape (batch_size, sequence_length, hidden_size).
       Input 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)     Constrain token_offset to integer types This function computes the n-point one dimensional Fourier transform for a real-valued input where n is an even number. input tensor of size n in the signal dim        number of dimensions comprising the signal, collected in reverse order (e.g. 1 = last dimension is the signal)  output tensor of size (n//2 + 1) in the signal dim and 2 in the last dimension for the real and complex parts   
      Based on Torch operator Embedding, creates a lookup table of embedding vectors of fixed size,
       for a dictionary of fixed size.
            The embedding matrix of size N x M. 'N' is equal to the maximum possible index + 1, and 'M' is equal to the embedding size      Long 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.     A 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``      Output 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.       
      Returns the upper or lower triangular part of a 2-D matrix, or batches of 2-D matrices. If the attribute "upper" is set to true,
      the upper triangular matrix is retained. Lower triangular matrix is retained otherwise. Default value for upper is true.
      Trilu takes one input tensor of shape [*, N, M], where * is zero or more batch dimensions. The upper triangular part consists
      of the elements on and above the given diagonal (k). The lower triangular part consists of elements on and below the diagonal.
      All other elements in the matrix are set to zero.
      If k = 0, the triangular part on and above/below the main diagonal is retained.
      If upper is set to true, a positive k retains the upper triangular matrix excluding k diagonals above
      the main diagonal. A negative k value includes as many diagonals below the main diagonal.
      If upper is set to false, a positive k retains the lower triangular matrix including k diagonals above
      the main diagonal. A negative k value excludes as many diagonals below the main diagonal.
         A 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.       Input is cost matrix where each value in input[r][c] is the cost for pass the point (r, c). From current point(r, c),  points (r+1, c), (r+1, c+1) or (r, c+1) could be arrived in next move. Given such cost matrix, return dynamic time warping of shape [2, x], where the path made by all points (output[0][t], output[1][t])have the lowest cost among all paths from (0, 0) to (M-1, N-1).        Input cost tensor, it must be 2D tensor of shape M x N, or 1 x M x N    Output tensor. shape is [2, x], where max(M, N) <= x < M + N    
It's a fusion of MatMul and FastGelu.  std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::AllocPlanPerValue; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::AllocPlanPerValue>; const_reference = const onnxruntime::AllocPlanPerValue&; size_type = long unsigned int]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::AllocPlanPerValue; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::AllocPlanPerValue>; reference = onnxruntime::AllocPlanPerValue&; size_type = long unsigned int]    No allocator for this device has been registered for sharing.   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>; _Alloc = std::allocator<std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator> >; reference = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>&]   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/environment.cc        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const OrtHardwareDevice*; _Alloc = std::allocator<const OrtHardwareDevice*>; reference = const OrtHardwareDevice*&]    Only CPU devices are supported. Please call CreateAndRegisterAllocatorV2() for other device.    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.      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 ORT /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/fs_path.h   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::shared_ptr<onnxruntime::IExecutionProvider>; _Alloc = std::allocator<std::shared_ptr<onnxruntime::IExecutionProvider> >; reference = std::shared_ptr<onnxruntime::IExecutionProvider>&; size_type = long unsigned int]     Could not find OrtValue with name '     typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::Node; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::Node>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::Node&]     
Affine takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the affine function, y = alpha * x + beta,
is applied to the tensor elementwise.
       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/contrib_ops/onnx_deprecated_operators.cc        
ParametricSoftplus takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the softplus function, y = alpha * ln(exp(beta * x) + 1), is applied to
the tensor elementwise.
    Scale and bias the input image. Bias values are stored in
the same ordering as the image pixel format.  Bias applied to each channel, same size as C.   Input tensor of shape [N,C,H,W] Result, has same shape and type as input        Crop and image to the specified spatial dimensions. If scale is given,
then optionally start the crop offset by the left/top border amounts.
If scale is not provided, crop the borders as provided.    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.        
ThresholdedRelu takes one input data (Tensor<T>) and produces one output data
(Tensor<T>) where the rectified linear function, y = x for x > alpha, y = 0 otherwise,
is applied to the tensor elementwise.     
Produces a slice of the input tensor along multiple axes. Similar to numpy:
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/arrays.indexing.html
Slices uses `axes`, `starts` and `ends` inputs to specify the start and end
dimension for each axis in the list of axes, it uses this information to
slice the input `data` tensor. If a negative value is passed for any of the
start or end indices, it represent number of elements before the end of that
dimension. If the value passed to start or end is larger than the `n` (the
number of elements in this dimension), it represents `n`. For slicing to the
end of a dimension with unknown size, it is recommended to pass in `INT_MAX`.
If `axes` are omitted, they are set to `[0, ..., ndim-1]`.
Example 1:
  data = [
      [1, 2, 3, 4],
      [5, 6, 7, 8],
  ]
  axes = [0, 1]
  starts = [1, 0]
  ends = [2, 3]
  result = [
      [5, 6, 7],
  ]
Example 2:
  data = [
      [1, 2, 3, 4],
      [5, 6, 7, 8],
  ]
  starts = [0, 1]
  ends = [-1, 1000]
  result = [
      [2, 3, 4],
  ]
    1-D tensor of ending indices (exclusive) of corresponding axis in axes  
Scale takes one input data (Tensor<float>) and produces one output data
(Tensor<float>) whose value is the input data tensor scaled element-wise.
     
GRUUnit computes the activations of a standard GRU,
in a sequence-length aware fashion.
Concretely, given the (fused) inputs X (TxNxD), the previous hidden
state (NxD), and the sequence lengths (N), computes the GRU
activations, avoiding computation if the input is invalid (as in, the
value at X[t][n] >= seqLengths[n].
      Bool to determine if hidden state is zeroes or passed along for timesteps past the given sequence_length.       The previous GRU hidden state.  Unactivated gate outputs from forget, update, and output gates, pre-activation. Array of sequence lengths.  len(seq_lengths) should equal batch size N. The timestep for this operation.        The new GRU hidden state calculated by this op. Perform mean variance normalization.    If 1, mean and variance are computed across channels. Default is 0.     If 0, normalize the mean only.  Default is 1.   The scaled hyperbolic tangent values of the input tensor computed element-wise  Failed to unload EP library registered under '  void std::__shared_mutex_pthread::lock()        UnregisterExecutionProviderLibrary      Failed to unregister EP library:        Global thread pools have already been created, cannot replace them      library is already registered under     Factory pointer was null. EpLibrary should prevent this. Library:       static onnxruntime::common::Status onnxruntime::Environment::EpInfo::Create(std::unique_ptr<onnxruntime::EpLibrary>, std::unique_ptr<onnxruntime::Environment::EpInfo>&, const std::vector<onnxruntime::EpFactoryInternal*>&)   constexpr std::array<_Tp, _Nm>::value_type& std::array<_Tp, _Nm>::operator[](size_type) [with _Tp = OrtEpDevice*; long unsigned int _Nm = 8; reference = OrtEpDevice*&; size_type = long unsigned int]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<OrtEpDevice>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<OrtEpDevice> >; reference = std::unique_ptr<OrtEpDevice>&]       RegisterExecutionProviderLibrary        Error creating data transfer:   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::plugin_ep::DataTransfer*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::plugin_ep::DataTransfer*>; reference = onnxruntime::plugin_ep::DataTransfer*&]     Failed to register EP library under '   Constrain to all fixed size tensor and sequence types. If the dtype attribute is not provided this must be a valid output type. typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::EpFactoryInternal; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::EpFactoryInternal>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::EpFactoryInternal&]      Validating no unexpected access using an invalid node_index. Got:       onnxruntime::Node* onnxruntime::Graph::NodeAtIndexImpl(onnxruntime::NodeIndex) const    /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/graph/graph.h Provided type is not an optional tensor const onnxruntime::DataTypeImpl* onnxruntime::utils::GetElementTypeFromOptionalTensor(onnxruntime::MLDataType)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/mldata_type_utils.h /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/feeds_fetches_manager.h     onnxruntime::FeedsFetchesInfo::FeedsFetchesInfo(gsl::span<const std::__cxx11::basic_string<char> >, gsl::span<const std::__cxx11::basic_string<char> >, const onnxruntime::OrtValueNameIdxMap&) Received nullptr for custom registry    ApplyOrtFormatModelRuntimeOptimizations typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::SessionState; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::SessionState>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::SessionState&]     session.strict_shape_type_inference     session.allow_released_opsets_only      Failed to load model because protobuf parsing failed.   session.model_external_initializers_file_folder_path    Received negative size from stat call   Invalid session log severity level. Not a valid onnxruntime::logging::Severity value:   onnxruntime::logging::Severity onnxruntime::GetSeverity(const SessionOptions&)  session_options.session_log_severity_level >= 0 && session_options.session_log_severity_level <= static_cast<int>(logging::Severity::kFATAL)    The only supported values for the environment variable  The environment variable contained the value:   Reading the provided model for the ORT config   ModelProto needs to be parsed to check for ORT config within it onnxruntime::common::Status onnxruntime::FinalizeSessionOptions(const SessionOptions&, const onnx::ModelProto&, bool, SessionOptions&)  ParseOrtConfigJsonInModelProto  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/inference_session_utils.cc    Found session/run/environment configuration in the model file to be used while running the model        ORT config json from the model:         Json stored in the `ort_config` key cannot be parsed. Error message:    The Model Proto hasn't been checked for the ORT config json.    cannot compare iterators of different containers        ParseSessionOptionsFromModelProto       Did not find session options in the model file to be used while running the model       intra_op_num_threads option in the model file must be an integer        Unsupported value for intra_op_num_threads:     Setting intra_op_num_threads to         inter_op_num_threads option in the model file must be an integer        Unsupported value for inter_op_num_threads:     Setting inter_op_num_threads to         execution_mode option in the model file must be an integer      Unsupported execution_mode value in ORT config:         graph_optimization_level option in the model file must be an integer    Setting graph_optimization_level to ORT_DISABLE_ALL     Setting graph_optimization_level to ORT_ENABLE_BASIC    Setting graph_optimization_level to ORT_ENABLE_EXTENDED Setting graph_optimization_level to ORT_ENABLE_LAYOUT   Setting graph_optimization_level to ORT_ENABLE_ALL      Unsupported graph_optimization_level value in ORT config:       enable_profiling option in the model file must be an integer    Unsupported value for enable_profiling option:  Ignoring unsupported session option in ORT config:      Flush-to-zero and denormal-as-zero are  Could not finalize session options while constructing the inference session. Error Message:     void onnxruntime::InferenceSession::ConstructorCommon(const onnxruntime::SessionOptions&, const onnxruntime::Environment&)       max_num_graph_transformation_steps:    optimization.disable_specified_optimizers       Creating and using per session threadpools since use_per_session_threads_ is true       session.intra_op.allow_spinning session.intra_op_thread_affinities      Affinity string must not be empty       custom join thread function not set for intra op thread pool    session.inter_op.allow_spinning custom join thread function not set for inter op thread pool    Failed to create the inter-op thread pool for the parallel executor, setting ExecutionMode to SEQUENTIAL        Using global/env threadpools since use_per_session_threads_ is false    When the session is not configured to use per session threadpools, the env must be created with the the CreateEnvWithGlobalThreadPools API.     session_env.EnvCreatedWithGlobalThreadPools()   void onnxruntime::profiling::Profiler::Initialize(const onnxruntime::logging::Logger*)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/common/profiler.cc    Given model could not be parsed while creating inference session. Error message:        onnxruntime::InferenceSession::InferenceSession(const onnxruntime::SessionOptions&, const onnxruntime::Environment&, const onnxruntime::PathString&)    Unknown error during EndProfiling()     Received nullptr for exec provider      Execution 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   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::IExternalDataLoader>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::IExternalDataLoader> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::IExternalDataLoader>&]        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::profiling::EpProfiler>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::profiling::EpProfiler> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::profiling::EpProfiler>&]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/execution_providers.h       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = flatbuffers::Offset<onnxruntime::fbs::OperatorSetId>; _Alloc = std::allocator<flatbuffers::Offset<onnxruntime::fbs::OperatorSetId> >; reference = flatbuffers::Offset<onnxruntime::fbs::OperatorSetId>&]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = flatbuffers::Offset<onnxruntime::fbs::StringStringEntry>; _Alloc = std::allocator<flatbuffers::Offset<onnxruntime::fbs::StringStringEntry> >; reference = flatbuffers::Offset<onnxruntime::fbs::StringStringEntry>&]   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/model.cc        typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::Graph; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::Graph>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::Graph&]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/standalone_op_invoker.cc      Unable to find schema for node. Domain:'        Failed to save ORT format model to file:        This session already contains a loaded model.   std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::element_type& std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::Model; __gnu_cxx::_Lock_policy _Lp = __gnu_cxx::_S_atomic; bool <anonymous> = false; bool <anonymous> = false; element_type = onnxruntime::Model]        Encountered unknown exception in LoadWithLoader()       ModelProto 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_proto  This session does not contain a loaded model.   This session has already been initialized.      Domain version can not be changed for ' typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = OrtGraph; _Dp = std::default_delete<OrtGraph>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = OrtGraph&]        session.record_ep_graph_assignment_info session.disable_aot_function_inlining   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/graph_partitioner.cc        This model does not have any local functions defined. AOT Inlining is not performed     typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::GraphOptimizerRegistry; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::GraphOptimizerRegistry>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::GraphOptimizerRegistry&]       ConvertInitializersIntoOrtValues        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/graph.cc        session.debug_layout_transformation     session.graph_optimizations_loop_level  Running graph optimizations in loop      (Graph Optimizations Loop Level :      ORT model verification failed.  Serialized version info is null. Invalid ORT format model.      The old ORT format model (version       ) has saved runtime optimizations. They will be ignored.        The ORT format model version [  ] is not supported in this build        Missing Model. Invalid ORT format model.        session.use_ort_model_bytes_for_initializers    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/flatbuffers/flatbuffers_utils.cc      Model must have opset imports. Invalid ORT format model.        opset import domain is null. Invalid ORT format model.  Graph is null. Invalid ORT format model.        typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::Model; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::Model>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::Model&]  ModelProto corresponding to the model to be loaded has already been parsed. Invoke Load().      intra op thread pool must have at least one thread for RunAsync This transformer is already registered  session.use_ort_model_bytes_directly    /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/common/parse_string.h Writing profiler data to file   Could not write a profile because no model was loaded.  T onnxruntime::ParseStringWithClassicLocale(std::string_view) [with T = long unsigned int; std::string_view = std::basic_string_view<char>]     Unsupported device specified in the memory arena shrink list:   Unsupported device id in the memory arena shrink list:  Did not find an arena based allocator registered for device-id  combination in the memory arena shrink list:     but received a tensor sequence Provided type is not an optional sequence tensor        const onnxruntime::DataTypeImpl* onnxruntime::utils::GetElementTypeFromOptionalSeqTensor(onnxruntime::MLDataType)       Cannot find execution provider  Correctly set TuningResults for         Failed to load TuningResults (index=    Session initialization canceled due to user request.    Session has already been initialized.   Adding default CPU execution provider.  DML EP can only be used with CPU EPs.   Expecting this tensor_proto to have a pointer   onnxruntime::common::Status onnxruntime::Graph::InjectExternalInitializedTensors(const onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, OrtValue>&)        utils::HasExternalDataInMemory(tensor_proto)    InjectExternalInitializedTensors        Replaced external initializer:  This session will use the allocator registered with the environment.    session.collect_node_memory_stats_to_file       The session already has an instance of NodeStatsRecorder        optimization.minimal_build_optimizations         value of 'save' is only valid when saving an ORT format model. 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         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.    This session cannot use the CUDA Graph feature as requested by the user         This session cannot use the CUDA Graph feature as requested by the user as all the graph nodes have not been assigned to        This session will use the CUDA/HIP Graph feature as requested by the user.      session.disable_cpu_ep_fallback 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.     Unable to serialize model as it contains compiled nodes. Please disable any execution providers which generate compiled nodes.  Serializing 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_name session.optimized_model_external_initializers_min_size_in_bytes Session successfully initialized.       Exception during initialization:        Encountered unknown exception in Initialize()   Failed to parse the cuda graph annotation id:    CUDA Graph for this model with tag:    Cached EP instance for graph replay is not set yet before calling ReplayGraph() At least one output should be requested.        memory.enable_memory_arena_shrinkage    std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = OrtDevice; _Alloc = std::allocator<OrtDevice>; const_reference = const OrtDevice&; size_type = long unsigned int]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::MLValueCopyInfo; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::MLValueCopyInfo>; reference = onnxruntime::MLValueCopyInfo&; size_type = long unsigned int]  Invalid run log severity level. Not a valid onnxruntime::logging::Severity value:       const onnxruntime::logging::Logger& onnxruntime::InferenceSession::CreateLoggerForRun(const onnxruntime::RunOptions&, std::unique_ptr<onnxruntime::logging::Logger>&)   run_options.run_log_severity_level >= 0 && run_options.run_log_severity_level <= static_cast<int>(logging::Severity::kFATAL)    Setting sync stream is not supported in parallel execution mode.        No matching stream found to override from OrtRunOptions std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = const OrtDevice*; _Alloc = std::allocator<const OrtDevice*>; reference = const OrtDevice*&; size_type = long unsigned int]      disable_synchronize_execution_providers constexpr const _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() const [with _Tp = onnxruntime::GraphViewer; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::GraphViewer, false, false>]        /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/optional void onnxruntime::NodeStatsRecorder::DumpStats(const std::filesystem::__cxx11::path&) const     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/resource_accountant.cc      #name,input_sizes,initializers_sizes,total_dynamic_sizes,total_temp_allocations
        constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnxruntime::NodeStatsRecorder; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::NodeStatsRecorder, false, false>]        Start another run for necessary memory allocation or graph capture.     Encountered unknown exception in Run()  NULL input supplied for input   onnxruntime::common::Status onnxruntime::InferenceSession::Run(const onnxruntime::RunOptions&, gsl::span<const char* const>, gsl::span<const OrtValue* const>, gsl::span<const char* const>, gsl::span<OrtValue*>)      fetch_unique_ptrs[i] != nullptr std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = char; _Alloc = std::allocator<char>; reference = char&]        OrtModelEditorApi does not support getting the external initializer information         CreateEnvWithOptions requires a valid (non-null) OrtEnvCreationOptions argument CreateEnvWithOptions requires a valid (non-null) output parameter into which to store the new OrtEnv instance   CreateEnvWithOptions requires a OrtEnvCreationOptions argument with the version set equal to ORT_API_VERSION    CreateEnvWithOptions requires a OrtEnvCreationOptions argument with a valid logging severity level value from the OrtLoggingLevel enumeration   CreateEnvWithOptions requires a OrtEnvCreationOptions argument with a valid (non-null) log identifier string    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<>*; _Alloc = std::allocator<nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<>*>; reference = nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<>*&] std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<>; _Alloc = std::allocator<nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<> >; reference = nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<>&]   graph_optimization_level with value      is invalid. Valid values are:  ORT_DISABLE_ALL (0), ORT_ENABLE_BASIC (1), ORT_ENABLE_EXTENDED (2),     ORT_ENABLE_LAYOUT (3), and ORT_ENABLE_ALL (99). OrtModelEditorApi does not support getting the producer for OrtValueInfo        OrtModelEditorApi does not support getting the consumers for a OrtValueInfo     OrtModelEditorApi does not support getting the number of consumers for a OrtValueInfo   OrtModelEditorApi does not support getting the initializer value for a OrtValueInfo     OrtModelEditorApi does not support querying if a graph input is required for OrtValueInfo       OrtModelEditorApi 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 version   OrtModelEditorApi does not support getting input OrtValueInfos for OrtNode      OrtModelEditorApi does not support getting output OrtValueInfos for OrtNode     OrtModelEditorApi does not support getting the implicit inputs for OrtNode      OrtModelEditorApi does not support getting attribute OrtOpAttr for OrtNode      OrtModelEditorApi does not support getting the subgraphs for OrtNode    OrtModelEditorApi does not support getting the parent graph for OrtNode OrtModelEditorApi 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 OrtGraph void std::vector<_Tp, _Alloc>::pop_back() [with _Tp = nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<>*; _Alloc = std::allocator<nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<>*>]    void std::vector<_Tp, _Alloc>::pop_back() [with _Tp = nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<>; _Alloc = std::allocator<nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<> >]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const OrtEpAssignedNode*; _Alloc = std::allocator<const OrtEpAssignedNode*>; reference = const OrtEpAssignedNode*&]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<OrtEpAssignedNode>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<OrtEpAssignedNode> >; reference = std::unique_ptr<OrtEpAssignedNode>&]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const OrtEpAssignedSubgraph*; _Alloc = std::allocator<const OrtEpAssignedSubgraph*>; reference = const OrtEpAssignedSubgraph*&]        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<OrtEpAssignedSubgraph>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<OrtEpAssignedSubgraph> >; reference = std::unique_ptr<OrtEpAssignedSubgraph>&] static void SafeIntExceptionHandler<onnxruntime::OnnxRuntimeException>::SafeIntOnOverflow()     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/common/safeint.h      const OrtValue& onnxruntime::TensorSeq::GetAt(size_t) const     static void onnxruntime::logging::LoggingManager::SetDefaultLoggerSeverity(onnxruntime::logging::Severity)      std::_Rb_tree<_Key, _Val, _KeyOfValue, _Compare, _Alloc>::iterator std::_Rb_tree<_Key, _Val, _KeyOfValue, _Compare, _Alloc>::erase(iterator) [with _Key = std::__cxx11::basic_string<char>; _Val = std::pair<const std::__cxx11::basic_string<char>, nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<> >; _KeyOfValue = std::_Select1st<std::pair<const std::__cxx11::basic_string<char>, nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<> > >; _Compare = std::less<void>; _Alloc = std::allocator<std::pair<const std::__cxx11::basic_string<char>, nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<> > >; iterator = std::_Rb_tree<std::__cxx11::basic_string<char>, std::pair<const std::__cxx11::basic_string<char>, nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<> >, std::_Select1st<std::pair<const std::__cxx11::basic_string<char>, nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<> > >, std::less<void>, std::allocator<std::pair<const std::__cxx11::basic_string<char>, nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<> > > >::iterator] /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/stl_tree.h  invalid string: ill-formed UTF-8 byte   invalid number; expected digit after '.'        invalid number; expected digit after '-'        invalid number; expected digit after exponent sign      invalid number; expected '+', '-', or digit after exponent      void std::vector<_Tp, _Alloc>::pop_back() [with _Tp = char; _Alloc = std::allocator<char>]      invalid BOM; must be 0xEF 0xBB 0xBF if given    invalid comment; missing closing '*/'   invalid comment; expecting '/' or '*' after '/' invalid string: control character U+000A (LF) must be escaped to \u000A or \n   invalid string: missing closing quote   invalid string: '\u' must be followed by 4 hex digits   invalid string: surrogate U+D800..U+DBFF must be followed by U+DC00..U+DFFF     invalid string: surrogate U+DC00..U+DFFF must follow U+D800..U+DBFF     invalid string: forbidden character after backslash     invalid string: control character U+0000 (NUL) must be escaped to \u0000        invalid string: control character U+0001 (SOH) must be escaped to \u0001        invalid string: control character U+0002 (STX) must be escaped to \u0002        invalid string: control character U+0003 (ETX) must be escaped to \u0003        invalid string: control character U+0004 (EOT) must be escaped to \u0004        invalid string: control character U+0005 (ENQ) must be escaped to \u0005        invalid string: control character U+0006 (ACK) must be escaped to \u0006        invalid string: control character U+0007 (BEL) must be escaped to \u0007        invalid string: control character U+0008 (BS) must be escaped to \u0008 or \b   invalid string: control character U+0009 (HT) must be escaped to \u0009 or \t   invalid string: control character U+000B (VT) must be escaped to \u000B invalid string: control character U+000C (FF) must be escaped to \u000C or \f   invalid string: control character U+000D (CR) must be escaped to \u000D or \r   invalid string: control character U+000E (SO) must be escaped to \u000E invalid string: control character U+000F (SI) must be escaped to \u000F invalid string: control character U+0010 (DLE) must be escaped to \u0010        invalid string: control character U+0011 (DC1) must be escaped to \u0011        invalid string: control character U+0012 (DC2) must be escaped to \u0012        invalid string: control character U+0013 (DC3) must be escaped to \u0013        invalid string: control character U+0014 (DC4) must be escaped to \u0014        invalid string: control character U+0015 (NAK) must be escaped to \u0015        invalid string: control character U+0016 (SYN) must be escaped to \u0016        invalid string: control character U+0017 (ETB) must be escaped to \u0017        invalid string: control character U+0018 (CAN) must be escaped to \u0018        invalid string: control character U+0019 (EM) must be escaped to \u0019 invalid string: control character U+001A (SUB) must be escaped to \u001A        invalid string: control character U+001B (ESC) must be escaped to \u001B        invalid string: control character U+001C (FS) must be escaped to \u001C invalid string: control character U+001D (GS) must be escaped to \u001D invalid string: control character U+001E (RS) must be escaped to \u001E invalid string: control character U+001F (US) must be escaped to \u001F attempting to parse an empty input; check that your input string or stream contains the expected JSON   onnxruntime::common::Status onnxruntime::ModelCompilationOptions::SetOutputModelPath(const std::filesystem::__cxx11::path&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/model_compilation_options.cc  ORT will still generate the expected output file, but EPs will see an empty     output model path in SessionOption's ConfigOptions.     ParseTuningResultsFromModelMetadata     Found tuning results in the model file to be used while loading the model       Tuning results stored in the model file cannot be parsed. Error message:        void onnxruntime::lora::LoraAdapter::InitializeParamsValues()   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/lora_adapters.cc      Data transfer is not available for the specified device allocator, it also must not be a CPU allocator  tried creating tensor with negative value in shape      p_data_len was smaller than expected. Expected: onnxruntime::ModelCompilationOptions::ModelCompilationOptions(const onnxruntime::Environment&, const OrtSessionOptions&)        session_options_.value.config_options.AddConfigEntry(kOrtSessionOptionEpContextEnable, "1").IsOK()      session_options_.value.config_options.AddConfigEntry(kOrtSessionOptionsDisableModelCompile, "0").IsOK() void onnxruntime::TensorSeq::Add(const OrtValue&)       EpAssignedSubgraph_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. EnableOrtCustomOps: Custom operators in onnxruntime-extensions are not enabled  Invalid configuration value was provided.       the ort_value must contain a constructed tensor Use GetStringTensor*() API to retrieve strings  input array doesn't equal tensor size   element index is out of bounds  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const OrtCustomOp*; _Alloc = std::allocator<const OrtCustomOp*>; reference = const OrtCustomOp*&]      string buffer allocation failed offsets buffer is not equal to tensor size      output buffer is too small. Use GetStringTensorDataLength.      buffer size is too small for string element     Input `value` argument must not be null Output `size` argument must not be null OrtValue is expected to contain a tensor        String tensors are not supported by this API    Invalid build with no providers available       std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::__cxx11::basic_string<char>; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> >; const_reference = const std::__cxx11::basic_string<char>&; size_type = long unsigned int]     typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::InferenceSession; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::InferenceSession>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::InferenceSession&] 'is_required_graph_input' argument is NULL      'is_optional_graph_input' argument is NULL      'is_graph_output' argument is NULL      cuda_mempool_release_threshold  cuda_mempool_bytes_to_keep_on_shrink    ' does not have valid type information  Not enough space for value consumers: expected buffer with at least     Output buffer allocation failed RegisterCustomOpsUsingFunction: Registration function name must be specified.   RegisterCustomOpsUsingFunction: Registration function was not found     ' must be set to "1" to retrieve EP graph assignment information.       'ep_subgraphs' argument is null 'num_ep_subgraphs' argument is null     Strings can only reside in CPU memory   onnxruntime::SparseTensor& {anonymous}::ValidateFillInputArgs(OrtValue*, const onnxruntime::TensorShape&, const OrtMemoryInfo*) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/onnxruntime_c_api.cc  tried Filling sparse tensor with negative value in values shape OrtStatus* OrtApis::UseCooIndices(OrtValue*, int64_t*, size_t)  OrtStatus* OrtApis::UseCsrIndices(OrtValue*, int64_t*, size_t, int64_t*, size_t)        OrtStatus* OrtApis::UseBlockSparseIndices(OrtValue*, const int64_t*, size_t, int32_t*)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/sparse_tensor.cc    OrtStatus* OrtApis::FillSparseTensorCoo(OrtValue*, const OrtMemoryInfo*, const int64_t*, size_t, const void*, const int64_t*, size_t)   typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::IDataTransfer; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::IDataTransfer>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::IDataTransfer&]  OrtStatus* OrtApis::FillSparseTensorCsr(OrtValue*, const OrtMemoryInfo*, const int64_t*, size_t, const void*, const int64_t*, size_t, const int64_t*, size_t)   OrtStatus* OrtApis::FillSparseTensorBlockSparse(OrtValue*, const OrtMemoryInfo*, const int64_t*, size_t, const void*, const int64_t*, size_t, const int32_t*)   tried Filling sparse tensor with negative value in block sparse indices shape   Can not use strings in pre-allocated memory. Use CreateSparseTensorAsOrtValue() to allocate memory inside and copy      RegisterCustomOpsLibrary: Failed to load library        RegisterCustomOpsLibrary: Entry point RegisterCustomOps not found in library    RunAsync() active adapters specified, but won't have an effect  typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::IOBinding; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::IOBinding>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::IOBinding&]      RunWithBinding() has active adapters specified, but won't have an effect        Input is not of one of the supported sequence types.    Input is not of type sequence or map.   std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode>; const_reference = const onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode&; size_type = long unsigned int]   Invalid index requested for map type.   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = double; _Alloc = std::allocator<double>; reference = double&]  Input is not of one of the supported map types. Sequence is missing type entry for its element  static bool onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType<std::vector<T> >::check(const onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont&, size_t) [with T = std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, float>; onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont = std::vector<onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode>; size_t = long unsigned int]    static bool onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType<std::vector<T> >::check(const onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont&, size_t) [with T = std::map<long int, float>; onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont = std::vector<onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode>; size_t = long unsigned int]    Number of values should be at least 1.  For map type num_values MUST be 2       Either the key tensor or the value tensor has NumDimensions > 1 Key and value tensors have unequal number of elements.  Key type is not supported yet.  Each element of the sequence should be either tensor or map.    At least one element in the sequence is of a type different from others.        Expecting all elements to be tensors. Got:      OrtStatus* OrtCreateValueImplSeqHelper(const OrtValue* const*, size_t, OrtValue**)      Sequences must have tensors of the same data type. There was at least one tensor in the input that was different.       OrtStatus* OrtApis::CreateOpaqueValue(const char*, const char*, const void*, size_t, OrtValue**)        Opaque type is not a non_tensor type!!! Specified domain and type names combination does not refer to a registered opaque type  OrtStatus* OrtApis::GetOpaqueValue(const char*, const char*, const OrtValue*, void*, size_t)    this API does not support strings       location dimensions do not match shape size     'num_outputs' argument is NULL  'num_initializers' argument is NULL     'operator_type' argument is NULL        'num_attributes' argument is NULL       node is a ModelEditorNode which doesn't support Node_GetEpName. reasons_bitmask output parameter cannot be null notes output parameter cannot be null   error_code output parameter cannot be null      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.      The requested API version [%u] is not available, only API versions [1, %u] are supported in this build. Current ORT Version is: %s
     num_devices is less than the number of available hardware devices. Use GetNumHardwareDevices() to get the required array size.  'is_constant_initializer' argument is NULL      'is_outer_scope' argument is NULL       'num_operator_sets' argument is NULL    'since_version' argument is NULL        'num_implicit_inputs' argument is NULL  'num_subgraphs' argument is NULL        env is required and cannot be null      ep_name is required and cannot be null or empty hw is required and cannot be null       details output parameter cannot be null No valid factory found for execution provider ' Invalid arguments provided to CopyTensors.      OrtValue must contain Tensor with data. All OrtValue instances must have the same OrtMemoryInfo 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.        std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = const onnxruntime::NodeArg*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::NodeArg*>; const_reference = const onnxruntime::NodeArg* const&; size_type = long unsigned int]     node is a ModelEditorNode which doesn't support Node_GetAttributeByName.        Node attribute does not exist:  std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::NodeArg*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::NodeArg*>; const_reference = onnxruntime::NodeArg* const&; size_type = long unsigned int]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = float; _Alloc = std::allocator<float>; reference = float&]     This OrtOpAttr instance is not a 'TENSOR' attribute     Tensor proto doesn't have data type.    Tensor proto has invalid data type.     Tensor proto with external data for value attribute is not supported.   Must specify a valid OrtEpGraphSupportInfo instance     Must specify a valid array of 1 or more supported nodes /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/abi_ep_types.cc       Invalid OrtNode variant for use in OrtEpApi.    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = OrtEpGraphSupportInfo::NodeGrouping; _Alloc = std::allocator<OrtEpGraphSupportInfo::NodeGrouping>; reference = OrtEpGraphSupportInfo::NodeGrouping&]   Invalid argument provided to SessionGetEpDeviceForInputs.       Session has not been initialized.        exceeds the provided size of   Invalid argument provided to SessionGetEpDeviceForOutputs.      Failed to find node output or a constant initializer producing output:  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.       const T& OrtValue::Get() const [with T = std::map<long int, std::__cxx11::basic_string<char> >] const T& OrtValue::Get() const [with T = std::map<long int, long int>]  const T& OrtValue::Get() const [with T = std::map<long int, double>]    const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = std::__cxx11::basic_string<char>]  const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = float]     const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = double]    Tensor must always contain primitive types. Found:      OrtStatus* OrtCreateValueImplMapHelper(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::Tensor&, OrtValue**) [with KeyType = std::__cxx11::basic_string<char>; OrtStatus = OrtStatus; OrtValue = OrtValue]        OrtStatus* OrtCreateMapMLValue(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::Tensor&, OrtValue**) [with KeyType = std::__cxx11::basic_string<char>; ValueType = std::__cxx11::basic_string<char>; OrtStatus = OrtStatus; OrtValue = OrtValue]  len >= 0 && static_cast<uint64_t>(len) < std::numeric_limits<size_t>::max()     OrtStatus* OrtCreateMapMLValue(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::Tensor&, OrtValue**) [with KeyType = std::__cxx11::basic_string<char>; ValueType = long int; OrtStatus = OrtStatus; OrtValue = OrtValue]  OrtStatus* OrtCreateMapMLValue(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::Tensor&, OrtValue**) [with KeyType = std::__cxx11::basic_string<char>; ValueType = float; OrtStatus = OrtStatus; OrtValue = OrtValue]     OrtStatus* OrtCreateMapMLValue(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::Tensor&, OrtValue**) [with KeyType = std::__cxx11::basic_string<char>; ValueType = double; OrtStatus = OrtStatus; OrtValue = OrtValue]    Value type is not supported yet:        OrtStatus* OrtCreateValueImplMapHelper(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::Tensor&, OrtValue**) [with KeyType = long int; OrtStatus = OrtStatus; OrtValue = OrtValue]        OrtStatus* OrtCreateMapMLValue(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::Tensor&, OrtValue**) [with KeyType = long int; ValueType = std::__cxx11::basic_string<char>; OrtStatus = OrtStatus; OrtValue = OrtValue]  OrtStatus* OrtCreateMapMLValue(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::Tensor&, OrtValue**) [with KeyType = long int; ValueType = long int; OrtStatus = OrtStatus; OrtValue = OrtValue]  OrtStatus* OrtCreateMapMLValue(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::Tensor&, OrtValue**) [with KeyType = long int; ValueType = float; OrtStatus = OrtStatus; OrtValue = OrtValue]     OrtStatus* OrtCreateMapMLValue(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::Tensor&, OrtValue**) [with KeyType = long int; ValueType = double; OrtStatus = OrtStatus; OrtValue = OrtValue]    'num_nodes' argument should be > 0      src_graph is a ModelEditorGraph which doesn't support Graph_GetGraphView.       node is a ModelEditorNode which doesn't support Graph_GetGraphView.     The provided EP metadata should not explicitly specify the EP version.  ^(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-]+)*))?$     std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::element_type& std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::operator*() const [with _Tp = const std::__detail::_NFA<std::__cxx11::regex_traits<char> >; __gnu_cxx::_Lock_policy _Lp = __gnu_cxx::_S_atomic; bool <anonymous> = false; bool <anonymous> = false; element_type = std::__shared_ptr_access<const std::__detail::_NFA<std::__cxx11::regex_traits<char> >, __gnu_cxx::_S_atomic, false, false>::element_type]        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::__cxx11::sub_match<const char*>; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::sub_match<const char*> >; reference = std::__cxx11::sub_match<const char*>&; size_type = long unsigned int] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/common/semver.cc      Version string is not in semantic versioning format: '  const std::__cxx11::match_results<_Bi_iter, _Alloc>::value_type& std::__cxx11::match_results<_Bi_iter, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Bi_iter = const char*; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::sub_match<const char*> >; const_reference = const std::__cxx11::sub_match<const char*>&; size_type = long unsigned int] /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/regex.h     std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::__cxx11::sub_match<const char*>; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::sub_match<const char*> >; const_reference = const std::__cxx11::sub_match<const char*>&; size_type = long unsigned int] CreateAllocator is not implemented for this EP factory. CreateSyncStreamForDevice is not implemented for this EP factory.       Memory type must be DEFAULT or HOST_ACCESSIBLE. End version must be >= to the start version     Must specify a valid non-null OrtKernelDef      Must specify a non-null `start_version` output parameter        Must specify a non-null `end_version` output parameter  Must specify a non-null `mem_type` output parameter     Must specify a non-null OrtKernelInfo instance from which to obtain an OrtEp    Must specify a non-null output parameter in which to store the OrtEp instance   OrtKernelInfo does not have a valid reference to an execution provider instance OrtKernelInfo is not associated with a plugin EP (OrtEp) instance.      Must 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 at least one input/output alias    Must specify a valid array of input indices to alias    Must specify a valid array of output indices to alias   Must specify at least one OrtDataType instance  Must specify a valid array of OrtDataType instances     Must specify a valid name for a kernel definition's type constraint     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const onnxruntime::DataTypeImpl*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::DataTypeImpl*>; reference = const onnxruntime::DataTypeImpl*&]    details parameter must not be null      UnpackTensor: the pre-allocate size does not match the size in proto    /build/Release/vcpkg_installed/x64-linux/include/google/protobuf/repeated_ptr_field.h   CHECK failed: (index) >= (0):   CHECK failed: (index) < (current_size_):        typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::OpKernelInfo; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::OpKernelInfo>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::OpKernelInfo&]      was not originally created by ORT via an OrtEpApi function.    OrtKernelImpl instance for control flow operator        Must specify a valid OrtGraph instance  Must specify a non-null OrtNode Must specify a non-null OrtKernelDef output parameter   Must specify a valid non-null OrtEpGraphSupportInfo instance    Must specify a valid non-null OrtNode instance  OrtNode created via the ModelEditor API is not supported        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const void*; _Alloc = std::allocator<const void*>; reference = const void*&]   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/plugin_ep/ep_kernel_registration.cc   Must specify a non-null OrtKernelInfo instance to create an If OrtKernelImpl    Must specify a non-null output parameter to hold the OrtKernelImpl for If       Must specify a non-null OrtKernelInfo instance to create a Loop OrtKernelImpl   Must specify a non-null OrtLoopKernelHelper instance to create a Loop OrtKernelImpl     OrtLoopKernelHelper must have a non-null OrtLoopKernelHelper::Release function  OrtLoopKernelHelper must have a non-null OrtLoopKernelHelper::ConcatOutput function     Must specify a non-null output parameter to hold the OrtKernelImpl for Loop     Must specify a non-null OrtKernelInfo instance to create a Scan OrtKernelImpl   Must specify a non-null OrtScanKernelHelper instance to create a Scan OrtKernelImpl     OrtScanKernelHelper must have a non-null OrtScanKernelHelper::Release function  OrtScanKernelHelper must have a non-null OrtScanKernelHelper::Transpose function        Must specify a non-null output parameter to hold the OrtKernelImpl for Scan     Kernel implementations for Scan older than opset version 9 are not supported    Must specify a valid OrtPrePackedWeightsCache instance  Must specify a valid array of buffer data pointers      Must specify a valid array of buffer data sizes Must specify at least one weight data buffer    OrtEnv instance does not exist  GetEnvConfigEntries requires a valid (non-null) output parameter into which to store the new OrtKeyValuePairs instance  void std::__shared_mutex_pthread::lock_shared() Must specify a non-null OrtKernelRegistry       Must specify a non-null OrtKernelDef    Must specify a non-null OrtKernelCreateFunc     PluginEpKernelCreateFunctor does not wrap a valid OrtKernelCreateFunc   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::OrtAllocatorImplWrappingIAllocator>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::OrtAllocatorImplWrappingIAllocator> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::OrtAllocatorImplWrappingIAllocator>&]   PluginEpOpKernel::PrePack() expected PrePackedWeights instance to be initially empty    but did not set the `is_packed` output parameter to true.       OrtKernelImpl::PrePackWeight() tried to share packed weight data        void* onnxruntime::Tensor::MutableDataRaw(onnxruntime::MLDataType)      const void* onnxruntime::Tensor::DataRaw(onnxruntime::MLDataType) const T* OrtValue::GetMutable() [with T = onnxruntime::TensorSeq]     int onnxruntime::NodeIndexInfo::GetMLValueIndex(int) const      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/node_index_info.h   offset >= 0 && static_cast<size_t>(offset) < node_values_size_  Please fetch output tensor with specified shape.        T* onnxruntime::OpKernelContext::Output(int) [with T = onnxruntime::Tensor]     /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/framework/op_kernel_context.h onnxruntime::KernelDefBuilder& onnxruntime::KernelDefBuilder::VariadicAlias(int, int)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/kernel_def_builder.cc       input_offset >= 0 && output_offset >= 0 void onnxruntime::Tensor::Reshape(const onnxruntime::TensorShape&)      shape_.Size() == new_shape.Size()       typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::NodeArg; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::NodeArg>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::NodeArg&]    absl::container_internal::raw_hash_map<>::at    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/graph_optimizer_registry.cc Can't find selection function of        IExecutionProvider::Compile with FusedNodeAndGraph is not implemented by        Initializer mutable data type mismatch  Initializer data type mismatch  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const onnxruntime::Node*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::Node*>; reference = const onnxruntime::Node*&]    typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnx::TensorProto; _Dp = std::default_delete<onnx::TensorProto>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnx::TensorProto&]     const T* onnxruntime::OpKernelContext::Input(int) const [with T = onnxruntime::SparseTensor]    T* OrtValue::GetMutable() [with T = onnxruntime::SparseTensor]  onnxruntime::Tensor& onnxruntime::OpKernelContext::RequiredOutput(int, const onnxruntime::TensorShape&) T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = bool]   T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = signed char]    T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = unsigned char]  T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = short int]      T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = short unsigned int]     T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = int]    T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = unsigned int]   T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = long int]       T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = long unsigned int]      T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = float]  T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = double] T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = onnxruntime::BFloat16]  T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = onnxruntime::MLFloat16] T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = onnxruntime::Float8E4M3FN]      T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = onnxruntime::Float8E4M3FNUZ]    T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = onnxruntime::Float8E5M2]        T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = onnxruntime::Float8E5M2FNUZ]    T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = onnxruntime::Float4E2M1x2]      T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = onnxruntime::Int4x2Base<true>]  T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = onnxruntime::Int4x2Base<false>] T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = onnxruntime::Int2x4Base<true>]  T* onnxruntime::Tensor::MutableData() [with T = onnxruntime::Int2x4Base<false>] const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = bool]      const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = signed char]       const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = unsigned char]     const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = short int] const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = short unsigned int]        const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = int]       const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = unsigned int]      const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = long unsigned int] const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = onnxruntime::BFloat16]     const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = onnxruntime::MLFloat16]    const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = onnxruntime::Float8E4M3FN] const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = onnxruntime::Float8E4M3FNUZ]       const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = onnxruntime::Float8E5M2]   const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = onnxruntime::Float8E5M2FNUZ]       const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = onnxruntime::Float4E2M1x2] const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = onnxruntime::Int4x2Base<true>]     const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = onnxruntime::Int4x2Base<false>]    const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = onnxruntime::Int2x4Base<true>]     const T* onnxruntime::Tensor::Data() const [with T = onnxruntime::Int2x4Base<false>]    gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = long int]  const T* onnxruntime::OpKernelContext::Input(int) const [with T = onnxruntime::Tensor]  const T& onnxruntime::OpKernelContext::RequiredInput(int) const [with T = onnxruntime::Tensor]  const T* onnxruntime::OpKernelContext::Input(int) const [with T = onnxruntime::TensorSeq]       LoadDynamicLibraryFromProvider  An absolute path must be specified.     onnxruntime::Provider& onnxruntime::ProviderLibrary::Get()      OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_Cuda: Failed to load shared library    Provider options key/value cannot be empty      Maximum string length for a provider options key is 1024 and value is 2048.     SessionOptionsAppendExecutionProvider_OpenVINO_V2: Failed to load shared library        CUDA Provider not available, can't get interface for it onnxruntime::ProviderInfo_CUDA& onnxruntime::GetProviderInfo_CUDA()     MIGraphX Provider not available, can't get interface for it     onnxruntime::ProviderInfo_MIGraphX& onnxruntime::GetProviderInfo_MIGraphX()     SessionOptionsAppendExecutionProvider_MIGraphX: Failed to load shared library   SessionOptionsAppendExecutionProvider_CANN: Failed to load shared library       SessionOptionsAppendExecutionProvider_Dnnl: Failed to load shared library       OrtOpenVINOProviderOptionsToOrtOpenVINOProviderOptionsV2        enable_npu_fast_compile option is deprecated. Skipping this option      SessionOptionsAppendExecutionProvider_OpenVINO: Failed to load shared library   Maximum string length for a provider options key/value is 1024. SessionOptionsAppendExecutionProvider_VitisAI: Failed to load shared library    TensorRT Provider not available, can't get interface for it     onnxruntime::ProviderInfo_TensorRT& onnxruntime::GetProviderInfo_TensorRT()     AddTensorRTCustomOpDomainToSessionOption         is already in session option.  OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_TensorRT: Failed to load shared library        Invalid input model: data pointer is null       Invalid input model: data size is 0     Provided OrtMemoryInfo is null  No requested allocator available        OrtEnv and OrtMemoryInfo must be provided       OrtEnv and OrtEpDevice must be provided Invalid memory type for OrtEpDevice.    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::NodeArg*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::NodeArg*>; reference = onnxruntime::NodeArg*&]     Invalid input model: path string is empty       Invalid output model path: path is empty        Please 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.      Attribute type not supported yet.       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::ComputeCapability>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::ComputeCapability> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::ComputeCapability>&]      No CPU based execution providers were found.    virtual void onnxruntime::PreferCpuEpPolicy::SelectProvidersForDevices(const std::vector<const OrtEpDevice*>&, std::vector<const OrtEpDevice*>&)        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_policy_context.cc    first_cpu != sorted_devices.end()       std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() const [with _Tp = const OrtEpDevice*; _Alloc = std::allocator<const OrtEpDevice*>; const_reference = const OrtEpDevice* const&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::front() const [with _Tp = const OrtEpDevice*; _Alloc = std::allocator<const OrtEpDevice*>; const_reference = const OrtEpDevice* const&]     Unexpected combination of devices       onnxruntime::{anonymous}::OrderDevices(const std::vector<const OrtEpDevice*>&)::<lambda(const OrtEpDevice*, const OrtEpDevice*)>        virtual int onnxruntime::standalone::StandAloneKernelContext::NumVariadicInputs(size_t) const   arg_num < static_cast<size_t>(input_count_)     Provider option key length is   Provider option value length is         Currently supported values are  OrtStatus* OrtApis::SessionOptionsAppendExecutionProvider(OrtSessionOptions*, const char*, const char* const*, const char* const*, size_t)      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/provider_registration.cc      ep_to_append.id != EpID::INVALID         execution provider is not enabled in this build.       Must provide the same number of keys and values for EP options. /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/utils.cc      Kernel definition was not found for node Domain:'       typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::KernelDef; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::KernelDef>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::KernelDef&]      kernel already mapped to existing node  ': domain already exists in session options.    AddEpCustomDomainsToSessionOptions      Inference 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.        Could not parse model successfully while constructing the inference session     onnxruntime::InferenceSession::InferenceSession(const onnxruntime::SessionOptions&, const onnxruntime::Environment&, const void*, int)  SUPPORTED_PREFER_RECOMPILATION  Session logger is invalid, but should have been initialized during session construction.        OrtStatus* InitializeSession(const OrtSessionOptions*, onnxruntime::InferenceSession&, OrtPrepackedWeightsContainer*)   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::IExecutionProvider>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::IExecutionProvider> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::IExecutionProvider>&]   IExecutionProvider that wraps OrtEp has not been implemented.   The session already has a PrePackedWeightsContainer instance    session.fail_on_suboptimal_compiled_model       ValidateCompiledModelCompatibility       compiled model compatibility:  Compiled model is not supported by execution provider:  Compiled model is suboptimal for execution provider:    . Recompilation recommended for better performance.      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       onnxruntime::common::Status onnxruntime::ModelCompilationOptions::Check() const session_options_.value.ep_context_gen_options.enable    config_options.GetConfigOrDefault(kOrtSessionOptionsDisableModelCompile, "0") == "0"    Input model to compile must be loaded from either a file or a memory buffer     Input model to compile must be loaded from either a file or a memory buffer,    Input model path does not exist:        Buffer for input model data has size 0  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 null   Invalid buffer configuration for output model: size pointer is null     Invalid buffer configuration for output model: allocator is null        Invalid buffer writing function for output model: function pointer is null      Must provide one or more OrtEpDevice instances. std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const OrtKeyValuePairs*; _Alloc = std::allocator<const OrtKeyValuePairs*>; reference = const OrtKeyValuePairs*&]       All OrtEpDevice values in ep_devices must have the same execution provider.     The env argument must be a non-null pointer     The session_options argument must be a non-null pointer ::OrtKernelInfo does not have an execution provider     ::OrtKernelInfo cannot get a valid logger from its execution provider   Failed to fetch a stream hosting the requested resource Output parameter for ::OrtKernelInfo's since version is NULL    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 out_importer must be provided.    `InlinedVector::at(size_type) const` failed bounds check        Failed to fetch type shape info for the index.  Size of data not large enough to hold a float.  Size of data not large enough to hold the array of floats.      Size of data not large enough to hold an int64. 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.     Invalid OrtGraph variant for use in the OrtModelEditorApi       Invalid OrtNode variant for use in the OrtModelEditorApi        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::ModelEditorNode>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::ModelEditorNode> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::ModelEditorNode>&]    outputs cannot contain null entries     Invalid OrtValueInfo variant for use in the OrtModelEditorApi   inputs cannot contain null entries      OrtGetInitializerLocationFunc function for output model is null Only Tensor is currently supported.     Only CPU based tensors are currently supported. External initializer should only be used for data >= 128 bytes. Please use CreateTensorAsOrtValue instead.      ::OrtKernelInfo input index is out of bounds    Output buffer is not large enough for ::OrtKernelInfo input name        ::OrtKernelInfo output index is out of bounds   Output buffer is not large enough for ::OrtKernelInfo output name       Output buffer is not large enough for ::OrtKernelInfo node name Output buffer is not large enough for ::OrtKernelInfo's operator domain Output buffer is not large enough for ::OrtKernelInfo's operator type   OrtWriteBufferFunc function for output model is null    std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::element_type& std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::IAllocator; __gnu_cxx::_Lock_policy _Lp = __gnu_cxx::_S_atomic; bool <anonymous> = false; bool <anonymous> = false; element_type = onnxruntime::IAllocator]      Result buffer is not large enough       Invalid external initializer file: path is empty        Invalid output model buffer: data pointer is null       Invalid output model buffer: size pointer is null       Invalid allocator for output model buffer: allocator pointer is null    CPU EP factory currently only supports one device at a time.    Invalid output directory: path is empty Invalid model name: string is empty     output_dir or model_name is empty.      output_dir is not a valid directory.    output_directory length with model_name length together exceeds limit of        output path in SessionOption's ConfigOptions.   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/custom_ops.cc custom op schemas mismatch, expecting    input to keep same homogeneity  output to be of optional type   output to be of variadic type   output to keep same homogeneity        ::OrtKernelInfo input does not have a type      ::OrtKernelInfo output does not have a type     name cannot be null or empty string     Only tensor types are supported currently       tensor_type_info cannot be null onnxruntime::CustomOpKernel::CustomOpKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const OrtCustomOp&)       00010203040506070809101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899         expected to have tensor or sparse type in       expected to have tensor type in        symbolic and integer dims mismatch!     [CustomOP type inferencing error]: no kernel def matches node inputs for Op:    void onnxruntime::InferOutputTypes(const onnx::OpSchema&, gsl::span<const KernelDef* const>, onnx::InferenceContext&)    is absent, but not optional. Op :      [CustomOP type inferencing error]: kernel Input:        [CustomOP type inferencing error]: no type constraint found for input:  std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = const onnxruntime::DataTypeImpl*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::DataTypeImpl*>; const_reference = const onnxruntime::DataTypeImpl* const&; size_type = long unsigned int]      [CustomOP type inferencing error]: no type constraint found for output:         onnx::OpSchema onnxruntime::CreateSchema(const std::string&, const std::vector<const OrtCustomOp*>&)    custom op registered at runtime  to a custom op may be marked variadic. onnxruntime::CreateSchema(const std::string&, const std::vector<const OrtCustomOp*>&)::<lambda(const OrtCustomOp*, int, int, bool)>     . onnxruntime allows the overloading of an operator if all versions have the same number of declared    static_cast<size_t>(i) != (is_input ? o->GetInputTypeCount(o) : o->GetOutputTypeCount(o))       The 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_fn        shape inference not yet supported for non-tensor types  OrtShapeInferContext::OrtShapeInferContext(onnx::InferenceContext&)     value_case == ONNX_NAMESPACE::TypeProto::kTensorType    Domain already set in registry  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/schema_registry.cc      , but it its version is higher  than the operator set version   The opset for the ONNX domain must be explicitly specified.     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/plugin_ep/ep_library_provider_bridge.cc       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/plugin_ep/ep_plugin_provider_interfaces.cc    EpLibraryProviderBridge has been unloaded. Please create a new instance using LoadPluginOrProviderBridge.       typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::ProviderLibrary; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::ProviderLibrary>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::ProviderLibrary&]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = OrtEpFactory*; _Alloc = std::allocator<OrtEpFactory*>; reference = OrtEpFactory*&]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::EpFactoryInternal*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::EpFactoryInternal*>; reference = onnxruntime::EpFactoryInternal*&]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::EpFactoryInternal>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::EpFactoryInternal> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::EpFactoryInternal>&]      Error creating execution provider:      virtual std::unique_ptr<onnxruntime::IExecutionProvider> onnxruntime::InternalExecutionProviderFactory::CreateProvider(const OrtSessionOptions&, const OrtLogger&)      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/plugin_ep/ep_factory_internal.cc      Internal error. CreateIExecutionProvider should be used for EpFactoryInternal.  OrtStatus* onnxruntime::EpFactoryInternal::CreateEp(const OrtHardwareDevice* const*, const OrtKeyValuePairs* const*, size_t, const OrtSessionOptions*, const OrtLogger*, OrtEp**)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/plugin_ep/ep_factory_internal.h       virtual onnxruntime::DataLayout onnxruntime::PluginExecutionProvider::GetPreferredLayout() const        data_layout_mapping != kDataLayoutMappings.end()        OrtEp::GetPreferredDataLayout() returned an invalid data layout:        virtual std::optional<bool> onnxruntime::PluginExecutionProvider::ShouldConvertDataLayoutForOp(std::string_view, std::string_view, onnxruntime::DataLayout) const       Unable to map target_data_layout (      virtual bool onnxruntime::PluginExecutionProvider::ConcurrentRunSupported() const       virtual std::unique_ptr<onnxruntime::IDataTransfer> onnxruntime::PluginExecutionProvider::GetDataTransfer() const       The OrtEpFactory is stream aware, but did not provide CreateSyncStreamForDevice.        virtual void onnxruntime::PluginExecutionProvider::RegisterStreamHandlers(onnxruntime::IStreamCommandHandleRegistry&, onnxruntime::AllocatorMap&) const Error creating sync stream for device:  onnxruntime::PluginExecutionProvider::RegisterStreamHandlers(onnxruntime::IStreamCommandHandleRegistry&, onnxruntime::AllocatorMap&) const::<lambda(const OrtDevice&)>  status == nullptr && stream != nullptr  T onnxruntime::ParseStringWithClassicLocale(std::string_view) [with T = long int; std::string_view = std::basic_string_view<char>]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/session/plugin_ep/ep_library_plugin.cc        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = OrtEpFactory*; _Alloc = std::allocator<OrtEpFactory*>; reference = OrtEpFactory*&; size_type = long unsigned int]       Failed to load execution provider library:      Failed to unload execution provider library:     factories were not released due to errors. This may cause memory leaks. Please check the error details in the log.     Failed releasing EP factories from      OrtNodeComputeInfo::CreateState() failed with error:    GetCompiledModelCompatibilityInfo       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/graph_transformer.cc        Graph transformation canceled due to user request.      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/graph_transformer_mgr.cc    OrtEpFactory::CreateEp() for '  ' returned a NULL OrtEp instance        OrtDevice onnxruntime::GetOrtDeviceForPluginEp(gsl::span<const OrtEpDevice* const>)     ': expected all OrtEpDevice instances to use the same device_memory_info.       Error creating execution provider '     virtual std::unique_ptr<onnxruntime::IExecutionProvider> onnxruntime::PluginExecutionProviderFactory::CreateProvider(const OrtSessionOptions&, const OrtLogger&)        Failed to create OrtGraph for   typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::EpGraph; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::EpGraph>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::EpGraph&]    OrtEp::GetCapability() specified nodes that cannot be assigned to       Found one or more nodes that were already assigned to a different EP named '     did not specify exactly one valid node         when calling EpGraphSupportInfo_AddSingleNode().        std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = const onnxruntime::EpNode*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::EpNode*>; const_reference = const onnxruntime::EpNode* const&; size_type = long unsigned int]        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.        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::ComputeCapability>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::ComputeCapability> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::ComputeCapability>&; size_type = long unsigned int]         set nodes that cannot all be fused together.   PluginExecutionProvider::GetCapability() has invalid NodeGroupingKind:   did not provide a valid Compile() function      did not provide a valid ReleaseNodeComputeInfos() function     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::PluginExecutionProvider::FusedNodeState; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::PluginExecutionProvider::FusedNodeState>; reference = onnxruntime::PluginExecutionProvider::FusedNodeState&]        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const OrtGraph*; _Alloc = std::allocator<const OrtGraph*>; reference = const OrtGraph*&]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::EpGraph>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::EpGraph> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::EpGraph>&]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::EpNode>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::EpNode> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::EpNode>&]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const OrtNode*; _Alloc = std::allocator<const OrtNode*>; reference = const OrtNode*&]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<OrtNode, void (*)(OrtNode*) noexcept>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<OrtNode, void (*)(OrtNode*) noexcept> >; reference = std::unique_ptr<OrtNode, void (*)(OrtNode*) noexcept>&]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = OrtNodeComputeInfo*; _Alloc = std::allocator<OrtNodeComputeInfo*>; reference = OrtNodeComputeInfo*&; size_type = long unsigned int]     OrtEp::Compile() did not set a valid OrtNodeComputeInfo         std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::NodeComputeInfo; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::NodeComputeInfo>; reference = onnxruntime::NodeComputeInfo&]        std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::IExecutionProvider::FusedNodeAndGraph; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::IExecutionProvider::FusedNodeAndGraph>; const_reference = const onnxruntime::IExecutionProvider::FusedNodeAndGraph&; size_type = long unsigned int]        : OrtEp::Compile() returned a NULL EPContext node.      : OrtEp::Compile() returned OrtNode objects     that were not created with OrtModelEditorApi.   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::NodeArg>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::NodeArg> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::NodeArg>&]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::Node>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::Node> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::Node>&]     The OrtEpDevice requires the EP library to implement an allocator, but none were found. virtual std::vector<std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator> > onnxruntime::PluginExecutionProvider::CreatePreferredAllocators()        ValidateCompiledModelCompatibilityInfo  MatMul_BatchNormalization_Fusion        GenerateRuleBasedGraphTransformer       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/graph_transformer_utils.cc  std::unique_ptr<onnxruntime::RuleBasedGraphTransformer> onnxruntime::optimizer_utils::GenerateRuleBasedGraphTransformer(onnxruntime::TransformerLevel, const onnxruntime::InlinedHashSet<std::__cxx11::basic_string<char> >&, const onnxruntime::InlinedHashSet<std::basic_string_view<char> >&, bool)  /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/optimizer/graph_transformer.h std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::NodeArg*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::NodeArg*>; reference = onnxruntime::NodeArg*&; size_type = long unsigned int]       cast node to cast from float16 to float32 on cpu        void onnxruntime::utils::mltype_dispatcher_internal::CallableDispatchableHelper::CheckCalledOnce() const        void onnxruntime::Initializer::scale_by_axis(const onnxruntime::Initializer&, int, bool)        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/initializer.cc      scalers.size() == 1 || (column_major ? scalers.size() == block_size : scalers.size() == num_blocks)     gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = onnxruntime::MLFloat16]    gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = float]     gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = double]    gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = onnxruntime::BFloat16]     gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = onnxruntime::MLFloat16]       gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = onnxruntime::BFloat16]        gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = float]        gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = double]       gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = int]  gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = int]       gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = long int]     onnxruntime::Initializer& onnxruntime::Initializer::add(const onnxruntime::Initializer&)        data_type() == other.data_type()        onnxruntime::Initializer& onnxruntime::Initializer::sub(const onnxruntime::Initializer&)        onnxruntime::Initializer& onnxruntime::Initializer::mul(const onnxruntime::Initializer&)        onnxruntime::Initializer& onnxruntime::Initializer::div(const onnxruntime::Initializer&)        bool onnxruntime::IsIsolatedFp16NodeOnCpu(const Node&, Graph&, const KernelRegistry&, const logging::Logger&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/insert_cast_transformer.cc  InsertCastTransformer works on the assumption that `dtype` attribute holds an integer.  virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::InsertCastTransformer::ApplyImpl(onnxruntime::Graph&, bool&, int, const onnxruntime::logging::Logger&) const   dtype_attribute->second.has_i() RemoveDuplicateCastTransformer  onnxruntime::Initializer::Initializer(const onnx::TensorProto&, const std::filesystem::__cxx11::path&)  model_path must not be empty. Ensure that a path is provided when the model is created or loaded.       onnxruntime::Initializer::Initializer(const onnxruntime::Graph&, const onnx::TensorProto&, const std::filesystem::__cxx11::path&, bool) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/group_query_attention_fusion.cc     Some of the required tensors were not able to load      The newly created node does not follow output def shape of [batch_size, sequence_length, hidden_size]   /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/framework/op_node_proto_helper.h      T onnxruntime::OpNodeProtoHelper<Impl_t>::GetAttr(const std::string&) const [with T = std::__cxx11::basic_string<char>; Impl_t = onnxruntime::ProtoHelperNodeContext; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]   T onnxruntime::OpNodeProtoHelper<Impl_t>::GetAttr(const std::string&) const [with T = long int; Impl_t = onnxruntime::ProtoHelperNodeContext; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]   virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::MatmulBNFusion::Apply(onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Node&, onnxruntime::RewriteRule::RewriteRuleEffect&, const onnxruntime::logging::Logger&) const        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/matmul_bn_fusion.cc Generated from Matmul BatchNormalization fusion /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/layer_norm_fusion.cc        typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnx_transpose_optimization::api::NodeRef; _Dp = std::default_delete<onnx_transpose_optimization::api::NodeRef>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnx_transpose_optimization::api::NodeRef&]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::basic_string_view<char>; _Alloc = std::allocator<std::basic_string_view<char> >; reference = std::basic_string_view<char>&; size_type = long unsigned int] Layout/Transpose optimization for       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/matmul_activation_fusion.cc /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/matmul_add_fusion.cc        std::deque<_Tp, _Alloc>::reference std::deque<_Tp, _Alloc>::front() [with _Tp = long unsigned int; _Alloc = std::allocator<long unsigned int>; reference = long unsigned int&]  onnxruntime::Node* onnxruntime::NodesToOptimize::GetNode(size_t, bool) const    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/selectors_actions/helpers.h index < nodes_.size() && ((node = nodes_[index]) != nullptr || !required)       virtual std::vector<onnxruntime::NodeAndMoveInfo> onnxruntime::{anonymous}::actions::BiasFusion::ValueMoves(const onnxruntime::MergeIntoTarget::RuntimeState&) const    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/matmul_nbits_fusion.cc      target.GetOutputEdgesCount() == 1       size_t onnxruntime::UpdateConsumerCount(Graph&, NodeArg*, InlinedHashMap<NodeArg*, long unsigned int>&) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/matmul_transpose_fusion.cc  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/matmul_integer_to_float.cc  Constant initializer NodeArg shape should not be null. NodeArg:         std::optional<float> onnxruntime::{anonymous}::GetScalarConstantInitializer(const onnxruntime::Graph&, const onnxruntime::NodeArg&, size_t)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/matmul_scale_fusion.cc      constexpr const _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() const [with _Tp = onnxruntime::TensorShape; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::TensorShape, false, false>]        std::optional<std::pair<float, int> > onnxruntime::{anonymous}::GetScaleFromNode(const onnxruntime::Graph&, const onnxruntime::Node&, const onnxruntime::InlinedHashSet<std::__cxx11::basic_string<char> >&)    std::vector<onnxruntime::{anonymous}::ScaleMergeInfo> onnxruntime::{anonymous}::GetInputNodeMerges(onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Node&, const onnxruntime::InlinedHashSet<std::__cxx11::basic_string<char> >&)      input_node.InputDefs().size() == 2 && scale_and_index->second < 2       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::{anonymous}::ScaleMergeInfo; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::{anonymous}::ScaleMergeInfo>; reference = onnxruntime::{anonymous}::ScaleMergeInfo&]    std::vector<onnxruntime::{anonymous}::ScaleMergeInfo> onnxruntime::{anonymous}::GetOutputNodeMerges(onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Node&, const onnxruntime::InlinedHashSet<std::__cxx11::basic_string<char> >&)     output_node.OutputDefs().size() == 1    bool onnxruntime::GetTransposePerms(const Node&, std::vector<long int>&)        transpose_node.InputDefs().size() == 1  Created a new Cast node to interchange Cast and Transpose nodes Created a new Transpose node to interchange Cast and Transpose nodes    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/nchwc_transformer.cc        void onnxruntime::NchwcTransformerImpl::TransformConv(onnxruntime::Node&)       output_channels <= nchwc_output_channels        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/nhwc_transformer.cc Unexpected data type for QuantizeLinear input y_zero_point of   bool onnxruntime::GetQConstantLowerUpper(const Graph&, const Node&, float&, float&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/qdq_transformer/clip_quantizelinear.cc      static std::optional<onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge> onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge::TryCreateFromInputOrInitializerToNode(const onnxruntime::Graph&, const onnxruntime::Node&, int)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/extended_graph_edge.h   node_input_def_idx >= 0 && static_cast<size_t>(node_input_def_idx) < node_inputs.size() static std::optional<onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge> onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge::TryCreateFromNodeToOutput(const onnxruntime::Graph&, const onnxruntime::Node&, int)      node_output_def_idx >= 0 && static_cast<size_t>(node_output_def_idx) < node_outputs.size()      onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge> onnxruntime::{anonymous}::GetNextPropagationEdges(const onnxruntime::Graph&, const onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge&)        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/qdq_transformer/qdq_propagation.cc  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/qdq_transformer/avx2_weight_s8_to_u8.cc     Unable transforming DynamicQuantizeLSTM operator,        cannot locate recurrence tensor of const int8 type,     int8 overflow might impact precision !  unable to locate recurrence tensor or its zero point value,    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/qdq_transformer/qdq_s8_to_u8.cc     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/qdq_transformer/ensure_unique_dq_for_node_unit.cc   EnsureUniqueDQForEachExplicitOutputEdge std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::Node*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::Node*>; reference = onnxruntime::Node*&]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/qdq_transformer/qdq_final_cleanup.cc        constexpr const _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() const [with _Tp = onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge::NodeInfo; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge::NodeInfo, true, true>]        const onnxruntime::Node* onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge::GetNodeAtEnd(const onnxruntime::Graph&, End) const        std::optional<onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge> onnxruntime::{anonymous}::GetPreviousPropagationEdge(const onnxruntime::Graph&, const onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge&)  onnxruntime::Node* onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge::GetMutableNodeAtEnd(onnxruntime::Graph&, End) const     Expected at least one edge into which to insert QDQ pair.       QDQ insertion edge does not have a valid graph NodeArg for       must have a source or a destination node       QDQ insertion edge [0] for NodeArg      Failed to set op schema for added Q node.       Inserted by QDQPropagationTransformer   Failed to set op schema for added DQ node.      constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge, false, false>]      std::deque<_Tp, _Alloc>::reference std::deque<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge, 1, std::allocator<onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge> >; _Alloc = std::allocator<absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge, 1, std::allocator<onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge> > >; reference = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge, 1, std::allocator<onnxruntime::graph_utils::ExtendedGraphEdge> >&]        drop_no_int16_support_and_positive_scale        MatMulNBits accuracy level must be between 0 and 4      onnxruntime::QDQ::DQMatMulToMatMulNBitsAction::DQMatMulToMatMulNBitsAction(int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*)      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/qdq_transformer/selectors_actions/qdq_actions.cc    accuracy_level_ >= 0 && accuracy_level_ <= 4    std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = const onnxruntime::Node*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::Node*>; const_reference = const onnxruntime::Node* const&; size_type = long unsigned int]      std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::front() const [with _Tp = const onnxruntime::Node*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::Node*>; const_reference = const onnxruntime::Node* const&]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = const onnxruntime::Node*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::Node*>; reference = const onnxruntime::Node*&; size_type = long unsigned int]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = const onnxruntime::Node::EdgeEnd*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::Node::EdgeEnd*>; reference = const onnxruntime::Node::EdgeEnd*&; size_type = long unsigned int]   bool onnxruntime::QDQ::IsQOrDQScalePositiveConstantScalar(const onnxruntime::Graph&, const onnxruntime::Node&, const GetConstantInitializerFn&, const std::filesystem::__cxx11::path&)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/qdq_transformer/qdq_util.cc q_or_dq_input_defs.size() >= 2  typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::QDQ::OpVersionsAndSelector; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::QDQ::OpVersionsAndSelector>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::QDQ::OpVersionsAndSelector&]   Multiple entries for operator is not supported. OpType= void onnxruntime::QDQ::SelectorManager::InitializeSelectorsMap()        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/qdq_transformer/selectors_actions/shared/utils.cc   Op version is not supported for /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/node_unit.cc        onnxruntime::NodeUnit::NodeUnit(const onnxruntime::GraphViewer&, const onnxruntime::QDQ::NodeGroup&)    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::NodeUnit>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::NodeUnit> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::NodeUnit>&] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/qdq_transformer/where_dummy_dq.cc   Currently support existing DQ's zero point with INT8, UINT8, INT16, UINT16      Currently only support existing DQ's scale with same datatype as scalar Currently support scalar with FLOAT     DeQuantizeLinear from WhereDummyDq GraphTransformer     int64_t onnxruntime::HandleNegativeAxis(int64_t, int64_t)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/common.h    IsAxisInRange(axis, tensor_rank)        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/qdq_transformer/weight_bias_quantization.cc /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/quick_gelu_fusion.cc        Unexpected data type for Clip 'min' input of    virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::FuseReluClip::Apply(onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Node&, onnxruntime::RewriteRule::RewriteRuleEffect&, const onnxruntime::logging::Logger&) const  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/relu_clip_fusion.cc /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/reshape_fusion.cc   std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::front() const [with _Tp = int; _Alloc = std::allocator<int>; const_reference = const int&]  Cannot replace concat node with initializer:    Total fused reshape node count:         /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/rule_based_graph_transformer.cc     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::unique_ptr<onnx_transpose_optimization::api::NodeRef>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnx_transpose_optimization::api::NodeRef> >; reference = std::unique_ptr<onnx_transpose_optimization::api::NodeRef>&; size_type = long unsigned int]       std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::basic_string_view<char>; _Alloc = std::allocator<std::basic_string_view<char> >; const_reference = const std::basic_string_view<char>&; size_type = long unsigned int] constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = std::vector<long int>; _Dp = std::_Optional_base<std::vector<long int>, false, false>]  onnxruntime::NodesToOptimizeIndices onnxruntime::NodesToOptimizeIndicesBuilder::Build() const   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/selectors_actions/helpers.cc        target_node != NodesToOptimizeIndices::kEmptyNodeIndex  Node index value is too large to save to ORT format model:      onnxruntime::GetNodesToOptimizeIndices(gsl::span<const long unsigned int>, NodeIndex, gsl::span<const long unsigned int>, int, int)::<lambda(onnxruntime::NodeIndex)>   node_idx <= NodesToOptimizeIndices::kEmptyNodeIndex     bool onnxruntime::TransformerMemcpyImpl::IsNodeCompatibleWithProvider(const onnxruntime::Node&) const   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/transformer_memcpy.cc       Unable to get provider associated with provider type '  onnxruntime::TransformerMemcpyImpl::ProcessInitializers(const onnxruntime::KernelRegistryManager&, const onnxruntime::InitializedTensorSet&, const onnxruntime::logging::Logger&)::<lambda(const onnxruntime::NodeArg&, size_t)>        dup_replacements.find(&arg) == dup_replacements.end()   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/selectors_actions/actions.cc        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = gsl::not_null<const onnx::OpSchema*>; _Alloc = std::allocator<gsl::not_null<const onnx::OpSchema*> >; reference = gsl::not_null<const onnx::OpSchema*>&]       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/selection_and_optimization_func.cc   input arg counts but there are only    Expected input arg count of zero for input      Existing registration with name         void onnxruntime::SelectorActionRegistry::RegisterSelectorAndAction(const std::string&, const OpVersionsMap&, std::unique_ptr<onnxruntime::NodeSelector>, std::unique_ptr<onnxruntime::Action>) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/selectors_actions/selector_action_transformer.cc    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = gsl::not_null<const onnxruntime::SelectorActionRegistry::Entry*>; _Alloc = std::allocator<gsl::not_null<const onnxruntime::SelectorActionRegistry::Entry*> >; reference = gsl::not_null<const onnxruntime::SelectorActionRegistry::Entry*>&]   typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::Action; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::Action>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::Action&]       constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnxruntime::NodesToOptimizeIndices; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::NodesToOptimizeIndices, false, false>]      ApplySavedRuntimeOptimizations  Applying runtime optimization action    Nodes to optimize are not valid, skipping action.       Target node is not assigned to a compatible execution provider, skipping action.        SetOpSinceVersionForProducedNodes       Not enough produced nodes in the runtime optimization record.   ) does not match produced node op in runtime optimization record (      Too many produced nodes in the runtime optimization record.     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/skip_layer_norm_fusion.cc   fused SkipLayerNorm subgraphs   void onnxruntime::TransformerMemcpyImpl::ProcessDefs(onnxruntime::Node&, const onnxruntime::KernelRegistryManager&, onnxruntime::InitializedTensorSet&, const onnxruntime::logging::Logger&)    bool onnxruntime::TransformerMemcpyImpl::ProcessInitializers(const onnxruntime::KernelRegistryManager&, const onnxruntime::InitializedTensorSet&, const onnxruntime::logging::Logger&)   Memcpy nodes are added to the graph    . 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.    typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnx_transpose_optimization::api::TensorRef; _Dp = std::default_delete<onnx_transpose_optimization::api::TensorRef>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnx_transpose_optimization::api::TensorRef&]       constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnx_transpose_optimization::DQToLookPast; _Dp = std::_Optional_base<onnx_transpose_optimization::DQToLookPast, false, false>]  std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = long unsigned int; _Alloc = std::allocator<long unsigned int>; const_reference = const long unsigned int&; size_type = long unsigned int]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::basic_string_view<char>; _Alloc = std::allocator<std::basic_string_view<char> >; reference = std::basic_string_view<char>&]       constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = std::unique_ptr<onnx_transpose_optimization::api::TensorRef>; _Dp = std::_Optional_base<std::unique_ptr<onnx_transpose_optimization::api::TensorRef>, false, false>]    constexpr const _Tp& std::clamp(const _Tp&, const _Tp&, const _Tp&) [with _Tp = long int]       /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/stl_algo.h  virtual void onnxruntime::ApiValueInfo::PermuteDims(const std::vector<long int>&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/transpose_optimization/ort_optimizer_api_impl.cc    perm.size() == gsl::narrow_cast<size_t>(shape_proto->dim_size())        0 <= p && p_int < shape_proto->dim_size()       Failed to get size of TensorProto       virtual size_t onnxruntime::ApiTensor::NumElements() const      virtual std::unique_ptr<onnx_transpose_optimization::api::ValueInfoRef> onnxruntime::ApiGraph::GetValueInfo(std::string_view) const     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnx_transpose_optimization::api::NodeRef>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnx_transpose_optimization::api::NodeRef> >; reference = std::unique_ptr<onnx_transpose_optimization::api::NodeRef>&]     virtual std::vector<unsigned char> onnxruntime::ApiTensor::Data() const Existing destination type is not compatible with source type.   virtual void onnxruntime::ApiGraph::CopyValueInfo(std::string_view, std::string_view)   dst_type->value_case() == src_type->value_case() && (!dst_data_element_type_present || dst_data_element_type == src_data_element_type)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/attention_fusion_helper.h   Gemm bias is not constant initializer   Gemm bias shape is not expected Gemm weight is not constant initializer Gemm weight shape is not expected       k_transpose has not perm attribute      Failed to find initializer for name:    virtual void onnxruntime::ApiGraph::TransposeInitializer(std::string_view, const std::vector<long int>&)        q_transpose perm attribute not matched  unidir mask shape not expected  Mask is neither unidirectional nor all ones     Expect mask data type is uint8 or float Failed to find initializer to reshape with name         virtual void onnxruntime::ApiGraph::ReshapeInitializer(std::string_view, const std::vector<long int>&)   to have different number of elements   bool onnxruntime::AttentionFusionHelper::CheckSliceParameters(const onnxruntime::Graph&, const onnxruntime::Node&, const std::vector<int>&, const std::vector<long int>&, const onnxruntime::logging::Logger&)  input_indices.size() == expected_values.size() && input_indices.size() > 0      Slice does not have enough number of inputs     Slice ends is less than INT_MAX Slice parameter is not expected. Input index:    domain not found in opset imports.     int onnxruntime::GetSinceVersionForNewOp(std::string_view, std::string_view, const std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, int>&)  opset_import_iter != domain_to_version_map.end()        An entry for this node should be added in kLayoutTransformationPotentiallyAddedOps.     Transpose Optimizer is adding an unexpected node:       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/unsqueeze_elimination.cc    UnsqueezeElimination cannot remove node         UnsqueezeElimination cannot remove node due to invalid axes     virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::UnsqueezeElimination::Apply(onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Node&, onnxruntime::RewriteRule::RewriteRuleEffect&, const onnxruntime::logging::Logger&) const  typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnx_transpose_optimization::api::GraphRef; _Dp = std::default_delete<onnx_transpose_optimization::api::GraphRef>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnx_transpose_optimization::api::GraphRef&]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/transpose_optimizer.cc      Input of reshape_before_gemm is not the input of subgraph       Output edge count not expected for nodes in gemm path   CheckSliceParameters return false       concat first input value is not -1      Faild to match concat node for Gather paths     concat_after_gather does not have expected number of inputs or output edges     concat_after_gather input 2 does not have expected value        Faild to match gemm gather path Output edge count not expected for nodes in gemm gather path    unsqueeze_after_gather axes value not expected  gather axis value not expected  gather input 1 value is not expected    Start MatchInputMaskSubgraphDistilBert  Output edge count not expected for mask nodes   Softmax attribute axis is expected to be 3      Failed to find reshape shape path 1     Failed to find reshape shape path 2     Pass MatchInputMaskSubgraphDistilBert   Failed to find path for past_k  Failed to find path for present_k       Failed to find path for present_v and past_v    past_k_transpose perm attribute not matched     present_k_transpose perm attribute not matched  present_k_unsqueeze axes value not expected     present_v_unsqueeze axes value not expected     past_v_gather and past_k_gather does not have same past input   Output edge count not expected for nodes in past subgraph       Faild to find path to qkv_matmul        CheckNodesInPathV return false  Output edge count not expected for nodes in path v      MatchInputMaskSubgraph returns false    Faild to match the path (Div-->Where-->Add) for unidirectional mask     Faild to match path 1 for unidirectional mask   Output edge count not expected for nodes in path 1 of unidirectional mask       Div and Shape1 does not have edge       CheckSliceParameters returns false for last_slice       CheckSliceParameters returns false for mask_slice       ValidateUnidirMask returns false for mask_slice CheckSliceParameters returns false for slice1   Faild to match path 2 for unidirectional mask   Output edge count not expected for unsqueeze2 of unidirectional mask    Faild to match path 3 for unidirectional mask   Output edge count not expected for unsqueeze3 of unidirectional mask    Faild to match path 4 for unidirectional mask   Div and Shape does not have edge        Output edge count not expected for squeeze_2/slices2/shape2 of unidirectional mask      CheckSliceParameters return false for slice2    MatchUnidirMaskSubgraph returns NULL    q and v are not from same Split node    CheckNodesInPathQ returns false Using transpose optimized pattern       opt_k_transpose perm attribute not matched      k and v are not from same Split node    CheckNodesInPathK returns false MatchPastSubgraph returns false Fused an attention node for GPT.        gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = unsigned char]     virtual std::string onnxruntime::{anonymous}::actions::FuseConvActivationAction::OpType(const onnxruntime::ReplaceWithNew::RuntimeState&) const /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/conv_activation_fusion.cc   virtual std::vector<onnxruntime::NodeAndMoveInfo> onnxruntime::{anonymous}::actions::FuseConvAddActivationAction::ValueMoves(const onnxruntime::ReplaceWithNew::RuntimeState&) const    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/conv_add_act_fusion.cc      conv.GetOutputEdgesCount() == 1 && conv.OutputNodesBegin()->OpType() == "Add"   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/attention_fusion.cc shape of layer norm bias tensor not expected    Output edge count not expected for Add or MatMul in path v      Failed in match v_matmul and v_add input shape  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::reference_wrapper<const onnxruntime::Node>; _Alloc = std::allocator<std::reference_wrapper<const onnxruntime::Node> >; reference = std::reference_wrapper<const onnxruntime::Node>&; size_type = long unsigned int]        Failed in match input mask subgraph     Total fused Attention node count:       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/bias_dropout_fusion.cc      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/bias_gelu_fusion.cc /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/bias_softmax_fusion.cc      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/common_subexpression_elimination.cc virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::CommonSubexpressionElimination::ApplyImpl(onnxruntime::Graph&, bool&, int, const onnxruntime::logging::Logger&) const  representative.output_index != kInvalidOutputIndex      ] because it's the graph's output.      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/constant_folding.cc ' is expected to have a single boolean element  If node condition initializer: `        Unable to constant fold. InlineIfSubgraph failed        Failed to get allocator for optimizer   onnxruntime::OptimizerExecutionFrame::Info::Info(const std::vector<const onnxruntime::Node*>&, const onnxruntime::InitializedTensorSet&, const std::filesystem::__cxx11::path&, const onnxruntime::IExecutionProvider&, const std::function<bool(const std::__cxx11::basic_string<char>&)>&, const onnxruntime::logging::Logger&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/optimizer_execution_frame.cc        Could not find a CPU kernel and hence   typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::NodeIndexInfo; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::NodeIndexInfo>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::NodeIndexInfo&]  int onnxruntime::NodeIndexInfo::GetNodeOffset(onnxruntime::NodeIndex) const     node_offsets_index < node_offsets_size_ virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::ConstantFolding::ApplyImpl(onnxruntime::Graph&, bool&, int, const onnxruntime::logging::Logger&) const fetches.size() == node->OutputDefs().size()     virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::ConvAddFusion::Apply(onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Node&, onnxruntime::RewriteRule::RewriteRuleEffect&, const onnxruntime::logging::Logger&) const /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/conv_add_fusion.cc  virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::ConvBNFusion::Apply(onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Node&, onnxruntime::RewriteRule::RewriteRuleEffect&, const onnxruntime::logging::Logger&) const  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/conv_bn_fusion.cc   constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnxruntime::Initializer; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::Initializer, false, false>]    typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::{anonymous}::InitializerValue; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::{anonymous}::InitializerValue>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::{anonymous}::InitializerValue&]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/constant_sharing.cc Total shared scalar initializer count:  virtual onnxruntime::NodeAttributes onnxruntime::{anonymous}::actions::FuseConvActivationAction::ExtraAttributes(const onnxruntime::ReplaceWithNew::RuntimeState&) const        Failed to get Clip min/max constants.   optimizer_utils::GetClipConstantMinMax(state.graph, *activation, min, max)      virtual onnxruntime::NodeAttributes onnxruntime::{anonymous}::actions::FuseConvAddActivationAction::ExtraAttributes(const onnxruntime::ReplaceWithNew::RuntimeState&) const     virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::ConvMulFusion::Apply(onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Node&, onnxruntime::RewriteRule::RewriteRuleEffect&, const onnxruntime::logging::Logger&) const /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/conv_mul_fusion.cc  Cast Input from int64 to int32  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/fast_gelu_fusion.cc /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/dynamic_quantize_matmul_fusion.cc   Conflicting free dimension overrides.   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/free_dim_override_transformer.cc    which does not equal the specified override of  Invalid free dimension override.        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/gelu_approximation.cc       Total Gelu Approximation (FastGelu) node count:         /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/embed_layer_norm_fusion.cc  Input shape is unknown or not 2D, or data type unknown  Input data type is not int32 or int64   Failed to find path 1 of position shape.        Output edge count not expected for nodes in path 1 of position shape.   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.   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 shape  MatchPositionEmbeddingSubgraphsFromGather       Output 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.       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.      fused EmbedLayerNorm subgraphs  Word embedding shape not expected.      Input 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. Failed to match position embedding subgraph.    Failed to get position embedding weights.       Position embedding shape is not expected.       Input_ids and segment id should have the same shape.    Gamma should be of shape (hidden_size).         Beta should be of shape (hidden_size).  FreeDimensionOverrideTransformer        onnxruntime::FreeDimensionOverrideTransformer::FreeDimensionOverrideTransformer(gsl::span<const onnxruntime::FreeDimensionOverride>)    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/gather_fusion.cc    Squeeze for Fused Gather nodes  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/gelu_fusion.cc      virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::GatherToSliceFusion::ApplyImpl(onnxruntime::Graph&, bool&, int, const onnxruntime::logging::Logger&) const     Unsqueeze for Fused Gather nodes        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/gemm_activation_fusion.cc   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::reference_wrapper<onnxruntime::Node>; _Alloc = std::allocator<std::reference_wrapper<onnxruntime::Node> >; reference = std::reference_wrapper<onnxruntime::Node>&]        Failed to create output tensor for If output    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const OrtDevice*; _Alloc = std::allocator<const OrtDevice*>; reference = const OrtDevice*&]    std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::element_type& std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::KernelRegistry; __gnu_cxx::_Lock_policy _Lp = __gnu_cxx::_S_atomic; bool <anonymous> = false; bool <anonymous> = false; element_type = onnxruntime::KernelRegistry]      virtual bool onnxruntime::GemmSumFusion::SatisfyCondition(const onnxruntime::Graph&, const onnxruntime::Node&, const onnxruntime::logging::Logger&) const       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/optimizer/gemm_sum_fusion.cc  onnxruntime::GetAvailableExecutionProviderNames()::<lambda()>   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/get_execution_providers.cc  provider.name.size() <= kMaxExecutionProviderNameLen    virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::GemmSumFusion::Apply(onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Node&, onnxruntime::RewriteRule::RewriteRuleEffect&, const onnxruntime::logging::Logger&) const new_gemm_input_defs.size() == 3 new_gemm_output_defs.size() == 1        gemm_input_edge.src_arg_index < 2       sum_output_edge.src_arg_index == 0      graph.RemoveNode(gemm_node.Index())     sum_node.GetOutputEdgesCount() == 0     graph.RemoveNode(sum_node.Index())      Tried to allocate without valid type information, ort_value index=      init_optional_zero_point_int8_b33fd0fa-cd7b-4b10-ae5a-df64cabfe1f8      init_optional_zero_point_uint8_b33f88f7-c464-43e3-8692-97ac832bb14a     constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnxruntime::Tensor; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::Tensor, false, false>]      Unsigned quant types without zero points must allocate zero points with value 0.        static void BlockwiseQDQQuantizer<Tin, qbits, signed_quant>::TransposeColumnWiseQuantized(const uint8_t*, const Tin*, const uint8_t*, uint8_t*, Tin*, uint8_t*, int32_t, int32_t, int32_t, MLAS_THREADPOOL*) [with Tin = float; int qbits = 4; bool signed_quant = false; uint8_t = unsigned char; int32_t = int; MLAS_THREADPOOL = onnxruntime::concurrency::ThreadPool]       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/mlas/lib/q4_dq.cpp    src_zero_points || signed_quant || dst_zero_points      static void BlockwiseQDQQuantizer<Tin, qbits, signed_quant>::TransposeColumnWiseQuantized(const uint8_t*, const Tin*, const uint8_t*, uint8_t*, Tin*, uint8_t*, int32_t, int32_t, int32_t, MLAS_THREADPOOL*) [with Tin = onnxruntime::MLFloat16; int qbits = 4; bool signed_quant = false; uint8_t = unsigned char; int32_t = int; MLAS_THREADPOOL = onnxruntime::concurrency::ThreadPool]      onnxruntime::GetAllExecutionProviderNames()::<lambda()> SetupSubgraphExecutionInfo should only be called once for each subgraph.        virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::If::SetupSubgraphExecutionInfo(const onnxruntime::SessionState&, const std::string&, const onnxruntime::SessionState&) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/controlflow/if.cc        outputs which doesn't match the subgraph's     onnxruntime::If::Info::Info(const onnxruntime::Node&, const onnxruntime::GraphViewer&)  num_subgraph_outputs == static_cast<size_t>(num_outputs)        typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::FeedsFetchesManager; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::FeedsFetchesManager>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::FeedsFetchesManager&]        std::vector<std::vector<const onnxruntime::Node*> > onnxruntime::utils::{anonymous}::CreateSupportedPartitionNodeGroups(const onnxruntime::GraphViewer&, const onnxruntime::utils::IsNodeSupportedFn&, const onnxruntime::utils::OnGroupClosedFn&, const std::string&, const std::unordered_map<const onnxruntime::Node*, const onnxruntime::NodeUnit*>*)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/partitioning_utils.cc       num_nodes_processed == in_degree.size() std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = const OrtValue*; _Alloc = std::allocator<const OrtValue*>; const_reference = const OrtValue* const&; size_type = long unsigned int] std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::pair<onnxruntime::IfImpl::AllocationType, OrtValue>; _Alloc = std::allocator<std::pair<onnxruntime::IfImpl::AllocationType, OrtValue> >; reference = std::pair<onnxruntime::IfImpl::AllocationType, OrtValue>&; size_type = long unsigned int]     CreateFeedsFetchesManager must be called prior to execution of graph.   virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::If::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const       then_feeds_fetches_manager_ && else_feeds_fetches_manager_      If nodes condition input must have exactly one element  Subgraph SessionState was not found for '       typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::If::Info; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::If::Info>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::If::Info&] Failed to create output tensor for      Only tensors, tensor sequence, optional tensor, and optional tensor sequence types are supported        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::front() [with _Tp = OrtValue; _Alloc = std::allocator<OrtValue>; reference = OrtValue&]   Inconsistent shape in loop output for output.   void onnxruntime::Loop::Init(const onnxruntime::OpKernelInfo&)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/controlflow/loop.cc     info.GetAttr<ONNX_NAMESPACE::GraphProto>("body", &proto).IsOK() void onnxruntime::scan::detail::ReadDirections(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, onnxruntime::TensorShapeVector&, size_t)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/controlflow/scan_utils.cc       directions.size() == num_entries        '. 0 == forward. 1 == reverse.  void onnxruntime::Scan<OpSet>::Init(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with int OpSet = 9]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/controlflow/scan_9.cc   info.GetAttr<int64_t>("num_scan_inputs", &num_scan_inputs_).IsOK()      Number of entries in 'scan_input_axes' was      gsl::narrow_cast<int64_t>(input_axes_.size()) == num_scan_inputs_       Number of entries in 'scan_output_axes' was     gsl::narrow_cast<int64_t>(output_axes_.size()) == num_scan_outputs      OrtValue& onnxruntime::scan::detail::OutputIterator::operator*()        cur_iteration_ < num_iterations_        Expected AllocateFinalOutput to have been called to before we read the OrtValue from the iterator.      typename std::enable_if<(! std::is_const<T&>::value), T&>::type onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<T>::Iterator::operator*() [with T = OrtValue; typename std::enable_if<(! std::is_const<T&>::value), T&>::type = OrtValue&]    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/ort_value_tensor_slicer.h   position_ >= 0 && position_ < sequence_length_  Mismatch between expected shape and shape from first output     virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::Loop::SetupSubgraphExecutionInfo(const onnxruntime::SessionState&, const std::string&, const onnxruntime::SessionState&)       Graph in 'body' attribute of Loop should have   onnxruntime::Loop::Info::Info(const onnxruntime::Node&, const onnxruntime::GraphViewer&)        static_cast<size_t>(num_subgraph_inputs) == subgraph_inputs.size()       outputs so the subgraph requires       num_subgraph_outputs - 1 == num_outputs  inputs but Scan was only given         The subgraph in 'body' requires         onnxruntime::scan::detail::Info::Info(const onnxruntime::Node&, const onnxruntime::GraphViewer&, int, bool)     num_variadic_inputs == num_subgraph_inputs      onnxruntime::common::Status onnxruntime::Scan<OpSet>::SetupSubgraphExecutionInfo(const onnxruntime::SessionState&, const std::string&, const onnxruntime::SessionState&) [with int OpSet = 9; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]   typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::Scan<9>::Info; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::Scan<9>::Info>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::Scan<9>::Info&]  Failed to create output tensor for output #     If shape was concrete we shouldn't be using a custom allocator  onnxruntime::common::Status onnxruntime::scan::detail::OutputIterator::AllocateFinalOutput(const onnxruntime::TensorShape&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/cpu_execution_provider.cc       /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/cpu_contrib_kernels.cc     virtual std::shared_ptr<onnxruntime::KernelRegistry> onnxruntime::CPUExecutionProvider::GetKernelRegistry() const       Subgraph must have the shape set for all outputs but    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable>; reference = onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable&; size_type = long unsigned int]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<const OrtValue>::Iterator; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<const OrtValue>::Iterator>; reference = onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<const OrtValue>::Iterator&; size_type = long unsigned int]     typename std::enable_if<(! std::is_const<T&>::value), T&>::type onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<T>::Iterator::operator*() [with T = const OrtValue; typename std::enable_if<(! std::is_const<T&>::value), T&>::type = const OrtValue&]        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::scan::detail::OutputIterator>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::scan::detail::OutputIterator> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::scan::detail::OutputIterator>&; size_type = long unsigned int]       typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::scan::detail::OutputIterator; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::scan::detail::OutputIterator>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::scan::detail::OutputIterator&]     Misuse of LoopStateVariable. Attempt to move beyond end of sequence     void onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable::Next()       iteration_num_ < sequence_len_  Subgraph SessionState was not found for 'body' attribute.       virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::Loop::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const     typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::Loop::Info; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::Loop::Info>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::Loop::Info&]   '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:        Loop subgraph input 1 has unknown shape:        std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = OrtValue; _Alloc = std::allocator<OrtValue>; const_reference = const OrtValue&; size_type = long unsigned int]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::vector<OrtValue>; _Alloc = std::allocator<std::vector<OrtValue> >; reference = std::vector<OrtValue>&; size_type = long unsigned int]      All scan outputs MUST be tensors        void onnxruntime::LoopImpl::SaveOutputsAndUpdateFeeds(const std::vector<OrtValue>&, std::vector<OrtValue>&)     last_outputs[j + 1].IsTensor()  Loop had zero iterations and the shape of subgraph output        was not found. Defaulting to a rank 1 shape of {0}.    onnxruntime::common::Status onnxruntime::Scan<OpSet>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with int OpSet = 9] feeds_fetches_manager_ && info_ Invalid value in scan_input_axes for input       dimensions or more but input had shape of      Scan inputs have inconsistent sequence lengths. Previous value was      Output OrtValue has not been created for loop state variable output     onnxruntime::common::Status onnxruntime::ScanImpl::CreateLoopStateVariables(std::vector<onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable>&) std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable>; reference = onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable&]        Attempt to retrieve final output before it was set.     const OrtValue& onnxruntime::scan::detail::OutputIterator::GetOutput() const    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/controlflow/scan_utils.h        Invalid value in scan_output_axes for output    Outputs from Scan are not optional and should never be null.    onnxruntime::common::Status onnxruntime::ScanImpl::TransposeOutput()    start 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 can not be zero!        delta in Range operator should be scalar like tensor, yet got shape:    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/object_detection/non_max_suppression.cc iou_threshold must be in range [0, 1].  qk_matmul_output_mode must be 0, 1, 2, or 3.    onnxruntime::Attention<T>::Attention(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/llm/attention.cc        qk_matmul_output_mode_ == QKMatMulOutputMode::kNone || qk_matmul_output_mode_ == QKMatMulOutputMode::kQK || qk_matmul_output_mode_ == QKMatMulOutputMode::kQKMask || qk_matmul_output_mode_ == QKMatMulOutputMode::kQKSoftCap || qk_matmul_output_mode_ == QKMatMulOutputMode::kQKSoftMax       scale must be greater than 0 if specified       scale_ > 0 || std::isnan(scale_)        onnxruntime::Attention<T>::Attention(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::MLFloat16]        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/generator/constant_of_shape_base.h      Must have a valid input shape.  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/generator/constant_of_shape.cc  Unsupported output datatype with size:  The value attribute of ConstantOfShape must be a single-element tensor  onnxruntime::ConstantOfShapeBase<EnabledOutputTypeList>::ConstantOfShapeBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with EnabledOutputTypeList = onnxruntime::TypeList<long int, onnxruntime::MLFloat16, float, double, signed char, short int, int, unsigned char, short unsigned int, unsigned int, long unsigned int, bool, onnxruntime::BFloat16>]      void onnxruntime::ConstantOfShapeBase<EnabledOutputTypeList>::SetValueFromTensorProto(const onnx::TensorProto&) [with EnabledOutputTypeList = onnxruntime::TypeList<long int, onnxruntime::MLFloat16, float, double, signed char, short int, int, unsigned char, short unsigned int, unsigned int, long unsigned int, bool, onnxruntime::BFloat16>]     ONNX_NAMESPACE::TensorProto::DataType_IsValid(t_proto.data_type())      !utils::HasExternalData(t_proto)        Unsupported value attribute datatype:   onnxruntime::RandomNormal::RandomNormal(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/generator/random.h      info.GetAttr<float>("mean", &mean_).IsOK()      info.GetAttr<float>("scale", &scale_).IsOK()    info.GetAttr<int64_t>("dtype", &dtype).IsOK()   ONNX_NAMESPACE::TensorProto::DataType_IsValid(dtype_) && dtype_ != ONNX_NAMESPACE::TensorProto::UNDEFINED       info.GetAttrs("shape", shape).IsOK()    onnxruntime::RandomNormalLike::RandomNormalLike(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       onnxruntime::RandomUniform::RandomUniform(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     info.GetAttr<float>("high", &high_).IsOK()      info.GetAttr<float>("low", &low_).IsOK()        onnxruntime::RandomUniformLike::RandomUniformLike(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     onnxruntime::Multinomial::Multinomial(const onnxruntime::OpKernelInfo&) info.GetAttr<int64_t>("sample_size", &num_samples_).IsOK()      ONNX_NAMESPACE::TensorProto::DataType_IsValid(output_dtype_) && output_dtype_ != ONNX_NAMESPACE::TensorProto::UNDEFINED Output type not supported in this build:        std::normal_distribution<_RealType>::param_type::param_type(_RealType, _RealType) [with _RealType = float]      /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/random.h    std::normal_distribution<_RealType>::param_type::param_type(_RealType, _RealType) [with _RealType = double]     Could not infer data type from input tensor with data type      std::uniform_real_distribution<_RealType>::param_type::param_type(_RealType, _RealType) [with _RealType = float]        std::uniform_real_distribution<_RealType>::param_type::param_type(_RealType, _RealType) [with _RealType = double]       Empty dimensions for input tensor       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/generator/random.cc     Output shapes for Attention could not be computed.      onnxruntime::common::Status onnxruntime::Attention<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::MLFloat16]   attention_helper::ComputeOutputShapeForAttention( Q, K, V, attn_mask, past_key, past_value, 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()        The implementation does not support past_key provided and present_key being null.       void onnxruntime::AttentionBase<T>::ComputeAttentionProbs(T*, const T*, const T*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::attention_helper::AttentionParameters&, const T*, T*, T*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, onnxruntime::AllocatorPtr) const [with T = onnxruntime::MLFloat16; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]      !((past_key != nullptr) && (present_key == nullptr))    The implementation does not support past_value provided and present_value being null.   void onnxruntime::AttentionBase<T>::ComputeVxAttentionScore(T*, const T*, const T*, int, int, int, int, int, int, int, int, const T*, T*, bool, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const [with T = onnxruntime::MLFloat16]  !((past_value != nullptr) && (present_value == nullptr))        onnxruntime::common::Status onnxruntime::Attention<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]    void onnxruntime::AttentionBase<T>::ComputeAttentionProbs(T*, const T*, const T*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::attention_helper::AttentionParameters&, const T*, T*, T*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, onnxruntime::AllocatorPtr) const [with T = float; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]       void onnxruntime::AttentionBase<T>::ComputeVxAttentionScore(T*, const T*, const T*, int, int, int, int, int, int, int, int, const T*, T*, bool, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const [with T = float]   Input 'x' is expected to have 3 or 4 dimensions, got    Input 'cos_cache' is expected to have 3 dimensions, got         Input 'sin_cache' is expected to have 3 dimensions, got         Inputs 'cos_cache' and 'sin_cache' are expected to have         the same shape as input 'x', got        rotary_embedding_dim must be less than or equal to      head_size / 2 or rotary_embedding_dim / 2, got  Input 'cos_cache' dimension 2 should be same as         Input 'cos_cache' is expected to have 2 dimensions, got         Input 'sin_cache' is expected to have 2 dimensions, got         Input 'position_ids' is expected to have 2      Input 'position_ids' dimension 0 should be of size      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 supported  Attribute 'num_heads' must be provided when 'rotary_embedding_dim' is specified and input is not rank-4 (batch, num_heads, sequence, head).     onnxruntime::common::Status onnxruntime::RotaryEmbedding<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::MLFloat16]     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/llm/rotary_embedding.cc onnxruntime::common::Status onnxruntime::RotaryEmbedding<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]      onnxruntime::clip_internal::Clip_6Base<T>::Clip_6Base(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/clip.h     void onnxruntime::Clip::ComputeImpl<T>::operator()(const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const [with T = float]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/clip.cc    void onnxruntime::Clip::ComputeImpl<T>::operator()(const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const [with T = onnxruntime::MLFloat16]     void onnxruntime::Clip::ComputeImpl<T>::operator()(const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const [with T = double]     void onnxruntime::Clip::ComputeImpl<T>::operator()(const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const [with T = signed char]        void onnxruntime::Clip::ComputeImpl<T>::operator()(const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const [with T = unsigned char]      void onnxruntime::Clip::ComputeImpl<T>::operator()(const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const [with T = int]        void onnxruntime::Clip::ComputeImpl<T>::operator()(const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const [with T = unsigned int]       void onnxruntime::Clip::ComputeImpl<T>::operator()(const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const [with T = long int]   void onnxruntime::Clip::ComputeImpl<T>::operator()(const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const [with T = long unsigned int]  onnxruntime::common::Status onnxruntime::Det<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/det.cc     Input tensor should have a rank of at least 2   Matrix dimensions are not equal. Square matrix is expected      Cannot apply CumSum operator on a scalar        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/cumsum.cc  onnxruntime::common::Status onnxruntime::CumSum<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = long int]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::CumSum<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = int] onnxruntime::common::Status onnxruntime::CumSum<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = double]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::CumSum<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::vector<long int>; _Alloc = std::allocator<std::vector<long int> >; reference = std::vector<long int>&; size_type = long unsigned int]      Einsum op: There must be atleast one input      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const onnxruntime::Tensor*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::Tensor*>; reference = const onnxruntime::Tensor*&]      There was a problem acquiring temporary memory allocator in Einsum op   Einsum op: The candidate output does not match the actual output's shape        onnxruntime::common::Status onnxruntime::EinsumOp::DeviceHelpers::CpuDeviceHelpers::DataCopy(const onnxruntime::Tensor&, onnxruntime::Tensor&, void*)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/einsum_utils/einsum_auxiliary_ops.cc       output.SizeInBytes() == input.SizeInBytes()     The rank of the input must match permutation size for Transpose bool onnxruntime::EinsumOp::IsTransposeRequired(size_t, const gsl::span<const long unsigned int>&)      input_rank == permutation.size()        onnxruntime::Einsum::Einsum(const onnxruntime::OpKernelInfo&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/einsum.h   info.GetAttr<std::string>("equation", &equation_).IsOK()        Number of subscripts in the input equation does not match number of input tensors       std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = const onnxruntime::Tensor*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::Tensor*>; const_reference = const onnxruntime::Tensor* const&; size_type = long unsigned int]        Found a '.' not part of an ellipsis in input:   Einsum subscripts string contains too many subscript labels when compared to the rank of the input      Ellipsis must indicate a fixed number of dimensions across all inputs   Found '.' not part of an ellipsis in input:     The only subscript labels allowed are lower-cased letters (a-z) and upper-cased letters (A-Z)   Einsum operands could not be broadcast together. Please check input shapes/equation provided.Input shape of operand      is incompatible in the dimension       Another operand has a dim value of      Einsum subscripts string contains too many subscript labels when compared to the rank of the input      Einsum subscripts does not contain enough subscript labels and there is no ellipsis for input   onnxruntime::common::Status onnxruntime::EinsumComputePreprocessor::PostProcessBroadcastedDims()        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/einsum_utils/einsum_compute_preprocessor.cc        num_broadcasted_indices < num_of_ellipsis_dims_ The broadcasted dimensions of the inputs are incompatible       The innermost dims should have the same dim value to parse the diagonal elements        std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> onnxruntime::EinsumOp::DeviceHelpers::CpuDeviceHelpers::DiagonalInnermostDims(const onnxruntime::Tensor&, bool, onnxruntime::AllocatorPtr) input_dims[rank - 2] == input_dims[rank - 1]    Einsum op: Unsupported data type for Diagonal   Length of permutation must match the rank of the input to be permutated std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> onnxruntime::EinsumOp::Transpose(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::TensorShape&, const gsl::span<const long unsigned int>&, onnxruntime::AllocatorPtr, void*, const DeviceHelpers::Transpose&)        Cannot parse the diagonal elements along dims   std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> onnxruntime::EinsumOp::DeviceHelpers::CpuDeviceHelpers::Diagonal(const onnxruntime::Tensor&, int64_t, int64_t, onnxruntime::AllocatorPtr, void*)   rank >= 2 && dim_1 != dim_2 && input_dims[onnxruntime::narrow<size_t>(dim_1)] == input_dims[onnxruntime::narrow<size_t>(dim_2)] Rank of the input must match number of subscript labels corresponding to the input      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor>&]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::TensorShape; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::TensorShape>; reference = onnxruntime::TensorShape&]    Einsum op: The candidate output cannot be reshaped into the op's output void onnxruntime::EinsumTypedComputeProcessor<T>::FinalizeOutput(const onnxruntime::Tensor&, const gsl::span<const long int>&) [with T = float] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/einsum_utils/einsum_typed_compute_processor.cc     candidate_output.Shape().Size() == output_shape.Size()  Not all dimensions to be reduced have been reduced in the candidate output. Candidate output dims:      candidate_output_dims[iter] == 1        Einsum op: Could not copy the intermediate output's buffer into the op's output buffer. Error:  void onnxruntime::EinsumTypedComputeProcessor<T>::FinalizeOutput(const onnxruntime::Tensor&, const gsl::span<const long int>&) [with T = int]   void onnxruntime::EinsumTypedComputeProcessor<T>::FinalizeOutput(const onnxruntime::Tensor&, const gsl::span<const long int>&) [with T = double]        std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::TensorShape; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::TensorShape>; const_reference = const onnxruntime::TensorShape&; size_type = long unsigned int]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor>&; size_type = long unsigned int] The override dims are not compatible with given tensor's shape.         std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> onnxruntime::EinsumTypedComputeProcessor<T>::PairwiseOperandProcess(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::TensorShape&, const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::TensorShape&, const gsl::span<const long int>&, bool) [with T = float]     left.Shape().Size() == left_shape_override.Size()       right.Shape().Size() == right_shape_override.Size()     Ranks of pair-wise operands must be equal.      Einsum op: Input dimensions must be equal along an axis to be reduced across all inputs Einsum op: Input shapes do not align    Data types of the inputs must match for MatMul  std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> onnxruntime::EinsumOp::MatMul(const onnxruntime::Tensor&, const gsl::span<const long int>&, const onnxruntime::Tensor&, const gsl::span<const long int>&, onnxruntime::AllocatorPtr, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, void*, DeviceHelpers::MatMul<T>&) [with T = float; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>; DeviceHelpers::MatMul<T> = std::function<onnxruntime::common::Status(const float*, const float*, float*, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, void*)>] input_1.DataType() == input_2.DataType()        Einsum op: Exception during MatMul operation:   std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> onnxruntime::EinsumTypedComputeProcessor<T>::PairwiseOperandProcess(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::TensorShape&, const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::TensorShape&, const gsl::span<const long int>&, bool) [with T = int]       std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> onnxruntime::EinsumOp::MatMul(const onnxruntime::Tensor&, const gsl::span<const long int>&, const onnxruntime::Tensor&, const gsl::span<const long int>&, onnxruntime::AllocatorPtr, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, void*, DeviceHelpers::MatMul<T>&) [with T = int; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>; DeviceHelpers::MatMul<T> = std::function<onnxruntime::common::Status(const int*, const int*, int*, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, void*)>] std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> onnxruntime::EinsumTypedComputeProcessor<T>::PairwiseOperandProcess(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::TensorShape&, const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::TensorShape&, const gsl::span<const long int>&, bool) [with T = double]    std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> onnxruntime::EinsumOp::MatMul(const onnxruntime::Tensor&, const gsl::span<const long int>&, const onnxruntime::Tensor&, const gsl::span<const long int>&, onnxruntime::AllocatorPtr, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, void*, DeviceHelpers::MatMul<T>&) [with T = double; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>; DeviceHelpers::MatMul<T> = std::function<onnxruntime::common::Status(const double*, const double*, double*, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, void*)>]     typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::EinsumEquationPreprocessor; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::EinsumEquationPreprocessor>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::EinsumEquationPreprocessor&]   Inputs have ellipses in them but the provided output subscript does not contain an ellipsis     Found a '.' not part of an ellipsis in the output subscript provided    Found '.' not part of an ellipsis in the output subscript provided      Output subscript contains repeated letters      Output subscript contains letters not seen in the inputs        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/einsum.cc  Einsum op: An implementation for the input type         void onnxruntime::EinsumTypedComputeProcessor<T>::FinalizeOutput(const onnxruntime::Tensor&, const gsl::span<const long int>&) [with T = long int]      Invalid size requested for allocation:  static size_t onnxruntime::IAllocator::ValidatedCalcMemSizeForArray(size_t, size_t)     /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/framework/allocator.h Memory allocation failed. Size= static void onnxruntime::IAllocator::ValidateAllocation(void*, size_t)  Attempting to broadcast an axis by a dimension other than 1.    void onnxruntime::BroadcastIterator::Init(ptrdiff_t, ptrdiff_t) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/element_wise_ops.h void onnxruntime::BroadcastIterator::Append(ptrdiff_t, ptrdiff_t)       onnxruntime::Broadcaster::Broadcaster(gsl::span<const long int>, gsl::span<const long int>)     InputBroadcaster can only start at span boundary!       void onnxruntime::InputBroadcaster::AdvanceBy(size_t)   onnxruntime::OutputBroadcaster::OutputBroadcaster(size_t, onnxruntime::Tensor&, ptrdiff_t, ptrdiff_t)   start_offset >= 0 && real_end >= 0 && start_offset <= real_end && real_end <= len       ) are not at boundary of span with size:        start_offset % span_size == 0 && real_end % span_size == 0      onnxruntime::TensorAllocator::TensorAllocator(onnxruntime::OpKernelContext&)    Destination size does not match source. void onnxruntime::CopyCpuTensor(const Tensor*, Tensor*) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/utils.h  src->SizeInBytes() == tgt->SizeInBytes()        std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> onnxruntime::EinsumTypedComputeProcessor<T>::PairwiseOperandProcess(const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::TensorShape&, const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::TensorShape&, const gsl::span<const long int>&, bool) [with T = long int]  std::unique_ptr<onnxruntime::Tensor> onnxruntime::EinsumOp::MatMul(const onnxruntime::Tensor&, const gsl::span<const long int>&, const onnxruntime::Tensor&, const gsl::span<const long int>&, onnxruntime::AllocatorPtr, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, void*, DeviceHelpers::MatMul<T>&) [with T = long int; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>; DeviceHelpers::MatMul<T> = std::function<onnxruntime::common::Status(const long int*, const long int*, long int*, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, long unsigned int, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, void*)>]     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/element_wise_ranged_transform.h onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Abs<float>]     onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Abs<double>]    onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Abs<signed char>]       onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Abs<short int>] onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Abs<int>]       onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Abs<long int>]  onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Abs<unsigned char>]     onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Abs<short unsigned int>]        onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Abs<unsigned int>]      onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Abs<long unsigned int>] onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Neg<float>]     onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Neg<double>]    onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Neg<signed char>]       onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Neg<short int>] onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Neg<int>]       onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Neg<long int>]  onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Floor<float>]   onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Floor<double>]  onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Ceil<float>]    onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Ceil<double>]   onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Reciprocal<float>]      onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Reciprocal<double>]     onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Sqrt<float>]    onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Sqrt<double>]   onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Exp<float>]     onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Exp<double>]    onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Log<float>]     onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Log<double>]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::Min_6<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/element_wise_ops.cc        All inputs must have the same shape     onnxruntime::common::Status onnxruntime::Max_6<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::Mean_6<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]       fmod must have value either 0 or 1      onnxruntime::Mod::Mod(const onnxruntime::OpKernelInfo&) fmod attribute must be true for floating point types    void onnxruntime::mod_internal::CallModImpl<T, typename std::enable_if<std::is_floating_point<_Tp>::value, void>::type>::operator()(bool, onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float; typename std::enable_if<std::is_floating_point<_Tp>::value, void>::type = void] void onnxruntime::mod_internal::CallModImpl<T, typename std::enable_if<std::is_floating_point<_Tp>::value, void>::type>::operator()(bool, onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = double; typename std::enable_if<std::is_floating_point<_Tp>::value, void>::type = void]        void onnxruntime::mod_internal::CallModImpl<onnxruntime::MLFloat16>::operator()(bool, onnxruntime::OpKernelContext*) const      static void onnxruntime::IAllocator::ValidateAllocator(const T&) [with T = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]    onnxruntime::BitShift<T>::BitShift(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = unsigned char]   '. Valid values are 'LEFT' or 'RIGHT'.  onnxruntime::BitShift<T>::BitShift(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = unsigned int]    onnxruntime::BitShift<T>::BitShift(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = long unsigned int]       Invalid usage. Input 1 is a shape with no data. onnxruntime::Expand_8<std::__cxx11::basic_string<char> >::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const::<lambda(onnxruntime::BroadcastHelper&)> onnxruntime::common::Status onnxruntime::Sum_6<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = double]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::Sum_6<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Log<double>]       input_size < std::numeric_limits<std::ptrdiff_t>::max() onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Log<float>]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Exp<double>]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Exp<float>]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Sqrt<double>]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Sqrt<float>]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Reciprocal<double>]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Reciprocal<float>] onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Ceil<double>]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Ceil<float>]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Floor<double>]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Floor<float>]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Neg<long int>]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Neg<int>]  onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Neg<short int>]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Neg<signed char>]  onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Neg<double>]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Neg<float>]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Abs<long unsigned int>]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Abs<unsigned int>] onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Abs<short unsigned int>]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Abs<unsigned char>]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Abs<long int>]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Abs<int>]  onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Abs<short int>]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Abs<signed char>]  onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Abs<double>]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Abs<float>]        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::unique_ptr<void, onnxruntime::BufferDeleter>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<void, onnxruntime::BufferDeleter> >; reference = std::unique_ptr<void, onnxruntime::BufferDeleter>&; size_type = long unsigned int]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/matmul.cc  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = MLAS_SGEMM_DATA_PARAMS; _Alloc = std::allocator<MLAS_SGEMM_DATA_PARAMS>; reference = MLAS_SGEMM_DATA_PARAMS&; size_type = long unsigned int]    onnxruntime::GemmBase::GemmBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/gemm_base.h        info.GetAttr<int64_t>("transA", &temp).IsOK()   info.GetAttr<int64_t>("transB", &temp).IsOK()   info.GetAttr<float>("alpha", &alpha_).IsOK()    onnxruntime::GemmHelper::GemmHelper(const onnxruntime::TensorShape&, bool, const onnxruntime::TensorShape&, bool, const onnxruntime::TensorShape&)      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/gemm_helper.h      left.NumDimensions() == 2 || left.NumDimensions() == 1  Gemm: Invalid bias shape for broadcast  c_shape is required if c_data is provided       void onnxruntime::GemmBroadcastBias(ptrdiff_t, ptrdiff_t, T, const T*, const TensorShape*, T*) [with T = MLFloat16; ptrdiff_t = long int]       void onnxruntime::GemmBroadcastBias(ptrdiff_t, ptrdiff_t, T, const T*, const TensorShape*, T*) [with T = float; ptrdiff_t = long int]   void onnxruntime::GemmBroadcastBias(ptrdiff_t, ptrdiff_t, T, const T*, const TensorShape*, T*) [with T = double; ptrdiff_t = long int]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/hardmax.cc Hardmax inputs N, D and N * D must be <         SoftmaxCPU inputs N, D and N * D must be <      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = double; _Alloc = std::allocator<double>; reference = double&; size_type = long unsigned int]    input count mismatch, expected 2 inputs - the tensor to be processed and a tensor containing k value    k tensor should be a 1D tensor of size 1        value of k must not be negative ] should not be greater than specified axis dim value [ output count mismatch, expected 2 outputs to be present for TopK operator       input count mismatch, expected 1 input - the tensor to be processed     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/softmax.cc void onnxruntime::TopkOpset9ConstructorCommon(const OpKernelInfo&, int&, unsigned int&) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/top_k.cc   op_kernel_info.GetAttr<int64_t>("k", &k_temp).IsOK()    op_kernel_info.GetAttr<int64_t>("axis", &axis_temp).IsOK()      void onnxruntime::TopkOpset10ConstructorCommon(const OpKernelInfo&, int&)       void onnxruntime::TopkOpset11ConstructorCommon(const OpKernelInfo&, int&, bool&, bool&) op_kernel_info.GetAttr<int64_t>("largest", &largest_temp).IsOK()        op_kernel_info.GetAttr<int64_t>("sorted", &sorted_temp).IsOK()  Input of string must have output of int64       Input of int64 must have output of string       Input of tensor(string) must have output of tensor(int64)       Input of tensor(int64) must have output of tensor(string)       Invalid argument: X input has empty dimensions. Invalid Y argument: num_indices = 0     Invalid Y argument: index is out of range: Y[   onnxruntime::ml::CastMap::CastMap(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/cast_map.h   info.GetAttr<std::string>("cast_to", &attr).IsOK()       Expected TO_FLOAT, TO_STRING or TO_INT64       onnxruntime::ml::CAST_TO onnxruntime::ml::MakeCast(const std::string&)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/ml_common.h  info.GetAttr<std::string>("map_form", &attr).IsOK()     onnxruntime::ml::PACK_MAP onnxruntime::ml::MakePack(const std::string&) info.GetAttr<int64_t>("max_map", &max_map_).IsOK()      max_map must be > 0 if map_form is SPARSE       map_form_ != PACK_MAP::SPARSE || max_map_ > 0   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/category_mapper.h    onnxruntime::ml::CategoryMapper::CategoryMapper(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       num_entries == int_categories.size()    onnxruntime::ml::DictVectorizerOp<AttrType, TargetType>::DictVectorizerOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with AttrType = std::__cxx11::basic_string<char>; TargetType = long int]   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/dictvectorizer.h     info.GetAttrs(std::is_same<AttrType, std::string>::value ? "string_vocabulary" : "int64_vocabulary", vocabulary_).IsOK()        onnxruntime::ml::DictVectorizerOp<AttrType, TargetType>::DictVectorizerOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with AttrType = std::__cxx11::basic_string<char>; TargetType = float]      onnxruntime::ml::DictVectorizerOp<AttrType, TargetType>::DictVectorizerOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with AttrType = std::__cxx11::basic_string<char>; TargetType = double]     onnxruntime::ml::DictVectorizerOp<AttrType, TargetType>::DictVectorizerOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with AttrType = long int; TargetType = std::__cxx11::basic_string<char>]   onnxruntime::ml::DictVectorizerOp<AttrType, TargetType>::DictVectorizerOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with AttrType = long int; TargetType = float]      onnxruntime::ml::DictVectorizerOp<AttrType, TargetType>::DictVectorizerOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with AttrType = long int; TargetType = double]     const T* onnxruntime::OpKernelContext::Input(int) const [with T = std::map<long int, double>]   const T* onnxruntime::OpKernelContext::Input(int) const [with T = std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, double>]   const T* onnxruntime::OpKernelContext::Input(int) const [with T = std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, float>]    const T* onnxruntime::OpKernelContext::Input(int) const [with T = std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, long int>] inputdimensions attribute must be provided      onnxruntime::ml::FeatureVectorizer::FeatureVectorizer(const onnxruntime::OpKernelInfo&) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/feature_vectorizer.h status.IsOK() && !input_dimensions_.empty()     ) does not match number of inputdimensions values (     virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::FeatureVectorizer::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/feature_vectorizer.cc        input_count >= 0 && static_cast<size_t>(input_count) == input_dimensions_.size()        Expected 'replaced_value_float' attribute since 'imputed_value_floats' is specified     onnxruntime::ml::ImputerOp::ImputerOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/imputer.cc   Expected 'replace_value_int64' attribute since 'imputed_values_int64' is specified      Must provide imputed_values_float_ or imputed_values_int64_ but not both.       imputed_values_float_.empty() ^ imputed_values_int64_.empty()   virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::ImputerOp::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const    Empty value of imputed values.  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/label_encoder.h      onnxruntime::ml::LabelEncoder::LabelEncoder(const onnxruntime::OpKernelInfo&)   info.GetAttr<std::string>("default_string", &default_string_).IsOK()    info.GetAttr<int64_t>("default_int64", &default_int_).IsOK()     Expected std::map<int64_t, float> or std::map<int64_t, std::string>    Negative index values are not permitted. First entry in map has index value of  onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::CastMap::ComputeImpl(onnxruntime::OpKernelContext&, TTo) const [with TFrom = float; TTo = float]   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/cast_map.cc  cur_input == end_input || cur_input->first >= 0 onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::CastMap::ComputeImpl(onnxruntime::OpKernelContext&, TTo) const [with TFrom = std::__cxx11::basic_string<char>; TTo = float]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::CastMap::ComputeImpl(onnxruntime::OpKernelContext&, TTo) const [with TFrom = float; TTo = long int]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::CastMap::ComputeImpl(onnxruntime::OpKernelContext&, TTo) const [with TFrom = std::__cxx11::basic_string<char>; TTo = long int]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::CastMap::ComputeImpl(onnxruntime::OpKernelContext&, TTo) const [with TFrom = float; TTo = std::__cxx11::basic_string<char>]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::CastMap::ComputeImpl(onnxruntime::OpKernelContext&, TTo) const [with TFrom = std::__cxx11::basic_string<char>; TTo = std::__cxx11::basic_string<char>]     LabelEncoder could not unpack default tensor    T onnxruntime::ml::GetDefault(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, const T&) [with T = std::__cxx11::basic_string<char>; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]       T onnxruntime::ml::GetDefault(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, const T&) [with T = float; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]  onnxruntime::ml::LabelEncoder_2<TKey, TValue>::LabelEncoder_2(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = std::__cxx11::basic_string<char>; TValue = float]  onnxruntime::ml::LabelEncoder_2<TKey, TValue>::LabelEncoder_2(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = long int; TValue = float]  onnxruntime::ml::LabelEncoder_2<TKey, TValue>::LabelEncoder_2(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = float; TValue = long int]  onnxruntime::ml::LabelEncoder_2<TKey, TValue>::LabelEncoder_2(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = float; TValue = float]     onnxruntime::ml::LabelEncoder_2<TKey, TValue>::LabelEncoder_2(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = std::__cxx11::basic_string<char>; TValue = long int]       onnxruntime::ml::LabelEncoder_2<TKey, TValue>::LabelEncoder_2(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = long int; TValue = long int]       LabelEncoder is missing attribute       std::vector<T> onnxruntime::ml::GetAttribute(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, const std::string&) [with T = std::__cxx11::basic_string<char>; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]      LabelEncoder could not unpack tensor attribute  Keys and values must have the same length.      onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = std::__cxx11::basic_string<char>; TValue = std::__cxx11::basic_string<char>]       T onnxruntime::ml::GetDefault(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, const T&) [with T = short int; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]      std::vector<T> onnxruntime::ml::GetAttribute(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, const std::string&) [with T = short int; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]     onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = std::__cxx11::basic_string<char>; TValue = short int]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = short int; _Alloc = std::allocator<short int>; reference = short int&; size_type = long unsigned int]   std::vector<T> onnxruntime::ml::GetAttribute(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, const std::string&) [with T = float; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>] onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = float; TValue = float]     onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = float; TValue = std::__cxx11::basic_string<char>]  onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = std::__cxx11::basic_string<char>; TValue = float]  std::vector<T> onnxruntime::ml::GetAttribute(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, const std::string&) [with T = double; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]        onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = double; TValue = double]   onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = double; TValue = std::__cxx11::basic_string<char>] onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = std::__cxx11::basic_string<char>; TValue = double] onnxruntime::ml::LabelEncoder_2<TKey, TValue>::LabelEncoder_2(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = std::__cxx11::basic_string<char>; TValue = std::__cxx11::basic_string<char>]       onnxruntime::ml::LabelEncoder_2<TKey, TValue>::LabelEncoder_2(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = float; TValue = std::__cxx11::basic_string<char>]  onnxruntime::ml::LabelEncoder_2<TKey, TValue>::LabelEncoder_2(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = long int; TValue = std::__cxx11::basic_string<char>]       std::vector<T> onnxruntime::ml::GetAttribute(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, const std::string&) [with T = long int; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]      onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = long int; TValue = long int]       onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = long int; TValue = std::__cxx11::basic_string<char>]       onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = long int; TValue = float]  onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = float; TValue = long int]  onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = std::__cxx11::basic_string<char>; TValue = long int]       onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = double; TValue = long int] onnxruntime::ml::LabelEncoder_4<TKey, TValue>::LabelEncoder_4(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with TKey = long int; TValue = double] Invalid argument: input has empty dimensions.   Either both scale and offset can be of feature size (   gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = short int]    gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = std::__cxx11::basic_string<char>]     Unexpected value for post_eval_transform        onnxruntime::ml::POST_EVAL_TRANSFORM onnxruntime::ml::MakeTransform(const std::string&) onnxruntime::ml::LinearClassifier::LinearClassifier(const onnxruntime::OpKernelInfo&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/linearclassifier.cc  void onnxruntime::ml::batched_update_scores_inplace(gsl::span<ElementType>, int64_t, int64_t, POST_EVAL_TRANSFORM, int, bool, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) [with T = float; int64_t = long int]       scores.size() == static_cast<size_t>(expected_num_scores)       Unexpected value for 'add_second_class' of      Input shape had more than 2 dimension. Dims=    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/linearregressor.cc   onnxruntime::ml::LinearRegressor::LinearRegressor(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     onnxruntime::ml::Normalizer::Normalizer(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/normalizer.h info.GetAttr<std::string>("norm", &norm).IsOK() onnxruntime::ml::NORMALIZE onnxruntime::ml::MakeNormalize(const std::string&)   One and only one of the 'cats_*' attributes must be defined     onnxruntime::ml::OneHotEncoderOp<T>::OneHotEncoderOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = long int]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/onehotencoder.cc     tmp_cats_int64s.empty() || tmp_cats_strings.empty()     onnxruntime::ml::OneHotEncoderOp<T>::OneHotEncoderOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float] onnxruntime::ml::OneHotEncoderOp<T>::OneHotEncoderOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = double]        onnxruntime::ml::OneHotEncoderOp<T>::OneHotEncoderOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = std::__cxx11::basic_string<char>]      onnxruntime::ml::KERNEL onnxruntime::ml::MakeKernel(const std::string&) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/svmclassifier.h      onnxruntime::ml::SVMCommon::SVMCommon(const onnxruntime::OpKernelInfo&) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/svmclassifier.cc     onnxruntime::ml::SVMClassifier::SVMClassifier(const onnxruntime::OpKernelInfo&) proba_.size() == probb_.size()  info.GetAttrs<std::string>("classlabels_strings", classlabels_strings_).IsOK() || info.GetAttrs<int64_t>("classlabels_ints", classlabels_ints_).IsOK()  classlabels_strings_.size() > 0 || classlabels_ints_.size() > 0 Input shape needs to be at least a single dimension.    void* onnxruntime::IAllocator::AllocArray(size_t, size_t)       void onnxruntime::ml::CastInputToFloat(const onnxruntime::Tensor&, gsl::span<float>&) [with SrcType = int]      void onnxruntime::ml::CastInputToFloat(const onnxruntime::Tensor&, gsl::span<float>&) [with SrcType = long int] void onnxruntime::ml::CastInputToFloat(const onnxruntime::Tensor&, gsl::span<float>&) [with SrcType = double]   Unsupported input element type of       Scores output is incorrect size. Expected:      void onnxruntime::ml::LinearClassifier::ComputeImpl(gsl::span<const float>, ptrdiff_t, ptrdiff_t, ptrdiff_t, const std::vector<float>&, const std::vector<float>&, onnxruntime::Tensor&, onnxruntime::Tensor&, onnxruntime::ml::POST_EVAL_TRANSFORM, bool, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const scores_output_data.size() >= scores_output_size Unknown Category and zeros = 0. Rank of input to Normalized must be less than 2. Got    Unexpected NORMALIZE value of   onnxruntime::ml::ScalerOp<T>::ScalerOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/scaler.cc    scale_.size() == offset_.size() onnxruntime::ml::ScalerOp<T>::ScalerOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = double]      onnxruntime::ml::ScalerOp<T>::ScalerOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = long int]    onnxruntime::ml::ScalerOp<T>::ScalerOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = int] std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<double>*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<double>*>; const_reference = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<double>* const&; size_type = long unsigned int]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> >; reference = onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>&; size_type = long unsigned int]    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/svmregressor.cc      onnxruntime::ml::SVMRegressor<T>::SVMRegressor(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]       Unexpected value for node_mode  onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX onnxruntime::ml::MakeTreeNodeMode(const std::string&)   Unexpected value for aggregate_function onnxruntime::ml::AGGREGATE_FUNCTION onnxruntime::ml::MakeAggregateFunction(const std::string&)  onnxruntime::ml::detail::NODE_MODE_ORT onnxruntime::ml::detail::Convert_NODE_MODE_ONNX_to_ORT(onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/tree_ensemble_aggregator.h   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/tree_ensemble.cc     onnxruntime::ml::TreeEnsemble<T>::TreeEnsemble(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]       onnxruntime::ml::TreeEnsemble<T>::TreeEnsemble(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = double]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/tree_ensemble_attribute.h    onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<ThresholdType>::TreeEnsembleAttributesV5(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with ThresholdType = double]      Unknown value for aggregate_function.   std::string onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<ThresholdType>::aggregateFunctionToString() const [with ThresholdType = double; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]   Unknown value for post_transform.       std::string onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<ThresholdType>::postTransformToString() const [with ThresholdType = double; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::vector<double>; _Alloc = std::allocator<std::vector<double> >; reference = std::vector<double>&]  Placeholder for a false branch was already updated, placeholder=        void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<ThresholdType>::transformInputOneTree(size_t, int64_t, int64_t, bool, std::vector<std::vector<T> >&, onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<ThresholdType>&) const [with ThresholdType = double; size_t = long unsigned int; int64_t = long int]      output.nodes_falsenodeids[static_cast<size_t>(placeholder_to_update)] == -1     std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX>; const_reference = const onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX&; size_type = long unsigned int] std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::vector<double>; _Alloc = std::allocator<std::vector<double> >; reference = std::vector<double>&; size_type = long unsigned int]    A placeholder for a false branch was not replaced, falsenodeid= /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/tree_ensemble_common.h       TreeEnsemble only works on 1D, 2D tensors.      void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorAverage<double, double, double>; InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double]        One path in the graph requests feature  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >; _Alloc = std::allocator<absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > > >; reference = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >&; size_type = long unsigned int]     void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<InputType, ThresholdType, OutputType>::ProcessTreeNodePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, const onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>&, gsl::span<const onnxruntime::ml::detail::SparseValue<ThresholdType> >) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >]      it->i < (int64_t)predictions.size()     void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorAverage<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >; int64_t = long int]    this->base_values_.size() == predictions.size() void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<double, double, double>; InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double]    void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMax<double, double, double>; InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double]    void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMax<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >]     predictions.size() == predictions2.size()       void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregator<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >; int64_t = long int]   predictions.size() == (size_t)n_targets_or_classes_     Unknown aggregation function in TreeEnsemble.   onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::compute(onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double]      onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<ThresholdType>::TreeEnsembleAttributesV5(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with ThresholdType = float]       std::string onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<ThresholdType>::aggregateFunctionToString() const [with ThresholdType = float; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]    std::string onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<ThresholdType>::postTransformToString() const [with ThresholdType = float; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::vector<float>; _Alloc = std::allocator<std::vector<float> >; reference = std::vector<float>&]     void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<ThresholdType>::transformInputOneTree(size_t, int64_t, int64_t, bool, std::vector<std::vector<T> >&, onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<ThresholdType>&) const [with ThresholdType = float; size_t = long unsigned int; int64_t = long int]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::vector<float>; _Alloc = std::allocator<std::vector<float> >; reference = std::vector<float>&; size_type = long unsigned int]       void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMax<float, float, float>; InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> >; reference = onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>&; size_type = long unsigned int]       std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<float>*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<float>*>; const_reference = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<float>* const&; size_type = long unsigned int]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >; _Alloc = std::allocator<absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > > >; reference = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >&; size_type = long unsigned int]   void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMax<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >]  void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregator<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >; int64_t = long int]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::compute(onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*) const [with InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float] std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, double>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, double> >; const_reference = const onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, double>&; size_type = long unsigned int]      Unknown node mode in TreeEnsembleCommon::ProcessTreeNodeLeave:  onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>* onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ProcessTreeNodeLeave(onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>*, const InputType*) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double]       size_t onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::AddNodes(size_t, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX>&, onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int>&, onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int>&, gsl::span<const long int>, gsl::span<const ThresholdType>, gsl::span<const float>, gsl::span<const long int>, std::vector<long unsigned int>&, int64_t, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId>&, gsl::span<const float>, gsl::span<const ThresholdType>, onnxruntime::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> >&) [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double; size_t = long unsigned int; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX> = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX, 41, std::allocator<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX> >; onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int> = absl::lts_20250814::InlinedVector<long unsigned int, 6, std::allocator<long unsigned int> >; int64_t = long int; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId> = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId> >; onnxruntime::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int>, 2, std::allocator<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> > >]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<double>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<double> >; reference = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<double>&; size_type = long unsigned int]     False node must always be the next node, but it isn't at index  std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, float>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, float> >; const_reference = const onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, float>&; size_type = long unsigned int] onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>* onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ProcessTreeNodeLeave(onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>*, const InputType*) const [with InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float]  size_t onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::AddNodes(size_t, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX>&, onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int>&, onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int>&, gsl::span<const long int>, gsl::span<const ThresholdType>, gsl::span<const float>, gsl::span<const long int>, std::vector<long unsigned int>&, int64_t, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId>&, gsl::span<const float>, gsl::span<const ThresholdType>, onnxruntime::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> >&) [with InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float; size_t = long unsigned int; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX> = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX, 41, std::allocator<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX> >; onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int> = absl::lts_20250814::InlinedVector<long unsigned int, 6, std::allocator<long unsigned int> >; int64_t = long int; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId> = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId> >; onnxruntime::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int>, 2, std::allocator<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> > >]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<float>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<float> >; reference = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<float>&; size_type = long unsigned int]        void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >]     void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMin<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >]     void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<InputType, ThresholdType, OutputType>::ProcessTreeNodePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, const onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>&, gsl::span<const onnxruntime::ml::detail::SparseValue<ThresholdType> >) const [with InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >]   void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >]  void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorAverage<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >; int64_t = long int] void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMin<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >]  onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<ThresholdType>::TreeEnsembleAttributesV3(const onnxruntime::OpKernelInfo&, bool) [with ThresholdType = double]        nodes_falsenodeids.size() == nodes_featureids.size()    nodes_falsenodeids.size() == nodes_modes_string.size()  nodes_falsenodeids.size() == nodes_nodeids.size()       nodes_falsenodeids.size() == nodes_treeids.size()       nodes_falsenodeids.size() == nodes_truenodeids.size()   nodes_falsenodeids.size() == nodes_values.size() || nodes_falsenodeids.size() == nodes_values_as_tensor.size()  target_class_ids.size() == target_class_nodeids.size()  target_class_ids.size() == target_class_treeids.size()  target_class_weights.empty() || target_class_ids.size() == target_class_weights.size()  base_values.empty() || base_values_as_tensor.empty()    nodes_hitrates.empty() || nodes_hitrates_as_tensor.empty()      nodes_values.empty() || nodes_values_as_tensor.empty()  target_class_weights.empty() || target_class_weights_as_tensor.empty()  nodes_modes_string.size() < std::numeric_limits<uint32_t>::max()        onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<ThresholdType>::TreeEnsembleAttributesV3(const onnxruntime::OpKernelInfo&, bool) [with ThresholdType = float] void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMin<double, double, double>; InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double]    void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorAverage<float, float, float>; InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float]      void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<float, float, float>; InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float]  void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMin<float, float, float>; InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/tree_ensemble_classifier.cc  onnxruntime::ml::TreeEnsembleClassifier<T>::TreeEnsembleClassifier(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]   onnxruntime::ml::TreeEnsembleClassifier<T>::TreeEnsembleClassifier(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = double]  onnxruntime::ml::TreeEnsembleClassifier<T>::TreeEnsembleClassifier(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = long int]        onnxruntime::ml::TreeEnsembleClassifier<T>::TreeEnsembleClassifier(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = int]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommonClassifier<InputType, ThresholdType, OutputType>::compute(onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*) const [with InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float] onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommonClassifier<InputType, ThresholdType, OutputType>::compute(onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*) const [with InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommonClassifier<InputType, ThresholdType, OutputType>::compute(onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommonClassifier<InputType, ThresholdType, OutputType>::compute(onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*) const [with InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float]       void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMax<long int, float, float>; InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float]    void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMax<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >]       void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregator<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >; int64_t = long int]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::compute(onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*) const [with InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float]      void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorAverage<int, float, float>; InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float]  void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<InputType, ThresholdType, OutputType>::ProcessTreeNodePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, const onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>&, gsl::span<const onnxruntime::ml::detail::SparseValue<ThresholdType> >) const [with InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >]     void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorAverage<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >; int64_t = long int]   void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<int, float, float>; InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float]      void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMax<int, float, float>; InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float]      void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMax<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >]    void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregator<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >; int64_t = long int]  onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::compute(onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*) const [with InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float]   void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMax<double, double, float>; InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float]      void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMax<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >]      void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregator<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >; int64_t = long int]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::compute(onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float]       classlabels_int64sbase_values_as_tensor std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, int>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, int> >; const_reference = const onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, int>&; size_type = long unsigned int]       onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>* onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ProcessTreeNodeLeave(onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>*, const InputType*) const [with InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float]    std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, long int>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, long int> >; const_reference = const onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, long int>&; size_type = long unsigned int]        onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>* onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ProcessTreeNodeLeave(onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>*, const InputType*) const [with InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float]       onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>* onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ProcessTreeNodeLeave(onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>*, const InputType*) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float]        void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >]    void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<InputType, ThresholdType, OutputType>::ProcessTreeNodePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, const onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>&, gsl::span<const onnxruntime::ml::detail::SparseValue<ThresholdType> >) const [with InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >]        void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMin<int, float, float>; InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float]      void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMin<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >]    void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorAverage<long int, float, float>; InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float]        void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorAverage<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >; int64_t = long int]      void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<long int, float, float>; InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float]    void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMin<long int, float, float>; InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float]    void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMin<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >]       void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorAverage<double, double, float>; InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float]  void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<InputType, ThresholdType, OutputType>::ProcessTreeNodePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, const onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<ThresholdType>&, gsl::span<const onnxruntime::ml::detail::SparseValue<ThresholdType> >) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >]       void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorAverage<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >; int64_t = long int]     void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<double, double, float>; InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float]      void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMin<double, double, float>; InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float]      void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorMin<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >]      size_t onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::AddNodes(size_t, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX>&, onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int>&, onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int>&, gsl::span<const long int>, gsl::span<const ThresholdType>, gsl::span<const float>, gsl::span<const long int>, std::vector<long unsigned int>&, int64_t, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId>&, gsl::span<const float>, gsl::span<const ThresholdType>, onnxruntime::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> >&) [with InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float; size_t = long unsigned int; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX> = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX, 41, std::allocator<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX> >; onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int> = absl::lts_20250814::InlinedVector<long unsigned int, 6, std::allocator<long unsigned int> >; int64_t = long int; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId> = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId> >; onnxruntime::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int>, 2, std::allocator<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> > >]        size_t onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::AddNodes(size_t, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX>&, onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int>&, onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int>&, gsl::span<const long int>, gsl::span<const ThresholdType>, gsl::span<const float>, gsl::span<const long int>, std::vector<long unsigned int>&, int64_t, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId>&, gsl::span<const float>, gsl::span<const ThresholdType>, onnxruntime::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> >&) [with InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float; size_t = long unsigned int; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX> = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX, 41, std::allocator<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX> >; onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int> = absl::lts_20250814::InlinedVector<long unsigned int, 6, std::allocator<long unsigned int> >; int64_t = long int; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId> = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId> >; onnxruntime::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int>, 2, std::allocator<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> > >]   size_t onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::AddNodes(size_t, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX>&, onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int>&, onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int>&, gsl::span<const long int>, gsl::span<const ThresholdType>, gsl::span<const float>, gsl::span<const long int>, std::vector<long unsigned int>&, int64_t, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId>&, gsl::span<const float>, gsl::span<const ThresholdType>, onnxruntime::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> >&) [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float; size_t = long unsigned int; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX> = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX, 41, std::allocator<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX> >; onnxruntime::InlinedVector<long unsigned int> = absl::lts_20250814::InlinedVector<long unsigned int, 6, std::allocator<long unsigned int> >; int64_t = long int; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId> = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId> >; onnxruntime::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int>, 2, std::allocator<std::pair<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElementId, unsigned int> > >]    void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >]       void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorSum<InputType, ThresholdType, OutputType>::MergePrediction(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >]      TreeEnsemble could not unpack tensor attribute  onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::GetAnyVectorAttrsOrDefault(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, std::vector<T>&) [with T = double; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/tree_ensemble_helper.cc      onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::GetAnyVectorAttrsOrDefault(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, std::vector<T>&) [with T = unsigned char; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/treeregressor.cc     onnxruntime::ml::TreeEnsembleRegressor<T>::TreeEnsembleRegressor(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]     onnxruntime::ml::TreeEnsembleRegressor<T>::TreeEnsembleRegressor(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = double]    Must provide classlabels_strings or classlabels_int64s but not both.    onnxruntime::ml::ZipMapOp::ZipMapOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/ml/zipmap.cc    classlabels_strings_.empty() ^ classlabels_int64s_.empty()      Training mode only supports spatial BN  onnxruntime::BatchNorm<T>::BatchNorm(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/batch_norm.h onnxruntime::BatchNorm<T>::BatchNorm(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = double]        static void SafeIntExceptionHandler<onnxruntime::OnnxRuntimeException>::SafeIntOnDivZero()      onnxruntime::AutoPadType onnxruntime::StringToAutoPadType(const std::string&)   A Conv/ConvTranspose node has both 'auto_pad' and 'pads' attributes     onnxruntime::ConvAttributes::ConvAttributes(const onnxruntime::OpKernelInfo&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/conv_attributes.h    auto_pad == AutoPadType::NOTSET onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::GetAnyVectorAttrsOrDefault(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, std::vector<T>&) [with T = float; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>] Zipmap does not support empty dim count Zipmap only supports 1D or 2D input tensors     T* OrtValue::GetMutable() [with T = std::vector<std::map<std::__cxx11::basic_string<char>, float> >]    T* OrtValue::GetMutable() [with T = std::vector<std::map<long int, float> >]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::map<long int, float>; _Alloc = std::allocator<std::map<long int, float> >; reference = std::map<long int, float>&; size_type = long unsigned int]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/unpool.h     onnxruntime::MaxUnpool::MaxUnpool(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     Pad should be smaller than kernel.      pads_[dim] < kernel_shape_[dim] && pads_[dim + kernel_shape_.size()] < kernel_shape_[dim]       strides_.size() == kernel_shape_.size() /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/Unpool.cc    Input dimension cannot be less than 3.  Index tensor shape should be same as that of the input data tensor to unpool.   Shape must be 1 dimensional as it's tensor data of a shape      output_shape is smaller than minimum required. output_shape:    Invalid number of outputs for BN training       onnxruntime::common::Status onnxruntime::BatchNorm<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = double]   !is_train_ || ((!saved_mean && !saved_inv_std) || (saved_mean && saved_inv_std))        onnxruntime::common::Status onnxruntime::BatchNorm<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/conv.cc      output and sum shape must match target_weightsbase_values_as_tensor     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     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/instance_norm.cc     X num_dims does not match W num_dims.   filter number not equal to input channel number.        Input channels is not divisible by group.       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/conv_transpose_attributes.h  `InlinedVector::at(size_type)` failed bounds check      void onnxruntime::ConvTransposeAttributes::ComputeTransposePadAndOutputShape(int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::AutoPadType, int64_t*, int64_t*, int64_t*) const void onnxruntime::ConvTransposeAttributes::ComputePadsAndOutputShape(onnxruntime::TensorShape, int64_t, const onnxruntime::TensorShapeVector&, const onnxruntime::TensorShapeVector&, const onnxruntime::TensorShapeVector&, const onnxruntime::TensorShapeVector&, int64_t, onnxruntime::ConvAttributes::ConvPadVector*, onnxruntime::TensorShapeVector*, bool) const  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/conv_transpose.cc    ratio input should have a single value. float onnxruntime::{anonymous}::GetRatioOrDefault(const onnxruntime::Tensor*) [with T2 = double]        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/dropout_op.h ratio_tensor->Shape().Size() == 1       ratio must be in the range [0, 1)       0.0f <= ratio_value && ratio_value < 1.0f       gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = bool] X and mask should have the same shape   onnxruntime::common::Status onnxruntime::Dropout<T1, T2>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T1 = double; T2 = double]  !mask || mask->Shape() == X_shape       onnxruntime::common::Status onnxruntime::Dropout<T1, T2>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T1 = float; T2 = double]   float onnxruntime::{anonymous}::GetRatioOrDefault(const onnxruntime::Tensor*) [with T2 = float] onnxruntime::common::Status onnxruntime::Dropout<T1, T2>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T1 = double; T2 = float]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::Dropout<T1, T2>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T1 = float; T2 = float]    The rank of input tensor must be >= axis        virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::Flatten::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/flatten.h    gsl::narrow_cast<int64_t>(X_shape.NumDimensions()) >= axis      onnxruntime::Flatten::Flatten(const onnxruntime::OpKernelInfo&) info.GetAttr<int64_t>("axis", &axis_).IsOK()    onnxruntime::InstanceNorm<T>::InstanceNorm(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/instance_norm.h      op_kernel_info.GetAttr<float>("epsilon", &epsilon_).IsOK()      void onnxruntime::{anonymous}::ComputeJobGenericShared(const DataT*, const DataT*, const DataT*, ptrdiff_t, const onnxruntime::LayerNormParams&, const float*, const float*, float, bool, DataT*, U*, U*) [with DataT = onnxruntime::MLFloat16; MathPolicy = HalfMath; U = onnxruntime::MLFloat16; ptrdiff_t = long int]        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/layer_norm_impl.cc   void onnxruntime::{anonymous}::ComputeJobGenericShared(const DataT*, const DataT*, const DataT*, ptrdiff_t, const onnxruntime::LayerNormParams&, const float*, const float*, float, bool, DataT*, U*, U*) [with DataT = onnxruntime::MLFloat16; MathPolicy = HalfMath; U = float; ptrdiff_t = long int] onnxruntime::LpNorm<T>::LpNorm(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/lp_norm.h    op_kernel_info.GetAttr<int64_t>("axis", &axis_).IsOK()  op_kernel_info.GetAttr<int64_t>("p", &p_).IsOK()        onnxruntime::LpNorm<T>::LpNorm(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = double]      onnxruntime::LRN<T>::LRN(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/lrn.h        info.GetAttr<int64_t>("size", &size).IsOK()     info.GetAttr<float>("beta", &beta_).IsOK()      onnxruntime::PoolAttributes::PoolAttributes(const onnxruntime::OpNodeProtoHelper<onnxruntime::ProtoHelperNodeContext>&, const std::string&, int)        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/pool_attributes.h    info.GetAttrs("kernel_shape", kernel_shape).IsOK()      info.GetAttr<std::string>("auto_pad", &auto_padding).IsOK()     info.GetAttr<int64_t>("count_include_pad", &temp).IsOK()        info.GetAttr("storage_order", &storage_order).IsOK()    pads[dim] < kernel_shape[dim] && pads[dim + kernel_shape.size()] < kernel_shape[dim]    strides.size() == kernel_shape.size()   Dilations dimensions should match kernel shape  dilations.size() == kernel_shape.size() void onnxruntime::PoolProcessContext::init(const onnxruntime::OpKernelInfo&)    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/pool_base.h  info.GetAttr<int64_t>("p", &p_).IsOK()  onnxruntime::LpPoolV18<T>::LpPoolV18(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/pool.h       onnxruntime::common::Status onnxruntime::LRN<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/lrn.cc       X->Shape().NumDimensions() == 4 /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/pool.cc      kernel_shape num_dims is not compatible with X num_dims.        Unsupported kernel dimension :  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::{anonymous}::PreCalc<double>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::{anonymous}::PreCalc<double> >; reference = onnxruntime::{anonymous}::PreCalc<double>&; size_type = long unsigned int]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::{anonymous}::PreCalc<float>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::{anonymous}::PreCalc<float> >; reference = onnxruntime::{anonymous}::PreCalc<float>&; size_type = long unsigned int]     Number of dimensions for batch indices should be exactly 1      Number of dimensions for rois should be exactly         Second dimension for rois should be exactly     First dimension (num_rois) of batch_indices and rois don't match        onnxruntime::common::Status onnxruntime::RoiPool<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/roi_pool.cc  static onnxruntime::common::Status onnxruntime::NonMaxSuppressionBase::PrepareCompute(onnxruntime::OpKernelContext*, onnxruntime::PrepareContext&)      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.     onnxruntime::common::Status onnxruntime::DynamicQuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = unsigned char]        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/quantization/dynamicquantizelinear.cc   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/roi_pool.h   onnxruntime::RoiPool<T>::RoiPool(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]     info.GetAttr<float>("spatial_scale", &spatial_scale_).IsOK()    onnxruntime::Shrink::Shrink(const onnxruntime::OpKernelInfo&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/shrink.h     op_kernel_info.GetAttr<float>("bias", &bias_temp).IsOK()        op_kernel_info.GetAttr<float>("lambd", &lambd_temp).IsOK()      center_point_box only support 0 or 1    onnxruntime::NonMaxSuppressionBase::NonMaxSuppressionBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/object_detection/non_max_suppression.h  0 == center_point_box_ || 1 == center_point_box_        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::NonMaxSuppression::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const::BoxInfoPtr; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::NonMaxSuppression::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const::BoxInfoPtr>; reference = onnxruntime::NonMaxSuppression::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const::BoxInfoPtr&]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::SelectedIndex; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::SelectedIndex>; reference = onnxruntime::SelectedIndex&]      virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::NonMaxSuppression::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const        Optional op must have a TypeProto in the 'type' attribute if the attribute is present   onnxruntime::Optional::Optional(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/optional/optional_ops.h onnxruntime::TfIdfVectorizer::TfIdfVectorizer(const onnxruntime::OpKernelInfo&) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/tfidfvectorizer.cc    is unrecognized, acceptable values are TF,IDF,TFIDF    impl_->weighting_criteria_ != kNone     Required min_gram_length must be positive:      min_gram_length >= max_gram_length required:    impl_->max_gram_length_ >= impl_->min_gram_length_      max_skip_count must be non-negative:    Non-empty ngram_counts is required      status.IsOK() && !impl_->ngram_counts_.empty()  min_gram_length must be inbounds of ngram_counts:       size_t(impl_->min_gram_length_) <= impl_->ngram_counts_.size()  max_gram_length must be inbounds of ngram_counts:       size_t(impl_->max_gram_length_) <= impl_->ngram_counts_.size()  Non-empty ngram_indexes is required     status.IsOK() && !impl_->ngram_indexes_.empty() std::all_of(impl_->ngram_indexes_.begin(), impl_->ngram_indexes_.end(), [](int64_t i) { return i >= 0; })       impl_->weights_.size() == impl_->ngram_indexes_.size()  pool_strings must not be empty if specified     non-empty pool_int64s is required if pool_strings not provided  status.IsOK() && !pool_int64s.empty()   n-gram counts out of bounds for         end_idx >= start_idx && end_idx <= total_items  Number of items must compose whole      Duplicate ngram detected, size:         size_t onnxruntime::ngram_details::PopulateGrams(ForwardIter, size_t, size_t, size_t, Map&) [with K = long int; ForwardIter = gsl::details::span_iterator<const long int>; Map = onnxruntime::InlinedHashMap<long int, std::unique_ptr<NgramPart<long int> > >; size_t = long unsigned int]     size_t onnxruntime::ngram_details::PopulateGrams(ForwardIter, size_t, size_t, size_t, Map&) [with K = std::__cxx11::basic_string<char>; ForwardIter = __gnu_cxx::__normal_iterator<std::reference_wrapper<const std::__cxx11::basic_string<char> >*, std::vector<std::reference_wrapper<const std::__cxx11::basic_string<char> > > >; Map = absl::lts_20250814::flat_hash_map<std::reference_wrapper<const std::__cxx11::basic_string<char> >, std::unique_ptr<NgramPart<std::__cxx11::basic_string<char> > >, std::hash<std::__cxx11::basic_string<char> >, std::equal_to<std::__cxx11::basic_string<char> > >; size_t = long unsigned int]    Negative ngram_indexes values are not allowed   Input shape must have either [C] or [B,C] dimensions with B > 0.        typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::TfIdfVectorizer::Impl; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::TfIdfVectorizer::Impl>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::TfIdfVectorizer::Impl&]   specified. It should be either avg or max      onnxruntime::RoiAlignBase::RoiAlignBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/object_detection/roialign.h     Sampling ratio should be >=0, but it was        The existing summation for max mode and sampling ratios besides 1 is incorrect  and will be fixed in the next ORT 1.13 release. Thus the results of RoiAlign    PropagateInputOrtValueToFirstOutput     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/optional/optional_ops.cc        Only Optional type OrtValues containing Tensors and Sequence Tensors are acceptable     Trying to use OptionalGetElement on an optional type OrtValue which contains no data    can only be of type(tensor) or (seq(tensor))    The TypeProto attribute in the Optional op      Must be a scalar or 1D tensor or size 1.        virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::ConvInteger::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/quantization/conv_integer.cc    IsScalarOr1ElementVector(X_Zero_Point)  Non per-tensor quantization is not supported now.       IsScalarOr1ElementVector(W_Zero_Point)  bool onnxruntime::math::NextPosition(int64_t, const int64_t*, int64_t*) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/util/math_cpu.cc      MatmulInteger : input1 zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1       virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::MatMulInteger::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/quantization/matmul_integer.cc  IsScalarOr1ElementVector(a_zero_point)  MatmulInteger : B zero point is not valid       IsBQuantParamSupported(b_zero_point->Shape(), b ? b->Shape() : b_shape_)        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = MLAS_GEMM_QUANT_DATA_PARAMS; _Alloc = std::allocator<MLAS_GEMM_QUANT_DATA_PARAMS>; reference = MLAS_GEMM_QUANT_DATA_PARAMS&; size_type = long unsigned int]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::QLinearConv<ActType>::UseSharedPrePackedBuffers(std::vector<std::unique_ptr<void, onnxruntime::BufferDeleter> >&, int, bool&) [with ActType = signed char]     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/quantization/qlinearconv.cc     prepacked_buffers[0].get() == nullptr   onnxruntime::common::Status onnxruntime::QLinearConv<ActType>::UseSharedPrePackedBuffers(std::vector<std::unique_ptr<void, onnxruntime::BufferDeleter> >&, int, bool&) [with ActType = unsigned char]   x_zero_point must be null or a scalar or 1D tensor or size 1.   void onnxruntime::PrepareForQDQ(const TensorShape&, const Tensor&, const Tensor*, int64_t, int64_t, int64_t&, int64_t&, int64_t&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/quantization/quantize_linear.cc zero_point_ptr == nullptr || IsScalarOr1ElementVector(zero_point_ptr)   block_size must be 0 for per-tensor quantization.       x_scale and x must have the same rank for blocked quantization  scale.Shape().NumDimensions() == input_shape.NumDimensions()    x_zero_point must be null or have the same rank as x for blocked quantization   zero_point_ptr == nullptr || zero_point_ptr->Shape().NumDimensions() == input_shape.NumDimensions()     x_scale must be ceil(Di/block_size) on the quantize axis i for blocked quantization     scale.Shape()[i] == (input_shape[i] + quant_block_size - 1) / quant_block_size  x_scale and x must have the same shape despite the quantize axis for blocked quantization       scale.Shape()[i] == input_shape[i]      x_zero_point and x_scale must have the same shape for blocked quantization      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_dim For 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)      'block_size' must be non-negative.      onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = signed char]     onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = unsigned char]   onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = short int]       onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = short unsigned int]      onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = int]     onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Int4x2Base<true>]   onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Int4x2Base<false>]  onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Int2x4Base<true>]   onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Int2x4Base<false>]  onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Float8E4M3FN]       onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Float8E4M3FNUZ]     onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Float8E5M2] onnxruntime::DequantizeLinear<T>::DequantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Float8E5M2FNUZ]     QLinearConv : input zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1  static void onnxruntime::QLinearConv<ActType>::ComputeOffset(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t, ActType&, ActType&, uint8_t&) [with ActType = signed char; int64_t = long int; uint8_t = unsigned char]    IsScalarOr1ElementVector(X_zero_point)  QLinearConv : result zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1 IsScalarOr1ElementVector(Y_zero_point)  QLinearConv : filter zero point shape invalid   IsValidQuantParam(W_zero_point, M)      QLinearConv : zero point of per-channel filter must be same. This happens by design if the quantization is symmetric.   W_zero_point_data[i] == W_zero_point_value      QLinearConv : input scale must be a scalar or 1D tensor of size 1       static std::vector<float> onnxruntime::QLinearConv<ActType>::ComputeOutputScale(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t) [with ActType = signed char; int64_t = long int]        IsScalarOr1ElementVector(X_scale)       QLinearConv : result scale must be a scalar or 1D tensor of size 1      IsScalarOr1ElementVector(Y_scale)       QLinearConv : filter scale shape invalid        static void onnxruntime::QLinearConv<ActType>::ComputeOffset(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t, ActType&, ActType&, uint8_t&) [with ActType = unsigned char; int64_t = long int; uint8_t = unsigned char]  static std::vector<float> onnxruntime::QLinearConv<ActType>::ComputeOutputScale(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t) [with ActType = unsigned char; int64_t = long int]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::QuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Float8E5M2FNUZ] onnxruntime::common::Status onnxruntime::QuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Float8E5M2]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::QuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Float8E4M3FNUZ] onnxruntime::common::Status onnxruntime::QuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Float8E4M3FN]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::QuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Int2x4Base<false>]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::QuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Int2x4Base<true>]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::QuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Int4x2Base<false>]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::QuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Int4x2Base<true>]       onnxruntime::QuantizeLinear<T>::QuantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = signed char] onnxruntime::QuantizeLinear<T>::QuantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = unsigned char]       onnxruntime::QuantizeLinear<T>::QuantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = short int]   onnxruntime::QuantizeLinear<T>::QuantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = short unsigned int]  onnxruntime::QuantizeLinear<T>::QuantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Int4x2Base<true>]       onnxruntime::QuantizeLinear<T>::QuantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Int4x2Base<false>]      onnxruntime::QuantizeLinear<T>::QuantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Int2x4Base<true>]       onnxruntime::QuantizeLinear<T>::QuantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Int2x4Base<false>]      onnxruntime::QuantizeLinear<T>::QuantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Float8E4M3FN]   onnxruntime::QuantizeLinear<T>::QuantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Float8E4M3FNUZ] onnxruntime::QuantizeLinear<T>::QuantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Float8E5M2]     onnxruntime::QuantizeLinear<T>::QuantizeLinear(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::Float8E5M2FNUZ] constexpr const _Tp& std::clamp(const _Tp&, const _Tp&, const _Tp&) [with _Tp = int]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::QuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = short unsigned int]  onnxruntime::common::Status onnxruntime::QuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = short int]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::QuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = unsigned char]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::QuantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = signed char] DequantizeLinear with type float8 should have no zero point or all zero points should be 0      onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Float8E5M2FNUZ]       zero_point == nullptr || std::all_of(zero_point, zero_point + x_zero_point->Shape().Size(), [](T zp) { return zp == T{0}; })    DequantizeLinear into BFLOAT16 is not implemented yet.  DequantizeLinear only outputs FLOAT16, FLOAT or BFLOAT16.       onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Float8E5M2]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Float8E4M3FNUZ]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Float8E4M3FN] onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Int2x4Base<false>]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Int2x4Base<true>]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Int4x2Base<false>]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::Int4x2Base<true>]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = int]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = short unsigned int]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = short int] onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = unsigned char]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::DequantizeLinear<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = signed char]       QLinearMatmul : input zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1        virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::QLinearMatMul::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/quantization/quantize_linear_matmul.cc  IsScalarOr1ElementVector(a_offset)      QLinearMatmul : weight zero point must be a scalar, 1D tensor of size 1, or last to second dimension is 1       IsBQuantParamSupported(b_offset->Shape(), b ? b->Shape() : b_shape_)    QLinearMatmul : result zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1       IsScalarOr1ElementVector(y_offset)      QLinearMatmul : input scale must be a scalar or 1D tensor of size 1     IsScalarOr1ElementVector(a_scale)       QLinearMatmul : weight scale must be a scalar, 1D tensor of size 1, or last to second dimension is 1    IsBQuantParamSupported(b_scale->Shape(), b ? b->Shape() : b_shape_)     QLinearMatmul : result scale must be a scalar or 1D tensor of size 1    IsScalarOr1ElementVector(y_scale)       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = MLAS_QGEMM_REQUANT_OUTPUT_PROCESSOR; _Alloc = std::allocator<MLAS_QGEMM_REQUANT_OUTPUT_PROCESSOR>; reference = MLAS_QGEMM_REQUANT_OUTPUT_PROCESSOR&]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = MLAS_QGEMM_REQUANT_OUTPUT_PROCESSOR; _Alloc = std::allocator<MLAS_QGEMM_REQUANT_OUTPUT_PROCESSOR>; reference = MLAS_QGEMM_REQUANT_OUTPUT_PROCESSOR&; size_type = long unsigned int]     void onnxruntime::ResultsNoTransposePrepareForReduce::ValidateNotEmpty()        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/reduction/reduction_ops.cc      void onnxruntime::ValidateMustBeOverloaded()    Only works on matrices with two dimensions.     void onnxruntime::ValidateFastReduceKR(const gsl::span<const long int>&, const Tensor&) fast_shape[0] == output.Shape().Size()  void onnxruntime::ValidateFastReduceRK(const gsl::span<const long int>&, const Tensor&) fast_shape[1] == output.Shape().Size()  Only works on matrices with three dimensions.   void onnxruntime::ValidateFastReduceKRK(const gsl::span<const long int>&, const Tensor&)        fast_shape[0] * fast_shape[2] == output.Shape().Size()  void onnxruntime::ValidateFastReduceRKR(const gsl::span<const long int>&, const Tensor&)        Reduction on all axes, output size should be 1. void onnxruntime::ValidateNoTransposeReduce(int64_t)    Can't reduce on dim with value of 0 if 'keepdims' is false. Invalid output shape would be produced. input_shape:        void onnxruntime::ValidateKeepDims(const TensorShape&, int64_t) An axes tensor must be a vector tensor. bool onnxruntime::CommonFastReduceCopy(OpKernelContext*, TensorShapeVector&, bool)      axes_tensor->Shape().NumDimensions() == 1       Axes input and attribute should not both be present for reduction.      bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorSum<float>]   bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorSum<double>]  bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorSum<int>]     bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorSum<long int>]        bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorSumSquare<double, double>]    bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorSumSquare<float, float>]      bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorProd<long int>]       bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorProd<double>] bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorProd<int>]    bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorProd<float>]  bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMin<double>]  bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMin<float>]   bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMean<double>] bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorSumSquare<long int, long int>]        bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorSumSquare<int, int>]  bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMin<bool>]    bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMin<unsigned char>]   bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMin<signed char>]     bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMin<long int>]        bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMin<int>]     bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMean<long int>]       bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMean<int>]    bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMean<float>]  bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMax<double>]  bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMax<float>]   bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorLogSumExp<double>]    bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorLogSumExp<float>]     bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorLogSum<double>]       bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorLogSum<float>]        bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorL2<double>]   bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorL2<float>]    bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorL1<double>]   bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorL1<float>]    bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMax<bool>]    bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMax<unsigned char>]   bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMax<signed char>]     bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMax<long int>]        bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorMax<int>]     bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorLogSumExp<long int>]  bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorLogSumExp<int>]       bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorLogSum<long int>]     bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorLogSum<int>]  bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorL2<long int>] bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorL2<int>]      bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorL1<long int>] bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorL1<int>]      '. Must be one of 'forward', 'reverse', or 'bidirectional'.     Invalid 'direction' argument of '       onnxruntime::rnn::detail::Direction onnxruntime::rnn::detail::MakeDirection(const std::string&) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/rnn/rnn_helpers.h       onnxruntime::DeepCpuGruOp::DeepCpuGruOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/rnn/deep_cpu_gru.h      info.GetAttr("direction", &direction).IsOK()    info.GetAttr("linear_before_reset", &int64_value).IsOK()        info.GetAttr("hidden_size", &int64_value).IsOK() && int64_value > 0     activation_func_names.size() == static_cast<size_t>(num_directions_) * 2        Batchwise recurrent operations (layout == 1) are not supported. If you need support create a github issue with justification.   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/rnn/deep_cpu_lstm.cc    Can not get unpacked span from prepacked weights        gsl::span<const T> onnxruntime::rnn::detail::GemmWeights<T>::GetUnpackedSpan() const [with T = float]   const T* onnxruntime::rnn::detail::SafeRawConstPointer(typename gsl::span<const T>::iterator, typename gsl::span<const T>::iterator, size_t) [with T = float; typename gsl::span<const T>::iterator = gsl::details::span_iterator<const float>; size_t = long unsigned int]     T* onnxruntime::rnn::detail::SafeRawPointer(gsl::span<ElementType>, size_t, size_t) [with T = float; size_t = long unsigned int]        offset + size <= size_t(span.size())    T* onnxruntime::rnn::detail::SafeRawPointer(typename gsl::span<ElementType>::iterator, typename gsl::span<ElementType>::iterator, size_t) [with T = float; typename gsl::span<ElementType>::iterator = gsl::details::span_iterator<float>; size_t = long unsigned int]  Nested parallelism not supported        onnxruntime::concurrency::ThreadPool::ParallelSection::ParallelSection(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/common/threadpool.cc  !current_parallel_section.has_value()   void onnxruntime::rnn::detail::ComputeGemm(int, int, int, float, TSpanAIter, TSpanAIter, int, TSpanBIter, TSpanBIter, int, float, TSpanCIter, TSpanCIter, int, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) [with TSpanAIter = gsl::details::span_iterator<float>; TSpanBIter = gsl::details::span_iterator<const float>; TSpanCIter = gsl::details::span_iterator<float>]    lda >= K && ldb >= K && ldc >= N        A + (M * lda - (lda - K)) <= A_end      B + (N * ldb - (ldb - K)) <= B_end      C + (M * ldc - (ldc - N)) <= C_end      onnxruntime::RNN<T>::RNN(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/rnn/rnn.h       info.GetAttr("direction", &direction_).IsOK()   allowed_directions.find(direction_) != allowed_directions.end() info.GetAttrs("activations", activations_).IsOK()       info.GetAttr("hidden_size", &hidden_size_).IsOK()       activations_.size() == static_cast<size_t>(num_directions)      RNN op: Invalid activation attribute -  allowed_activations.find(activations_[direction]) != allowed_activations.end()  Expecting activation to be one of Affine, Relu, LeakyRelu, ThresholdedRelu, Tanh, ScaledTanh, Sigmoid, HardSigmoid, Elu, Softsign, Softplus. Got        std::string onnxruntime::rnn::detail::NormalizeActivationArgumentAndGetAlphaBetaCount(const std::string&, std::vector<float>::const_iterator&, const std::vector<float>::const_iterator&, std::vector<float>::const_iterator&, const std::vector<float>::const_iterator&, float&, float&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/rnn/rnn_helpers.cc      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::rnn::detail::ActivationFuncs::Entry; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::rnn::detail::ActivationFuncs::Entry>; reference = onnxruntime::rnn::detail::ActivationFuncs::Entry&]    onnxruntime::LSTMBase::LSTMBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/rnn/lstm_base.h activation_func_names.size() == static_cast<size_t>(num_directions_) * 3        void onnxruntime::rnn::detail::ComputeGemm(int, int, int, float, const float*, const float*, const GemmWeights<unsigned char>&, float, float*, float*, int, uint8_t*, int32_t*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*)  Quantized GEMM only support alpha equal to 1.0f and beta equal to 0.0f or 1.0f  alpha == 1.0f && (beta == 0.0f || beta == 1.0f) Invalid activation function of  void (* onnxruntime::rnn::detail::deepcpu::ActivationFuncByName(const std::string&))(float*, int, float, float) Invalid LSTM merge activation function of       void (* onnxruntime::rnn::detail::deepcpu::LstmMergeGatesFuncByName(const std::string&))(const float*, float*, const float*, float*, int, float, float) Must have valid 'axis' attribute        onnxruntime::ConcatBase::ConcatBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&, bool)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/concatbase.h     Got nullptr for sequence input. virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::ConcatFromSequence::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/sequence/concat_from_sequence.cc        Input X must have 3 dimensions only. Actual:    Input sequence_lens must have shape {   Input initial_h must have shape {       Input initial_c must have shape {       Invalid value/s in sequence_lens. All values must be > 0 and < seq_length. seq_length=  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/rnn/lstm_base.cc        std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::rnn::detail::ActivationFuncs::Entry; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::rnn::detail::ActivationFuncs::Entry>; const_reference = const onnxruntime::rnn::detail::ActivationFuncs::Entry&; size_type = long unsigned int]      LSTM operator does not support double yet       Invalid data type for LSTM operator of  virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::DeepCpuLstmOp::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/rnn/deep_cpu_gru.cc     GRU operator does not support double yet        Invalid data type for GRU operator of   virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::DeepCpuGruOp::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/rnn/rnn.cc      int64_t onnxruntime::GetSeqIdx(const Tensor&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/sequence/sequence_ops.cc        virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::SequenceEmpty::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const    T onnxruntime::signal::get_scalar_value_from_tensor(const onnxruntime::Tensor*) [with T = long int]     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/signal/utils.h  T onnxruntime::signal::get_scalar_value_from_tensor(const onnxruntime::Tensor*) [with T = float]        ) specified for sequence of size (      AffineGrid : Input theta tensor dimension is not 3      AffineGrid : Invalidate size - length of size should be 4 or 5. /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/signal/dft.cc   onnxruntime::Tensor onnxruntime::CloneTensor(const Tensor&, OpKernelContext*, const DataTransferManager&)       Data type of the input tensor MUST be same as that of the input sequence. Sequence data type (  virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::SequenceConstruct::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const        Violation of the requirement that all input tensors must have the same data type.       Invalid data type for split tensor      int64_t onnxruntime::GetScalarSplitInput(const Tensor&) onnxruntime::common::Status onnxruntime::SplitToSequence::ComputeImpl(onnxruntime::OpKernelContext&, const onnxruntime::Tensor&, const onnxruntime::Tensor*) const      void onnxruntime::GetSplitSizesInput(const Tensor&, InlinedVector<long int>&)   Invalid value in 'split' input. All values must be >= 0 std::all_of(split_sizes.cbegin(), split_sizes.cend(), [](int64_t value) { return value >= 0; }) signal shape must end in 1 (real) or 2 (real, imaginary).       onnxruntime::common::Status onnxruntime::short_time_fourier_transform(OpKernelContext*, bool, bool) [with T = float; U = float] signal_components == 1 || signal_components == 2        If both frame_length and window are set, then the size of the window must be equal to the frame_length. Ensure that the dft size is smaller than the signal.    Unsupported input signal shape. The signal's first dimenstion must be the batch dimension and its second dimension must be the signal length dimension. It may optionally include a 3rd dimension of size 2 for complex inputs. virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::STFT::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const     onnxruntime::common::Status onnxruntime::short_time_fourier_transform(OpKernelContext*, bool, bool) [with T = float; U = std::complex<float>]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::short_time_fourier_transform(OpKernelContext*, bool, bool) [with T = double; U = double]       dft_length must be a scalar value.      dft_length must be greater than zero.   Unsupported input signal shape. The signal's first dimension must be the batch dimension and its second dimension must be the signal length dimension. It may optionally include a 3rd dimension of size 2 for complex inputs.  onnxruntime::common::Status onnxruntime::discrete_fourier_transform(OpKernelContext*, int64_t, bool, bool)      onnxruntime::{anonymous}::Cast::Cast(const onnxruntime::OpKernelInfo&)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/cast_op.cc       Attribute saturate is only used for cast to float 8 types.      onnxruntime::Col2Im<T>::Col2Im(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/col2im.h src and dst must have same shape and not be rank 0.     void onnxruntime::StridedCopy(concurrency::ThreadPool*, T*, const TensorShapeVector&, const TensorShape&, const T*, const TensorShapeVector&) [with T = std::__cxx11::basic_string<char>; TensorShapeVector = absl::lts_20250814::InlinedVector<long int, 6, std::allocator<long int> >]        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/copy.h      dst_strides.size() == src_strides.size() && src_strides.size() == copy_shape.size() && !copy_shape.empty()      copy shape must have non-negative size  total_num_elements_to_copy >= 0 void onnxruntime::StridedCopy(concurrency::ThreadPool*, T*, const TensorShapeVector&, const TensorShape&, const T*, const TensorShapeVector&) [with T = unsigned int; TensorShapeVector = absl::lts_20250814::InlinedVector<long int, 6, std::allocator<long int> >]    void onnxruntime::StridedCopy(concurrency::ThreadPool*, T*, const TensorShapeVector&, const TensorShape&, const T*, const TensorShapeVector&) [with T = long unsigned int; TensorShapeVector = absl::lts_20250814::InlinedVector<long int, 6, std::allocator<long int> >]       void onnxruntime::StridedCopy(concurrency::ThreadPool*, T*, const TensorShapeVector&, const TensorShape&, const T*, const TensorShapeVector&) [with T = short unsigned int; TensorShapeVector = absl::lts_20250814::InlinedVector<long int, 6, std::allocator<long int> >]      void onnxruntime::StridedCopy(concurrency::ThreadPool*, T*, const TensorShapeVector&, const TensorShape&, const T*, const TensorShapeVector&) [with T = unsigned char; TensorShapeVector = absl::lts_20250814::InlinedVector<long int, 6, std::allocator<long int> >]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::DispatchStridedCopy(concurrency::ThreadPool*, Tensor&, std::ptrdiff_t, const TensorShapeVector&, const TensorShape&, const Tensor&, std::ptrdiff_t, const TensorShapeVector&) [with EnabledDataTypes = TypeList<int, long int, float, double, long unsigned int, unsigned int, short int, short unsigned int, signed char, unsigned char, MLFloat16, BFloat16, bool, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > >; std::ptrdiff_t = long int; TensorShapeVector = absl::lts_20250814::InlinedVector<long int, 6, std::allocator<long int> >]      dst.DataType() == src.DataType()        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/concat.cc        onnxruntime::StridedCopy<std::__cxx11::basic_string<char> >(concurrency::ThreadPool*, std::__cxx11::basic_string<char>*, const TensorShapeVector&, const TensorShape&, const std::__cxx11::basic_string<char>*, const TensorShapeVector&)::<lambda(std::ptrdiff_t, std::ptrdiff_t)>     counter.current_offset == last  onnxruntime::StridedCopy<unsigned int>(concurrency::ThreadPool*, unsigned int*, const TensorShapeVector&, const TensorShape&, const unsigned int*, const TensorShapeVector&)::<lambda(std::ptrdiff_t, std::ptrdiff_t)>  onnxruntime::StridedCopy<long unsigned int>(concurrency::ThreadPool*, long unsigned int*, const TensorShapeVector&, const TensorShape&, const long unsigned int*, const TensorShapeVector&)::<lambda(std::ptrdiff_t, std::ptrdiff_t)>   onnxruntime::StridedCopy<short unsigned int>(concurrency::ThreadPool*, short unsigned int*, const TensorShapeVector&, const TensorShape&, const short unsigned int*, const TensorShapeVector&)::<lambda(std::ptrdiff_t, std::ptrdiff_t)>        onnxruntime::StridedCopy<unsigned char>(concurrency::ThreadPool*, unsigned char*, const TensorShapeVector&, const TensorShape&, const unsigned char*, const TensorShapeVector&)::<lambda(std::ptrdiff_t, std::ptrdiff_t)>       size of 'dilations' attribute, if provided, should equal to the number of image dimmensions.    onnxruntime::common::Status onnxruntime::Col2Im<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/col2im.cc        dilations_.size() == image_dim_number   size of 'pads' attribute, if provided, should equal to twice the number of image dimmensions.   pads_.size() == 2 * image_dim_number    size of 'strides' attribute, if provided, should equal to the number of image dimmensions.      strides_.size() == image_dim_number     virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::Compress::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/compress.cc      axes_right_stride >= 0 && static_cast<uint64_t>(axes_right_stride) < std::numeric_limits<size_t>::max() typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp [], _Dp>::operator[](std::size_t) const [with _Tp = long int; _Dp = std::default_delete<long int []>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = long int&; std::size_t = long unsigned int]     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/gather.cc        indices element out of data bounds, idx=         must be within the inclusive range [   Gather Tind type not supported in this build.   EyeLike : Input tensor dimension is not 2       Missing/Invalid 'axis' attribute value  onnxruntime::GatherBase::GatherBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/gatherbase.h     onnxruntime::GatherElements::GatherElements(const onnxruntime::OpKernelInfo&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/gather_elements.h        int64_t onnxruntime::GetIndex(size_t, const T*, int64_t) [with T = int; int64_t = long int; size_t = long unsigned int] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/gather_elements.cc       int64_t onnxruntime::GetIndex(size_t, const T*, int64_t) [with T = long int; int64_t = long int; size_t = long unsigned int]    GatherElements op: Unsupported tensor type, size:       void onnxruntime::core_impl(const Tensor*, const Tensor*, Tensor*, int64_t, concurrency::ThreadPool*) [with Tin = int; int64_t = long int]      GatherElements op: Out of range value in index tensor   void onnxruntime::core_impl(const Tensor*, const Tensor*, Tensor*, int64_t, concurrency::ThreadPool*) [with Tin = long int; int64_t = long int] GatherElements op: Cannot operate on scalar input       GatherElements 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   Unsupported approximation_algorithm:    " not supported, expect linear, nearest or cubic        onnxruntime::GridSample<T>::GridSample(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/grid_sample.h    " not supported, expect bilinear, nearest or bicubic    " not supported, expect zeros, border or reflection     onnxruntime::GridSample<T>::GridSample(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = double]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::GridSample<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = double]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/grid_sample.cc   static_cast<int64_t>(grid_dims.NumDimensions()) == data_dims + 2        grid_dims[grid_dims.NumDimensions() - 1] == data_dims   Only 4-D or 5-D tensor is supported     input_dims.NumDimensions() == 4 || input_dims.NumDimensions() == 5       does not match input batch size        Only support GridSample Cubic mode in 4-D cases.        onnxruntime::common::Status onnxruntime::GridSample<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]   GatherNDBase PrepareForCompute: Input count mismatch    virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::GatherND::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/gather_nd.cc     input_tensor != nullptr && indices_tensor != nullptr    last dimension of indices must not be larger than rank of input tensor  indices tensor must has rank larger than 0      indices tensor data type not supported  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/identity_op.h    onnxruntime::common::Status onnxruntime::IdentityOp<is_dropout>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with bool is_dropout = false]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::IdentityOp<is_dropout>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with bool is_dropout = true]     Invalid argument for depth; it's not a scalar.  Invalid argument for values; either it's rank is more than 1 or it has more than 2 elements     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/onehot.cc        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/mean_variance_normalization.cc   No valid axes are specified. This is not handled now.   constexpr const _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() const [with _Tp = absl::lts_20250814::InlinedVector<long unsigned int, 6, std::allocator<long unsigned int> >; _Dp = std::_Optional_base<absl::lts_20250814::InlinedVector<long unsigned int, 6, std::allocator<long unsigned int> >, false, false>]  ComputeMeanVarianceNormalization2D      X and Y must both have M * N elements.  onnxruntime::common::Status onnxruntime::NonZero<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/nonzero_op.cc    onnxruntime::common::Status onnxruntime::NonZero<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = long int]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::NonZero<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = int]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::NonZero<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = unsigned char]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::NonZero<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = bool]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = Eigen::internal::TensorBlockScratchAllocator<Eigen::DefaultDevice>::Allocation; _Alloc = std::allocator<Eigen::internal::TensorBlockScratchAllocator<Eigen::DefaultDevice>::Allocation>; reference = Eigen::internal::TensorBlockScratchAllocator<Eigen::DefaultDevice>::Allocation&; size_type = long unsigned int]    onnxruntime::SliceSkips::SliceSkips(const onnxruntime::TensorShape&, gsl::span<const long int>, gsl::span<const long int>)      dims.size() == extents.size() && dims.size() >= steps.size()    void onnxruntime::SliceIteratorBase::Init(gsl::span<const long int>, gsl::span<const long int>, gsl::span<const long int>)      dims_size == starts.size() && dims_size == extents_.size() && dims_size >= steps.size() Input tensor has no dimensions  onnxruntime::common::Status onnxruntime::PadImpl(OpKernelContext*, const PadsVector&, const PadsVector&, const Mode&, T) [with T = unsigned int; PadsVector = absl::lts_20250814::InlinedVector<long int, 10, std::allocator<long int> >]       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/pad.cc   'pads' has wrong number of values        with zero effective input extent       Pad reflect requires axis length >= 2 after slicing. Input shape:       onnxruntime::common::Status onnxruntime::PadImpl(OpKernelContext*, const PadsVector&, const PadsVector&, const Mode&, T) [with T = long unsigned int; PadsVector = absl::lts_20250814::InlinedVector<long int, 10, std::allocator<long int> >]  Pads tensor should be a 1D tensor of shape [2 * num_axes] or a 2D tensor of shape [1, 2 * num_axes]     virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::Pad::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const      pads_tensor_dims.size() == 1 || (pads_tensor_dims.size() == 2 && pads_tensor_dims[0] == 1)      Axes tensor should be a 1D tensor       static void onnxruntime::PadBase::ComputePads(onnxruntime::OpKernelContext&, size_t, gsl::span<const long int>, PadsVector&)    Pads tensor size should be equal to twice the number of explicitly provided axes.       pads_data.size() == narrow<size_t>(2 * num_axes)        Pads tensor size should be equal to twice the input dimension count     pads_data.size() == 2 * data_rank       Value tensor should be a 1D tensor of size 1 with the same type as that of the input tensor     value_tensor->DataType() == data_type && value_tensor->Shape().Size() == 1      onnxruntime::PadValue onnxruntime::PadValueFromFloat(float, MLDataType) onnxruntime::common::Status onnxruntime::PadImpl(OpKernelContext*, const PadsVector&, const PadsVector&, const Mode&, T) [with T = unsigned char; PadsVector = absl::lts_20250814::InlinedVector<long int, 10, std::allocator<long int> >]      The input tensor must not have any dynamic (-1) dimensions. Input shape:        onnxruntime::ReshapeHelper::ReshapeHelper(const onnxruntime::TensorShape&, onnxruntime::TensorShapeVector&, bool)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/reshape_helper.h A dimension cannot be less than -1, got         At most one dimension can be -1.        The dimension with value zero exceeds the dimension size of the input tensor.   i < input_shape.NumDimensions() The input tensor cannot be reshaped to the requested shape. Input shape:        size != 0 && (input_shape_size % size) == 0     onnxruntime::Reshape_1::Reshape_1(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/reshape.h        Invalid 'mode' attribute value  onnxruntime::PadBase::PadBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/padbase.h        Invalid 'pads' attribute value  A shape tensor must be a vector tensor. virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::Reshape::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const  shapeTensor->Shape().NumDimensions() == 1       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/upsamplebase.h   Scale value should be greater than or equal to 1.       Scale value should be greater than 0.   '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  scales size should be greater than 0.   all values in axes should be less than rank of the data onnxruntime::UpsampleBase::UpsampleBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       info.GetAttr<std::string>("mode", &mode).IsOK() onnxruntime::UpsampleMode onnxruntime::UpsampleBase::StringToUpsampleMode(const std::string&)   when anti-aliasing is set, Resize only supports mode `LINEAR` and `CUBIC`.      (UpsampleMode::LINEAR == mode_ || UpsampleMode::CUBIC == mode_) onnxruntime::AspectRatioPolicy onnxruntime::UpsampleBase::StringToKeepAspectRatioPolicy(const std::string&)     onnxruntime::ResizeCoordinateTransformationMode onnxruntime::UpsampleBase::StringToCoordinateTransformationMode(const std::string&)     `tf_half_pixel_for_nn` is deprecated since opset 13,     model uses the deprecated attribute    onnxruntime::ResizeNearestMode onnxruntime::UpsampleBase::StringToNearestMode(const std::string&)       exclude_outside can be set to 1 when (1 mode is CUBIC. 
(2 mode is CUBIC or LINEAR when anti-aliasing is on. Current mode is set to     gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = signed char]       gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = signed char]  gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = unsigned char]        onnxruntime::ReverseSequenceOp::ReverseSequenceOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/reverse_sequence.h       info.GetAttr<int64_t>("batch_axis", &batch_axis).IsOK() info.GetAttr<int64_t>("time_axis", &time_axis).IsOK()   time_axis and batch_axis must have different values but both are        Data type is not supported in this build.       onnxruntime::Scatter<EnabledDataTypes>::Scatter(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with EnabledDataTypes = onnxruntime::TypeList<float, double, long int, long unsigned int, int, unsigned int, short int, short unsigned int, signed char, unsigned char, onnxruntime::MLFloat16, onnxruntime::BFloat16, bool, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > >]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/scatter.cc       gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = bool]      gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = short unsigned int]        gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = short unsigned int]   gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = short int] gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = unsigned int]      gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = unsigned int] sequence_lens shape must be {batch_size}. Got:  gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = long unsigned int] gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = long unsigned int]    virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::ReverseSequenceOp::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/reverse_sequence.cc      input tensor and indices tensor must has rank larger than 0.    updates tensor should have shape equal to indices.shape[:-1] + data.shape[indices.shape[-1]:].  ScatterElements op: input tensor must have at least one dimension       data type is different from updates type        Indices and updates must have the same rank     Indices vs updates dimensions differs at position=      Indices must have the same rank as Input. Indices rank= Indices type is not supported.  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/scatter_nd.cc    invalid indice found, indice =  CPU execution provider: MLFloat16 data type is not supported with ScatterND opset 16 when reduction is 'add'.   CPU execution provider: MLFloat16 data type is not supported with ScatterND opset 16 when reduction is 'mul'.   CPU execution provider: MLFloat16 data type is not supported with ScatterND opset 18 when reduction is 'min'.   CPU execution provider: MLFloat16 data type is not supported with ScatterND opset 18 when reduction is 'max'.   CPU execution provider: BFloat16 data type is not supported with ScatterND opset 16 when reduction is 'add'.    CPU execution provider: BFloat16 data type is not supported with ScatterND opset 16 when reduction is 'mul'.    CPU execution provider: BFloat16 data type is not supported with ScatterND opset 18 when reduction is 'min'.    CPU execution provider: BFloat16 data type is not supported with ScatterND opset 18 when reduction is 'max'.    CPU execution provider: bool data type is not supported with ScatterND opset 18 when reduction is 'min'.        CPU execution provider: bool data type is not supported with ScatterND opset 18 when reduction is 'max'.        CPU execution provider: string data type is not supported with ScatterND opset 16 when reduction is 'mul'.      CPU execution provider: string data type is not supported with ScatterND opset 18 when reduction is 'min'.      CPU execution provider: string data type is not supported with ScatterND opset 18 when reduction is 'max'.      Missing or invalid starts and ends attribute    onnxruntime::SliceBase::SliceBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&, bool)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/slice.h  has_starts && has_ends && attr_starts_.size() == attr_ends_.size()      Invalid axes attribute, axes attribute (if present) should have the same size as starts/ends attributes !has_axes || attr_axes_.size() == attr_starts_.size()   void* onnxruntime::SliceIteratorBase::CopyInnermostAxisNonSolitaryInnerStep(void*)      onnxruntime::SliceImpl<std::__cxx11::basic_string<char> >(OpKernelContext*, const Tensor&, SliceOp::PrepareForComputeMetadata&)::<lambda(onnxruntime::SliceIterator<std::__cxx11::basic_string<char> >&)>       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/slice.cc onnxruntime::SliceImpl<unsigned int>(OpKernelContext*, const Tensor&, SliceOp::PrepareForComputeMetadata&)::<lambda(onnxruntime::SliceIterator<unsigned int>&)> onnxruntime::SliceImpl<long unsigned int>(OpKernelContext*, const Tensor&, SliceOp::PrepareForComputeMetadata&)::<lambda(onnxruntime::SliceIterator<long unsigned int>&)>       'axes' has an axis outside of the tensor dimension count        Starts and ends shape mismatch  Starts and axes shape mismatch  Starts and steps shape mismatch Data type for starts and ends inputs' is not supported in this build. Got       SpaceDepth ops require a 4-D input. Provided rank:      SpaceToDepth requires input height to be a multiple of block_size       SpaceToDepth requires input width to be a multiple of block_size        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/space_depth_ops.cc       Unsupported input type in SpaceToDepth op:      DepthToSpace requires input depth to be a multiple of (block_size * block_size) constexpr const std::array<_Tp, _Nm>::value_type& std::array<_Tp, _Nm>::operator[](size_type) const [with _Tp = long int; long unsigned int _Nm = 6; const_reference = const long int&; size_type = long unsigned int]  Unsupported input type in DepthToSpace op:      k should be a 1-D or 0-D tensor.        virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::Trilu::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/trilu.cc onnxruntime::SliceImpl<unsigned char>(OpKernelContext*, const Tensor&, SliceOp::PrepareForComputeMetadata&)::<lambda(onnxruntime::SliceIterator<unsigned char>&)>       onnxruntime::SliceImpl<short unsigned int>(OpKernelContext*, const Tensor&, SliceOp::PrepareForComputeMetadata&)::<lambda(onnxruntime::SliceIterator<short unsigned int>&)>     Input count of Tile OP mismatch, the first one is empty Input count of Tile OP mismatch, the second one is empty        'repeat' input tensor must be 1 dimensional     'repeat' input tensor must have the same length as the 'input' tensor   Tile doesn't have an implementation yet for the type:   virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::Tile::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/tile.cc  Attribute blocksize is not set. onnxruntime::SpaceDepthBase::SpaceDepthBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/space_depth_ops.h        info.GetAttr("blocksize", &blocksize_).IsOK()   DepthToSpace op: only 'DCR' and 'CRD' modes are supported       onnxruntime::DepthToSpace::DepthToSpace(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       Invalid value in 'split' attribute. All values must be > 0      onnxruntime::SplitBase::SplitBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&, uint32_t)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/split.h  std::all_of(split_sizes_.cbegin(), split_sizes_.cend(), [](int64_t value) { return value >= 0; })       If 'num_outputs' is specified, the 'split' input should not be provided.        onnxruntime::TransposeBase::TransposeBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/transpose.h      v >= 0 && static_cast<uint64_t>(v) <= std::numeric_limits<size_t>::max()        Attribute perm of Transpose has an invalid value. Value         onnxruntime::Trilu::Trilu(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/trilu.h  info.GetAttr<int64_t>("upper", &temp).IsOK()    The split tensor must be a vector tensor.       virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::SplitImpl::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/split.cc split_tensor->Shape().NumDimensions() == 1      . Size of dimension being split is      Input cannot be split evenly on selected axis. Input shape=     Cannot split using values in 'split' attribute. Axis=    Num entries in 'split' (must equal number of outputs) was       Sum of sizes in 'split' (must equal size of selected axis) was         virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::Squeeze::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/squeeze.h        static onnxruntime::TensorShapeVector onnxruntime::SqueezeBase::ComputeOutputShape(const onnxruntime::TensorShape&, const onnxruntime::TensorShapeVector&)      Transpose not implemented for empty tensors.    void onnxruntime::DoTransposeEltWise(int64_t, gsl::span<const long int>, size_t, const gsl::span<const long unsigned int>&, const std::string*, std::string*)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/transpose.cc     (local_source >= source) && (local_source < source + num_blocks)        void onnxruntime::DoTransposeImpl(int64_t, gsl::span<const long int>, size_t, size_t, const gsl::span<const long unsigned int>&, const std::string*, std::string*)      (local_source >= source) && (local_source < source + num_blocks * num_elts_in_block)    Transpose of element size not supported in this build. Size=    bool onnxruntime::TypedDoTransposeEltWise(int64_t, gsl::span<const long int>, size_t, const gsl::span<const long unsigned int>&, const uint8_t*, uint8_t*) [with T = long unsigned int; int64_t = long int; size_t = long unsigned int; uint8_t = unsigned char]        (local_source >= source) && (local_source < source + sizeof(T) * num_blocks)    bool onnxruntime::TypedDoTransposeEltWise(int64_t, gsl::span<const long int>, size_t, const gsl::span<const long unsigned int>&, const uint8_t*, uint8_t*) [with T = unsigned int; int64_t = long int; size_t = long unsigned int; uint8_t = unsigned char]     bool onnxruntime::TypedDoTransposeEltWise(int64_t, gsl::span<const long int>, size_t, const gsl::span<const long unsigned int>&, const uint8_t*, uint8_t*) [with T = short unsigned int; int64_t = long int; size_t = long unsigned int; uint8_t = unsigned char]       bool onnxruntime::TypedDoTransposeEltWise(int64_t, gsl::span<const long int>, size_t, const gsl::span<const long unsigned int>&, const uint8_t*, uint8_t*) [with T = unsigned char; int64_t = long int; size_t = long unsigned int; uint8_t = unsigned char]    void onnxruntime::DoTransposeImpl(int64_t, gsl::span<const long int>, size_t, size_t, const gsl::span<const long unsigned int>&, const uint8_t*, uint8_t*, size_t)      (local_source >= source) && (local_source < source + num_blocks * blocksize)    Expected to transpose sub-byte tensor   gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = onnxruntime::Int4x2Base<true>]     Failed to unpack sub-byte Tensor to an int8_t/uint8_t Tensor    gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = onnxruntime::Int4x2Base<true>]        Failed to pack 8-bit Tensor into sub-byte Tensor        gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = onnxruntime::Int4x2Base<false>]    gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = onnxruntime::Int4x2Base<false>]       gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = onnxruntime::Int2x4Base<true>]     gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = onnxruntime::Int2x4Base<true>]        gsl::span<const T> onnxruntime::Tensor::DataAsSpan() const [with T = onnxruntime::Int2x4Base<false>]    gsl::span<ElementType> onnxruntime::Tensor::MutableDataAsSpan() [with T = onnxruntime::Int2x4Base<false>]       Mismatched data types between input and output Tensors.         virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::Transpose::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const         does not align with rank of input data:        Resize: input/output value is nullptr   Upsample: input/output value is nullptr Resize: input/output value's dimension mismatch Upsample: input/output value's dimension mismatch       Resize: input shape needs to be at least a single dimension     Upsample: input shape needs to be at least a single dimension.  std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::vector<long int>; _Alloc = std::allocator<std::vector<long int> >; const_reference = const std::vector<long int>&; size_type = long unsigned int]      std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::front() const [with _Tp = long int; _Alloc = std::allocator<long int>; const_reference = const long int&]   Resize: input tensor's rank does not match the output tensor's rank.    axes should be less than output_dims.size()     Missing/Invalid 'axes' attribute value  onnxruntime::UnsqueezeBase::UnsqueezeBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/unsqueeze.h      info.GetAttrs("axes", axes_).IsOK()     onnxruntime::common::Status onnxruntime::UnsqueezeBase::PrepareCompute(onnxruntime::OpKernelContext*, Prepare&) const   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/unsqueeze.cc     An axes tensor must be a scalar or a 1-D tensor.        axes_tensor->Shape().NumDimensions() == 0 || axes_tensor->Shape().NumDimensions() == 1  'axes' has an out of range axis ParseScalesDataAndAdjustOutputSize      Input dim is zero but required output dim is non-zero.  Cannot scale 0 by any factor to generate a non-zero value.      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/upsample.cc      Only one of scales or sizes must be provided as input.  Either scales or sizes MUST be provided as input.       constexpr std::array<_Tp, _Nm>::value_type& std::array<_Tp, _Nm>::operator[](size_type) [with _Tp = float; long unsigned int _Nm = 4; reference = float&; size_type = long unsigned int]        Resize: input tensor's dimension does not match the scales.     Upsample: input tensor's dimension does not match the scales.   Rank of input and output tensor should be same. Resize: size of roi array should be 2 * N where N is the rank of input tensor X.        4-D input with innermost scale (usually channel of NHWC) as 1.  : '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.       Input is expected to have four dimensions corresponding to [N,C,H,W], got       ) does not match the number of channels (       Attribute border needs to be specified with four border elements, got   ) needs to be greater than or equal to the topBorder (  ) needs to be greater than or equal to the leftBorder ( /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/crop.h     Number of dimensions for crop size should be exactly 1  constexpr const std::basic_string_view<_CharT, _Traits>::value_type& std::basic_string_view<_CharT, _Traits>::operator[](size_type) const [with _CharT = char; _Traits = std::char_traits<char>; const_reference = const char&; size_type = long unsigned int]  onnxruntime::RegexFullMatch::RegexFullMatch(const onnxruntime::OpKernelInfo&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/text/regex_full_match.cc        size_t onnxruntime::string_normalizer::Utf8ConverterGeneric::ComputeRequiredSizeToUtf8(const std::wstring&) const       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/text/string_normalizer.cc       ret_code != std::codecvt_base::noconv   Failed to compute size for UTF-8. Converted only first:         Failed to construct locale with name:   :Please, install necessary language-pack-XX and configure locales       onnxruntime::string_normalizer::Locale::Locale(const std::string&)::<lambda()>   specified. It should be either bilinear or nearest     onnxruntime::contrib::CropAndResize<T>::CropAndResize(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/crop_and_resize.h  onnxruntime::contrib::Scale<T>::Scale(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/element_wise_ops.h info.GetAttr("scale", &scale_).IsOK()   onnxruntime::contrib::Affine<T>::Affine(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]      info.GetAttr("alpha", &alpha_).IsOK()   info.GetAttr("beta", &beta_).IsOK()     An axis tensor must be a scalar tensor. virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::ExpandDims::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/expand_dims.h      axis_tensor->Shape().IsScalar() axis >= -num_insertion_points && axis < num_insertion_points    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/image_scaler.h     onnxruntime::contrib::ImageScaler<T>::ImageScaler(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]    Failed to convert to wchar_t. Converted only first:     attribute is_case_sensitive is not set  onnxruntime::StringNormalizer::StringNormalizer(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       attribute case_change_action is not set attribute case_change_action has invalid value  onnxruntime::common::Status onnxruntime::string_normalizer::Utf8ConverterGeneric::ComputeRequiredSizeToWideChar(const std::string&, size_t&)    Failed to compute buffer size for wchar_t. Converted only first:        std::wstring onnxruntime::string_normalizer::Utf8ConverterGeneric::from_bytes(const std::string&)       Failed to convert to UTF-8. Converted only first:       Single dimension value must be greater than 0   Input dimensions are either[C > 0] or [1][C > 0] allowed        onnxruntime::contrib::FusedConvFloat::FusedConvFloat(const onnxruntime::OpKernelInfo&)  /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/fused_conv.cc      GetFusedActivationAttr(info, activation_).IsOK()        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/activation/activations.cc       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/activation/activations.h        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/activations.h      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/fused_gemm.cc      onnxruntime::contrib::FusedGemm<T>::FusedGemm(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::vector<std::vector<long int> >; _Alloc = std::allocator<std::vector<std::vector<long int> > >; reference = std::vector<std::vector<long int> >&; size_type = long unsigned int]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::pair<float, long int>; _Alloc = std::allocator<std::pair<float, long int> >; reference = std::pair<float, long int>&; size_type = long unsigned int]       onnxruntime::contrib::MoEBaseCPU::MoEBaseCPU(const onnxruntime::OpKernelInfo&)  /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/moe/moe_base_cpu.h op_kernel_info.GetAttr<int64_t>("k", &k_).IsOK()        op_kernel_info.GetAttr<std::string>("activation_type", &activation_type_str).IsOK()     Unsupported MoE activation type:        Sparse mixer only supports k=2  CPU MoE only supports interleaved SwiGLU format. Please set swiglu_fusion=1.    onnxruntime::contrib::MoE<T>::MoE(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/moe/moe_cpu.cc     onnxruntime::contrib::QMoECPU<T>::QMoECPU(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/moe/moe_quantization_cpu.cc        op_kernel_info.GetAttr<int64_t>("expert_weight_bits", &expert_weight_bits_).IsOK()      Attribute 'expert_weight_bits' must be 4 or 8.  expert_weight_bits_ == 4 || expert_weight_bits_ == 8    block_size must be >= 16 when provided. block_size must be a power of 2.        (block_size_ & (block_size_ - 1)) == 0  onnxruntime::contrib::QMoECPU<T>::QMoECPU(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::MLFloat16]   /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/math/sparse_dense_matmul.cc        Currently supporting only 2-D matrices  Can not multiply A and B as inner dimension does not match. inner_A:    Expecting COO 2-D indices shape COO indices must be 2-D, got:    is out of bounds of lhs_right:          is out of bounds of out_left:  Expecting the same number NNZ == size of Inner indices  Currently support only COO and CSR(x64) formats Second input of MatMulFpQ4 must be a 1D blob!   virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::MatMulFpQ4::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/matmul_fpq4.cc     blob_shape.NumDimensions() == 1 Right hand side of MatMulFpQ4 must be a 2D matrix!      Operator MatMulFpQ4 not yet supported on this hardware platform.        Quantized and packed blob size differ from expected!    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = MLAS_Q4_GEMM_DATA_PARAMS; _Alloc = std::allocator<MLAS_Q4_GEMM_DATA_PARAMS>; reference = MLAS_Q4_GEMM_DATA_PARAMS&; size_type = long unsigned int]      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/maxpool_with_mask.h        FC3 is not implemented for CPU MoE.     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::contrib::MoE<float>::ComputeMoE(const onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*) const::ThreadLocalBuffers; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::contrib::MoE<float>::ComputeMoE(const onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*) const::ThreadLocalBuffers>; reference = onnxruntime::contrib::MoE<float>::ComputeMoE(const onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*) const::ThreadLocalBuffers&; size_type = long unsigned int]   FC3 gating is not yet implemented on CPU for QMoE       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::pair<long int, long unsigned int>; _Alloc = std::allocator<std::pair<long int, long unsigned int> >; reference = std::pair<long int, long unsigned int>&] /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/dynamic_quantize_lstm.cc      Only 4-bit quantization supported for MLAS Q4 format conversion MLAS Q4 format conversion only supports symmetric quantization (zero_points must be null)       MLAS Q4 packing not supported for this configuration    virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::MurmurHash3::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const     /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/murmur_hash3.cc    Invalid assumption of output element size       sizeof(uint32_t) == output_element_bytes        onnxruntime::contrib::ReorderOutput::ReorderOutput(const onnxruntime::OpKernelInfo&)    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/nchwc_ops.h        info.GetAttr<int64_t>("channels", &channels_).IsOK()    info.GetAttr<int64_t>("channels_last", &channels_last_).IsOK()  onnxruntime::contrib::ReorderInput::ReorderInput(const onnxruntime::OpKernelInfo&)      onnxruntime::contrib::NchwcPoolBase::NchwcPoolBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&)    pool_attrs_.kernel_shape.size() == 2    onnxruntime::contrib::AttentionBase::AttentionBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&, bool)      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/attention_base.h      info.GetAttr("num_heads", &num_heads).IsOK() && num_heads > 0   onnxruntime::contrib::NchwcUpsample::NchwcUpsample(const onnxruntime::OpKernelInfo&)    info.GetAttrs("scales", scales_).IsOK() scales_[0] == 1 && scales_[1] == 1 && scales_[2] >= 1 && scales_[3] >= 1        info.GetAttr<std::string>("coordinate_transformation_mode", &transformation_mode).IsOK()        Unsupported transformation mode '       transformation_mode_ == TransformationMode::ASYMMETRIC  virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::ReorderInput::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/nchwc_ops.cc       virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::ReorderOutput::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const   onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::NchwcPoolBase::NchwcPool(onnxruntime::OpKernelContext*, MLAS_POOLING_KIND) const      (X_shape[1] % MlasNchwcGetBlockSize()) == 0     virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::NchwcConv::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const       (static_cast<size_t>(X_shape[1]) < nchwc_block_size) || ((X_shape[1] % nchwc_block_size) == 0)  virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::NchwcUpsample::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const   onnxruntime::contrib::NchwcConv::NchwcConv(const onnxruntime::OpKernelInfo&)    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/attention_cpu_base.h  Expect to have present state output when past state input is given      onnxruntime::Tensor* onnxruntime::contrib::AttentionBase::GetPresent(onnxruntime::OpKernelContext*, const onnxruntime::Tensor*, int, int, int, int&) const      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/attention_base.cc     4D mask in attention cpu kernel is not supported        onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::AttentionCPUBase::ApplyAttention(const T*, const T*, const T*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, int, int, int, int, int, int, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::OpKernelContext*, int, bool) const [with T = float]     past_key != nullptr && past_value != nullptr    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/attention_quant.cc    input zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1.       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = MLAS_QGEMM_SCALE_BIAS_OUTPUT_PROCESSOR; _Alloc = std::allocator<MLAS_QGEMM_SCALE_BIAS_OUTPUT_PROCESSOR>; reference = MLAS_QGEMM_SCALE_BIAS_OUTPUT_PROCESSOR&]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = MLAS_QGEMM_SCALE_BIAS_OUTPUT_PROCESSOR; _Alloc = std::allocator<MLAS_QGEMM_SCALE_BIAS_OUTPUT_PROCESSOR>; reference = MLAS_QGEMM_SCALE_BIAS_OUTPUT_PROCESSOR&; size_type = long unsigned int]    } for per-tensor/layer quantization or shape {  } for per-channel quantization. Actual: Weight zero point must be zero  /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/dynamic_quantize_matmul.cc    MatmulInteger : b zero point is not valid       onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::MatMulIntegerToFloatBase::ComputeCommon(onnxruntime::OpKernelContext*, const uint8_t*, const onnxruntime::TensorShape&, float, uint8_t, bool, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*) const   IsBQuantParamSupported(b_zp_constant_tensor->Shape(), b_tensor ? b_tensor->Shape() : b_shape_)  onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<onnxruntime::Int4x2Base<true>, long int>::CopyDataAndDequantize<float>(const onnxruntime::Int4x2Base<true>*, const long int*, const float*, const onnxruntime::Int4x2Base<true>*, float*, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const::<lambda(int64_t, std::unordered_map<long int, long int>&)>     /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/gather_block_quantized.cc     indices_val >= -gather_axis_dim && indices_val < gather_axis_dim        onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<onnxruntime::Int4x2Base<true>, long int>::CopyDataAndDequantize<onnxruntime::MLFloat16>(const onnxruntime::Int4x2Base<true>*, const long int*, const onnxruntime::MLFloat16*, const onnxruntime::Int4x2Base<true>*, onnxruntime::MLFloat16*, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const::<lambda(int64_t, std::unordered_map<long int, long int>&)>  onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<onnxruntime::Int4x2Base<true>, int>::CopyDataAndDequantize<float>(const onnxruntime::Int4x2Base<true>*, const int*, const float*, const onnxruntime::Int4x2Base<true>*, float*, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const::<lambda(int64_t, std::unordered_map<long int, long int>&)>       onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<onnxruntime::Int4x2Base<true>, int>::CopyDataAndDequantize<onnxruntime::MLFloat16>(const onnxruntime::Int4x2Base<true>*, const int*, const onnxruntime::MLFloat16*, const onnxruntime::Int4x2Base<true>*, onnxruntime::MLFloat16*, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const::<lambda(int64_t, std::unordered_map<long int, long int>&)>    onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<onnxruntime::Int4x2Base<false>, long int>::CopyDataAndDequantize<float>(const onnxruntime::Int4x2Base<false>*, const long int*, const float*, const onnxruntime::Int4x2Base<false>*, float*, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const::<lambda(int64_t, std::unordered_map<long int, long int>&)>  onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<onnxruntime::Int4x2Base<false>, long int>::CopyDataAndDequantize<onnxruntime::MLFloat16>(const onnxruntime::Int4x2Base<false>*, const long int*, const onnxruntime::MLFloat16*, const onnxruntime::Int4x2Base<false>*, onnxruntime::MLFloat16*, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const::<lambda(int64_t, std::unordered_map<long int, long int>&)>       onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<onnxruntime::Int4x2Base<false>, int>::CopyDataAndDequantize<float>(const onnxruntime::Int4x2Base<false>*, const int*, const float*, const onnxruntime::Int4x2Base<false>*, float*, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const::<lambda(int64_t, std::unordered_map<long int, long int>&)>    onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<onnxruntime::Int4x2Base<false>, int>::CopyDataAndDequantize<onnxruntime::MLFloat16>(const onnxruntime::Int4x2Base<false>*, const int*, const onnxruntime::MLFloat16*, const onnxruntime::Int4x2Base<false>*, onnxruntime::MLFloat16*, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const::<lambda(int64_t, std::unordered_map<long int, long int>&)> onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<unsigned char, long int>::CopyDataAndDequantize<float>(const unsigned char*, const long int*, const float*, const unsigned char*, float*, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const::<lambda(int64_t, std::unordered_map<long int, long int>&)>     onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<unsigned char, long int>::CopyDataAndDequantize<onnxruntime::MLFloat16>(const unsigned char*, const long int*, const onnxruntime::MLFloat16*, const unsigned char*, onnxruntime::MLFloat16*, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const::<lambda(int64_t, std::unordered_map<long int, long int>&)>  onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<unsigned char, int>::CopyDataAndDequantize<float>(const unsigned char*, const int*, const float*, const unsigned char*, float*, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const::<lambda(int64_t, std::unordered_map<long int, long int>&)>       onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<unsigned char, int>::CopyDataAndDequantize<onnxruntime::MLFloat16>(const unsigned char*, const int*, const onnxruntime::MLFloat16*, const unsigned char*, onnxruntime::MLFloat16*, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, int64_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) const::<lambda(int64_t, std::unordered_map<long int, long int>&)>    MatMulIntegerToFloat : input a zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1. Per-Channel is not supported yet.    virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::MatMulIntegerToFloat::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const    IsScalarOr1ElementVector(a_zero_point_tensor)   'block_size' must be a power of 2 and not less than 16. onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<T1, Tind>::GatherBlockQuantized(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T1 = unsigned char; Tind = int]      block_size_ >= 16 && ((block_size_ - 1) & block_size_) == 0     GatherBlockQuantized only support bits==4 or 8  'block_size' must be 2's power and not less than 16.    onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<T1, Tind>::GatherBlockQuantized(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T1 = unsigned char; Tind = long int] onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<T1, Tind>::GatherBlockQuantized(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T1 = onnxruntime::Int4x2Base<false>; Tind = int]     onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<T1, Tind>::GatherBlockQuantized(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T1 = onnxruntime::Int4x2Base<false>; Tind = long int]        onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<T1, Tind>::GatherBlockQuantized(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T1 = onnxruntime::Int4x2Base<true>; Tind = int]      onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<T1, Tind>::GatherBlockQuantized(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T1 = onnxruntime::Int4x2Base<true>; Tind = long int] onnxruntime::contrib::MatMulBnb4::MatMulBnb4(const onnxruntime::OpKernelInfo&)  /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/matmul_bnb4.cc        Status::OK() == info.GetAttr<int64_t>("K", &K_) Status::OK() == info.GetAttr<int64_t>("N", &N_) Status::OK() == info.GetAttr<int64_t>("block_size", &block_size_)       Status::OK() == info.GetAttr<int64_t>("quant_type", &quant_type_)       quant_type_ == FP4 || quant_type_ == NF4        data and scales must have the same rank.        data and scales do not match shapes.    scales and zero_points must have the same rank. scales and zero_points must have the same shape.        onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<T1, Tind>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T1 = onnxruntime::Int4x2Base<true>; Tind = long int]       Unsupported dequantized type:   onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<T1, Tind>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T1 = onnxruntime::Int4x2Base<true>; Tind = int]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<T1, Tind>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T1 = onnxruntime::Int4x2Base<false>; Tind = long int]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<T1, Tind>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T1 = onnxruntime::Int4x2Base<false>; Tind = int]   For uint8_t data, gather_axis must be 0.        For 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.    onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<T1, Tind>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T1 = unsigned char; Tind = long int]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GatherBlockQuantized<T1, Tind>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T1 = unsigned char; Tind = int]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::MatMulInteger16<T1, T2, T3>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T1 = short int; T2 = short int; T3 = int]     /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/matmul_integer16.cc   void onnxruntime::contrib::DequantizeBlockwiseBnb4(T*, const uint8_t*, const T*, int32_t, int32_t, int32_t, int32_t, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) [with T = float; uint8_t = unsigned char; int32_t = int]    Only 2b, 4b and 8b quantization is supported for MatMulNBits op, additional bits support is planned.    onnxruntime::contrib::MatMulNBits<T1>::MatMulNBits(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T1 = float]  /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/matmul_nbits.cc       nbits_ == 2 || nbits_ == 4 || nbits_ == 8       onnxruntime::contrib::MatMulNBits<T1>::MatMulNBits(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T1 = onnxruntime::MLFloat16] Input x_scale must be a scalar or 1D tensor of size 1   virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::QLinearGlobalAveragePool::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/qlinear_global_average_pool.cc        IsScalarOr1ElementVector(tensor_x_scale)        input x_zero_point must be a scalar or 1D tensor of size 1 if given     IsScalarOr1ElementVector(tensor_x_zero_point)   input y_scale must be a scalar or 1D tensor of size 1   IsScalarOr1ElementVector(tensor_y_scale)        input y_zero_point must be a scalar or 1D tensor of size 1 if given     IsScalarOr1ElementVector(tensor_y_zero_point)   QlinearBuildLookupTable : input X_scale must be a scalar or 1D tensor of size 1 void onnxruntime::contrib::QlinearBuildLookupTable(uint8_t*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const LookupTableArrayTransformer&) [with T = unsigned char; uint8_t = unsigned char; LookupTableArrayTransformer = std::function<void(const float*, float*, long unsigned int)>]  /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/qlinear_lookup_table.cc       QlinearBuildLookupTable : input X_zero_point must be a scalar or 1D tensor of size 1    tensor_x_zero_point == nullptr || IsScalarOr1ElementVector(tensor_x_zero_point) QlinearBuildLookupTable : input Y_scale must be a scalar or 1D tensor of size 1 QlinearBuildLookupTable : input Y_zero_point must be a scalar or 1D tensor of size 1    tensor_y_zero_point == nullptr || IsScalarOr1ElementVector(tensor_y_zero_point) void onnxruntime::contrib::QlinearBuildLookupTable(uint8_t*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const LookupTableArrayTransformer&) [with T = signed char; uint8_t = unsigned char; LookupTableArrayTransformer = std::function<void(const float*, float*, long unsigned int)>]    Each input must be (tensor, scale, zero_point) tuple!   onnxruntime::contrib::QLinearConcat::QLinearConcat(const onnxruntime::OpKernelInfo&)    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/qlinear_concat.cc     input_def_count >= 5 && (input_def_count - 2) % 3 == 0  Input scale is not float for input def @        tensor_x_scale->IsDataType<float>()     Wrong input type encountered for zero point input def @ tensor_x_zero_point->GetElementType() == tensor_y_zero_point->GetElementType()  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::vector<unsigned char>; _Alloc = std::allocator<std::vector<unsigned char> >; reference = std::vector<unsigned char>&; size_type = long unsigned int]       typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp [], _Dp>::operator[](std::size_t) const [with _Tp = unsigned char; _Dp = std::default_delete<unsigned char []>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = unsigned char&; std::size_t = long unsigned int]      virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::QLinearConcat::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const   input_count_x3 >= 3 && input_count_x3 % 3 == 0  Input scale is not float for quantized input @  Wrong input type encountered for zero point of quantized input @        std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::vector<unsigned char>; _Alloc = std::allocator<std::vector<unsigned char> >; const_reference = const std::vector<unsigned char>&; size_type = long unsigned int]       QLinearGlobalAveragePool ImageSize too large!   QLinearGlobalAveragePool parameter out of computation range!    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 uint8   Input 'group_index' is expected to have shape   Input 'bias' is expected to have shape  Falling 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.    onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::MatMulNBits<T1>::ComputeBUnpacked(const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::AllocatorPtr&, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::MatMulComputeHelper&) const [with T1 = float; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]     Row-wise quantization is not supported for now  Only 4b quantization is supported for unpacked compute using non-MLAS de-quantization for now   onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::MatMulNBits<T1>::ComputeBUnpacked(const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::AllocatorPtr&, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::MatMulComputeHelper&) const [with T1 = onnxruntime::MLFloat16; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/nhwc_max_pool.cc      Invalid input shape. Only N can be zero. Got:   onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::NhwcMaxPool<T8Bits>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T8Bits = unsigned char]       input_shape.Size() > 0 || N == 0        onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::NhwcMaxPool<T8Bits>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T8Bits = signed char] /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/qembed_layer_norm.cc  SkipSimplifiedLayerNormalization        input is expected to have 3 or 2 dimensions, got        skip 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 dimensions last two dimensions of skip needs to be same as input   skip is expected but not provided       gamma is expected to have 1 dimension, got      Last dimension of gamma and input does not match        gamma is expected but not provided      beta is expected to have 1 dimension, got       Last dimension of beta and input does not match bias is expected to have 1 dimension, got       Last dimension of bias and input does not match /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/skip_layer_norm.cc  inputs! (condition, x, x_scale, x_zero_point, y, y_scale, y_zero_point, z_scale, z_zero_point) onnxruntime::contrib::QLinearWhere::QLinearWhere(const onnxruntime::OpKernelInfo&)      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/qlinear_where.cc      input_def_count == kExpected_input_count        Wrong input type encountered for zero point input def of x, y, z        tensor_x_zero_point->GetElementType() == tensor_y_zero_point->GetElementType() && tensor_x_zero_point->GetElementType() == tensor_z_zero_point->GetElementType() && tensor_y_zero_point->GetElementType() == tensor_z_zero_point->GetElementType()      SkipSimplifiedLayerNormalization should only has 4 inputs (input, skip, gamma, and beta). Got 5.        onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm<T, simplified>::PrePack(const onnxruntime::Tensor&, int, onnxruntime::AllocatorPtr, bool&, onnxruntime::PrePackedWeights*) [with T = onnxruntime::MLFloat16; bool simplified = true; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm<T, simplified>::PrePack(const onnxruntime::Tensor&, int, onnxruntime::AllocatorPtr, bool&, onnxruntime::PrePackedWeights*) [with T = double; bool simplified = true; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm<T, simplified>::PrePack(const onnxruntime::Tensor&, int, onnxruntime::AllocatorPtr, bool&, onnxruntime::PrePackedWeights*) [with T = float; bool simplified = true; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::QLinearAveragePool::ComputeImpl(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T8Bits = signed char]      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/qlinear_pool.cc       QLinear Pooling unsupported pooling size!       onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::QLinearAveragePool::ComputeImpl(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T8Bits = unsigned char]    opset must be existed in attributes of QlinearSoftmax   onnxruntime::contrib::QLinearSoftmax::QLinearSoftmax(const onnxruntime::OpKernelInfo&)  /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/qlinear_softmax.cc    void onnxruntime::contrib::{anonymous}::BuildLookupTableIfFixed(const onnxruntime::OpKernelInfo&, std::vector<float>&, size_t, bool)    tensor_x_scale == nullptr || IsScalarOr1ElementVector(tensor_x_scale)   onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm<T, simplified>::SkipLayerNorm(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float; bool simplified = false]   onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm<T, simplified>::SkipLayerNorm(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float; bool simplified = true]    onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm<T, simplified>::SkipLayerNorm(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = double; bool simplified = false]  onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm<T, simplified>::SkipLayerNorm(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = double; bool simplified = true]   onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm<T, simplified>::SkipLayerNorm(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::MLFloat16; bool simplified = false]  onnxruntime::contrib::SkipLayerNorm<T, simplified>::SkipLayerNorm(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::MLFloat16; bool simplified = true]   onnxruntime::contrib::SparseAttentionBase::SparseAttentionBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&)        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/sparse/sparse_attention_base.h     info.GetAttr("kv_num_heads", &kv_num_heads).IsOK() && kv_num_heads > 0  info.GetAttr("sparse_block_size", &sparse_block_size).IsOK()    Input scale is not float for quantized input x @ 2      virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::QLinearWhere::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const    Input scale is not float for quantized input y @ 5      tensor_y_scale->IsDataType<float>()     Input scale is not float for quantized output z @ 7     tensor_z_scale->IsDataType<float>()     /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/quant_gemm.cc QGemm : scale of input a must be a scalar or 1D tensor of size 1        QGemm : zero point of input a must be a scalar or 1D tensor of size 1   QGemm : zero point of input b must be a scalar or 1D tensor of size 1 or N      QGemm : scale of input b must be a scalar or 1D tensor of size 1 or N   QGemm : zero point and scale of input b should have same shape size     QGemm : zero point of y must be null or a scalar or 1D tensor of size 1 QGemm : scale of y must be null or a scalar or 1D tensor of size 1      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::vector<std::basic_string_view<char> >; _Alloc = std::allocator<std::vector<std::basic_string_view<char> > >; reference = std::vector<std::basic_string_view<char> >&]      should be a scalar. Got shape of       Input 'query' is expected to have 3 dimensions, got     head_size must be a multiple of 8. Got head_size =      Input 'key' and 'value' shall be both present, or both absent in the case of packed qkv.        Input 'key' is expected to have 3 dimensions, got       Input 'query' and 'key' shall have same dim 0 (batch size)      Input 'query' and 'key' shall have same dim 1 (sequence length) Input 'query' and 'value' shall have same shape  does not match num_heads and kv_num_heads      total_sequence_length tensor must be of one element.    block_row_indices must have shape (num_layout, max_blocks + 1) where num_heads is divisible by num_layout.      block_col_indices must have shape (num_layout, max_nnz), where max_nnz <= max_blocks * max_blocks.      , max_sequence_length deduced from block_row_indices:   max_sequence_length should be no less than total_sequence_length:       onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::sparse_attention_helper::CheckInputs(void*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*)       /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/sparse/sparse_attention_helper.h   Input 'past_key' and 'past_value' shall have same shape Input 'past_key' is expected to have 4 dimensions, got  Input 'past_key' dimension 0 should be batch_size       Input 'past_key' shall have kv_num_heads        max_cache_sequence_length should be no less than total_sequence_length: Input 'past_key' dimension 3 should be same as head_size, got   key_total_sequence_lengths must have shape (batch_size).        cos_cache and sin_cache must be passed to SparseAttention when do_rotary = 1    head_size shall be a multiple of 16. Got head_size =    cos_cache and sin_cache dimension 0 should be same size.        max_rotary_sequence_length should be no 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.   /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/sparse/sparse_attention.cc onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::SparseAttention<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = onnxruntime::MLFloat16]    past_key->DataRaw() == present_key->DataRaw() && past_value->DataRaw() == present_value->DataRaw()      onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::SparseAttention<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]     Currently input rank must be 2, or (3 with first dim equal to 1), but got:      virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::DynamicTimeWarping::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/tensor/dynamic_time_warping.cc     rank == 2 || (rank == 3 && input_dims[0] == 1)  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::vector<signed char>; _Alloc = std::allocator<std::vector<signed char> >; reference = std::vector<signed char>&; size_type = long unsigned int]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = signed char; _Alloc = std::allocator<signed char>; reference = signed char&; size_type = long unsigned int]     onnxruntime::contrib::UnfoldTensor::UnfoldTensor(const onnxruntime::OpKernelInfo&)      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/tensor/unfold.h    info.GetAttr("size", &temp_size).IsOK() void onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearch::Init(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/beam_search.cc        parameters_->model_type == IGenerationParameters::kModelTypeGpt || parameters_->model_type == IGenerationParameters::kModelTypeT5 || parameters_->model_type == IGenerationParameters::kModelTypeWhisper        info.GetAttr<ONNX_NAMESPACE::GraphProto>("encoder", &proto).IsOK()      info.GetAttr<ONNX_NAMESPACE::GraphProto>("decoder", &proto).IsOK()       is not bigger than attribut specified dim:     virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::UnfoldTensor::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/tensor/unfold.cc   onnxruntime::contrib::Tokenizer::Tokenizer(const onnxruntime::OpKernelInfo&)    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/tokenizer.cc       attribute pad_value is not set  attribute mincharnum is not set attribute mincharnum must have a positive value Either one of the separators OR tokenexp attributes required but none is set    Expecting a non-empty tokenexp  mincharnum is too big for char level tokenezation       !char_tokenezation_ || mincharnum_ < 2  tensor(string) expected as input        Input dimensions are either [C] or [N][C] allowed       Input string contains invalid utf8 chars:       Input string contains invalid utf8 chars:       Match contains invalid utf8 chars:      virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearch::SetupSubgraphExecutionInfo(const onnxruntime::SessionState&, const std::string&, const onnxruntime::SessionState&)  init_run_gpt_subgraph_ == nullptr       t5_encoder_subgraph_ == nullptr parameters_->decoder_start_token_id >= 0        Encoder subgraph shall have 2 inputs when decoder_start_token_id attribute is empty     Encoder subgraph shall have 3 inputs when decoder_start_token_id attribute is available t5_decoder_subgraph_ == nullptr whisper_encoder_subgraph_ == nullptr    Encoder subgraph shall have 2 inputs (encoder_input_ids, decoder_input_ids)     whisper_decoder_subgraph_ == nullptr    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/beam_search_impl_base.h       virtual void onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchScorer::Process(onnxruntime::contrib::transformers::ISequences&, gsl::span<const float>&, gsl::span<const int>&, gsl::span<const int>&)      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/beam_search_scorer.cc next_scores.size() == next_tokens.size()        next_scores.size() == next_indices.size()       Batch can only be done if all beams have been generated beam_hyp.beams_used_ == gsl::narrow_cast<int>(num_beams_)       static_cast<size_t>(hypothesis_buffer_used_) <= hypothesis_buffer_.size()       virtual void onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchScorer::Finalize(onnxruntime::contrib::transformers::ISequences&, gsl::span<const float>&, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*)       void onnxruntime::contrib::transformers::BeamHypotheses::Output(int, int, gsl::span<int>&, gsl::span<ElementType>&) [with T = float]    output_sequence_scores->IsDataType<MLFloat16>() void onnxruntime::contrib::transformers::BeamHypotheses::Output(int, int, gsl::span<int>&, gsl::span<ElementType>&) [with T = onnxruntime::MLFloat16]   'num_return_sequences' has to be smaller or equal to 'num_beams'.       virtual void onnxruntime::contrib::transformers::WhisperBeamSearchParameters::ParseFromAttributes(const onnxruntime::OpKernelInfo&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/beam_search_parameters.cc     model_type == IGenerationParameters::kModelTypeWhisper  /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/beam_search_impl_gpt.h        onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchT5<T>::Execute(const onnxruntime::FeedsFetchesManager&, const onnxruntime::FeedsFetchesManager&) [with T = float]     /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/beam_search_impl_t5.h parameters->sequence_length == 1        current_length == cpu_state.sequences.GetSequenceLength()       no_speech_token_id is out of range, it is       onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchWhisper<T>::Execute(const onnxruntime::FeedsFetchesManager&, const onnxruntime::FeedsFetchesManager&) [with T = float]        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/beam_search_impl_whisper.h    parameters->no_speech_token_id >= 0 && parameters->no_speech_token_id < parameters->vocab_size  decoder subgraph: output_cross_qk could only work with has_decoder_masked_attention     decoder_subgraph_.has_decoder_masked_attention_ decoder subgraph: output_cross_qk could only work with past_present_share_buffer        decoder_subgraph_.past_present_share_buffer_    Must specify input cross_qk_layer_head  input_tensor_cross_qk_layer_head != nullptr     onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchWhisper<T>::Execute(const onnxruntime::FeedsFetchesManager&, const onnxruntime::FeedsFetchesManager&) [with T = onnxruntime::MLFloat16]       Failed to parse environment variable - name: "  std::optional<_Tp> onnxruntime::ParseEnvironmentVariable(const std::string&) [with T = bool; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/platform/env_var_utils.h      TryParseStringWithClassicLocale(value_str, parsed_value)        input_features shall have 3 dimensions. Got     void onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchParameters::ParseFromInputs(onnxruntime::OpKernelContext*)   decoder_input_ids shall have 2 dimensions. Got  extra_decoder_tensor shall have 2 dimensions. Got       extra_decoder_tensor_dims.size() == 2   extra_decoder_tensor first dim not same as batch_size. Got      extra_decoder_tensor_dims[0] == batch_size      ) shall be greater than input sequence length ( max_length <= kMaxSequenceLength        num_beams shall be a positive integer no more than      num_beams >= 1 && num_beams <= kMaxNumBeams     num_return_sequences shall be a positive integer, got   ) shall be be no more than num_beams (  num_beams >= num_return_sequences       repetition_penalty shall be greater than 0, got         logits_processor shall be a non-negative integer, got   onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchT5<T>::BeamSearchT5(onnxruntime::OpKernelContextInternal&, const onnxruntime::SessionState&, const onnxruntime::SessionState&, onnxruntime::contrib::transformers::T5EncoderSubgraph&, onnxruntime::contrib::transformers::T5DecoderSubgraph&, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, onnxruntime::Stream*, onnxruntime::contrib::IConsoleDumper*, onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchParameters&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::AddToFeedsFunc&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::TopkFunc&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ProcessLogitsFunc<T>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::InitBeamStateFunc<T>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::DeviceCopyFunc<float>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::DeviceCopyFunc<int>&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::CreateEncoderInputsFunc&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::UpdateDecoderFeedsFunc<T>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<int>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<float>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<onnxruntime::MLFloat16>&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::CreateBeamScorer&) [with T = float; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::AddToFeedsFunc = std::function<onnxruntime::common::Status(onnxruntime::Stream*, std::initializer_list<OrtValue>, std::vector<OrtValue>&, std::unique_ptr<char, std::function<void(char*)> >&, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, const OrtMemoryInfo&)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::TopkFunc = std::function<onnxruntime::common::Status(const onnxruntime::Tensor*, int, unsigned int, bool, bool, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, onnxruntime::Stream*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, onnxruntime::Tensor&, onnxruntime::Tensor&)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ProcessLogitsFunc<T> = std::function<onnxruntime::common::Status(const OrtValue&, onnxruntime::contrib::transformers::IBeamSearchState<float>*, onnxruntime::contrib::transformers::ISequences*, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>&, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, onnxruntime::contrib::transformers::ILogitsProcessorList*, onnxruntime::contrib::transformers::IBeamScorer*, const onnxruntime::contrib::transformers::IGenerationParameters*, int, onnxruntime::Stream*, const onnxruntime::contrib::IConsoleDumper*)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::InitBeamStateFunc<T> = std::function<void(onnxruntime::contrib::transformers::IBeamSearchState<float>*, gsl::span<int>&, int, int, onnxruntime::Stream*)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::DeviceCopyFunc<float> = std::function<onnxruntime::common::Status(gsl::span<float>, gsl::span<const float>, onnxruntime::Stream*, int)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::DeviceCopyFunc<int> = std::function<onnxruntime::common::Status(gsl::span<int>, gsl::span<const int>, onnxruntime::Stream*, int)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::CreateEncoderInputsFunc = std::function<onnxruntime::common::Status(const onnxruntime::Tensor*, const OrtValue*, int, int, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, OrtValue&, OrtValue&, OrtValue&)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::UpdateDecoderFeedsFunc<T> = std::function<onnxruntime::common::Status(std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, onnxruntime::Stream*, const std::vector<OrtValue>&, std::vector<OrtValue>&, int, gsl::span<const int>, gsl::span<const int>, gsl::span<const int>, int, int, int, bool, int, int, bool, bool, onnxruntime::contrib::transformers::Sequences&, const onnxruntime::contrib::IConsoleDumper*)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<int> = std::function<onnxruntime::common::Status(onnxruntime::Stream*, const OrtValue&, int, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, OrtValue&, bool, int)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<float> = std::function<onnxruntime::common::Status(onnxruntime::Stream*, const OrtValue&, int, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, OrtValue&, bool, int)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<onnxruntime::MLFloat16> = std::function<onnxruntime::common::Status(onnxruntime::Stream*, const OrtValue&, int, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, OrtValue&, bool, int)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::CreateBeamScorer = std::function<std::unique_ptr<onnxruntime::contrib::transformers::IBeamScorer>(const onnxruntime::contrib::transformers::IGenerationParameters&, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>&, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>&, onnxruntime::Stream*)>]       encoder_subgraph_.subgraph_output_names[1] == "encoder_hidden_states"   encoder_subgraph_.num_layers == decoder_subgraph_.num_layers    onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchT5<T>::BeamSearchT5(onnxruntime::OpKernelContextInternal&, const onnxruntime::SessionState&, const onnxruntime::SessionState&, onnxruntime::contrib::transformers::T5EncoderSubgraph&, onnxruntime::contrib::transformers::T5DecoderSubgraph&, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, onnxruntime::Stream*, onnxruntime::contrib::IConsoleDumper*, onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchParameters&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::AddToFeedsFunc&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::TopkFunc&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ProcessLogitsFunc<T>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::InitBeamStateFunc<T>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::DeviceCopyFunc<float>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::DeviceCopyFunc<int>&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::CreateEncoderInputsFunc&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::UpdateDecoderFeedsFunc<T>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<int>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<float>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<onnxruntime::MLFloat16>&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::CreateBeamScorer&) [with T = onnxruntime::MLFloat16; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::AddToFeedsFunc = std::function<onnxruntime::common::Status(onnxruntime::Stream*, std::initializer_list<OrtValue>, std::vector<OrtValue>&, std::unique_ptr<char, std::function<void(char*)> >&, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, const OrtMemoryInfo&)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::TopkFunc = std::function<onnxruntime::common::Status(const onnxruntime::Tensor*, int, unsigned int, bool, bool, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, onnxruntime::Stream*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, onnxruntime::Tensor&, onnxruntime::Tensor&)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ProcessLogitsFunc<T> = std::function<onnxruntime::common::Status(const OrtValue&, onnxruntime::contrib::transformers::IBeamSearchState<onnxruntime::MLFloat16>*, onnxruntime::contrib::transformers::ISequences*, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>&, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, onnxruntime::contrib::transformers::ILogitsProcessorList*, onnxruntime::contrib::transformers::IBeamScorer*, const onnxruntime::contrib::transformers::IGenerationParameters*, int, onnxruntime::Stream*, const onnxruntime::contrib::IConsoleDumper*)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::InitBeamStateFunc<T> = std::function<void(onnxruntime::contrib::transformers::IBeamSearchState<onnxruntime::MLFloat16>*, gsl::span<int>&, int, int, onnxruntime::Stream*)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::DeviceCopyFunc<float> = std::function<onnxruntime::common::Status(gsl::span<float>, gsl::span<const float>, onnxruntime::Stream*, int)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::DeviceCopyFunc<int> = std::function<onnxruntime::common::Status(gsl::span<int>, gsl::span<const int>, onnxruntime::Stream*, int)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::CreateEncoderInputsFunc = std::function<onnxruntime::common::Status(const onnxruntime::Tensor*, const OrtValue*, int, int, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, OrtValue&, OrtValue&, OrtValue&)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::UpdateDecoderFeedsFunc<T> = std::function<onnxruntime::common::Status(std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, onnxruntime::Stream*, const std::vector<OrtValue>&, std::vector<OrtValue>&, int, gsl::span<const int>, gsl::span<const int>, gsl::span<const int>, int, int, int, bool, int, int, bool, bool, onnxruntime::contrib::transformers::Sequences&, const onnxruntime::contrib::IConsoleDumper*)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<int> = std::function<onnxruntime::common::Status(onnxruntime::Stream*, const OrtValue&, int, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, OrtValue&, bool, int)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<float> = std::function<onnxruntime::common::Status(onnxruntime::Stream*, const OrtValue&, int, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, OrtValue&, bool, int)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<onnxruntime::MLFloat16> = std::function<onnxruntime::common::Status(onnxruntime::Stream*, const OrtValue&, int, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, OrtValue&, bool, int)>; onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::CreateBeamScorer = std::function<std::unique_ptr<onnxruntime::contrib::transformers::IBeamScorer>(const onnxruntime::contrib::transformers::IGenerationParameters&, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>&, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>&, onnxruntime::Stream*)>]    Subgraph SessionState was not found for 'decoder' attribute.    virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearch::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const        decoder_feeds_fetches_manager_  init_run_decoder_session_state  init_run_decoder_feeds_fetches_manager_ past_present_share_buffer mode must be same for init decoder and decoder subgraphes     init_run_gpt_subgraph_ && gpt_subgraph_ && init_run_gpt_subgraph_->past_present_share_buffer_ == gpt_subgraph_->past_present_share_buffer_      typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchParameters; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchParameters>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchParameters&]        BeamSearch 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_feeds_fetches_manager_  typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::contrib::transformers::T5EncoderSubgraph; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::contrib::transformers::T5EncoderSubgraph>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::contrib::transformers::T5EncoderSubgraph&] onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchT5<T>::Execute(const onnxruntime::FeedsFetchesManager&, const onnxruntime::FeedsFetchesManager&) [with T = onnxruntime::MLFloat16]    typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::contrib::transformers::WhisperEncoderSubgraph; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::contrib::transformers::WhisperEncoderSubgraph>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::contrib::transformers::WhisperEncoderSubgraph&]  Input '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_size   Input '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_ids      Input 'presence_mask' is expected to have 2 dimensions, got     input_ids and presence_mask must have the same batch_size       Input 'presence_mask' shape[1] shall be vocab_size, got         /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/greedy_search_impl_base.h     CPU beam search current not support output cross QK.    virtual void onnxruntime::contrib::transformers::BeamSearchScorer::OutputScores(gsl::span<const float>&, onnxruntime::Tensor*)  target.size() == final_scores.size()    output_scores->IsDataType<MLFloat16>()  void onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearch::Init(const onnxruntime::OpKernelInfo&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/greedy_search.cc      parameters_.model_type == IGenerationParameters::kModelTypeGpt  void onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearchParameters::ParseFromInputs(onnxruntime::OpKernelContext*) /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/greedy_search_parameters.cc   void onnxruntime::contrib::transformers::Sampling::Init(const onnxruntime::OpKernelInfo&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/sampling.cc   BeamSearch op: An implementation for the input type     onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::CreateEncoderInputs(const onnxruntime::Tensor*, const OrtValue*, int, int, onnxruntime::AllocatorPtr, OrtValue&, OrtValue&, OrtValue&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/generation_device_helper.cc   input_ids_shape.NumDimensions() == 2    onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::UpdateDecoderFeeds(onnxruntime::AllocatorPtr, onnxruntime::Stream*, const std::vector<OrtValue>&, std::vector<OrtValue>&, int, gsl::span<const int>, gsl::span<const int>, gsl::span<const int>, int, int, int, bool, int, int, bool, bool, onnxruntime::contrib::transformers::Sequences&, const onnxruntime::contrib::IConsoleDumper*) [with T = float; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]    last_outputs.size() >= static_cast<size_t>(1) + num_present_tensors     void onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::ExpandInputs(const OrtValue&, int, onnxruntime::AllocatorPtr, OrtValue&) [with T = int; OrtValue = OrtValue; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]        element_type == DataTypeImpl::GetType<T>()      onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::CreateGptInputs(const onnxruntime::Tensor*, const OrtValue*, int, int, gsl::span<int>&, onnxruntime::AllocatorPtr, OrtValue&, OrtValue&, OrtValue&)        onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::ExpandBuffer(onnxruntime::Stream*, const OrtValue&, int, onnxruntime::AllocatorPtr, OrtValue&, bool, int) [with T = int; OrtValue = OrtValue; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::ExpandBuffer(onnxruntime::Stream*, const OrtValue&, int, onnxruntime::AllocatorPtr, OrtValue&, bool, int) [with T = float; OrtValue = OrtValue; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::ExpandBuffer(onnxruntime::Stream*, const OrtValue&, int, onnxruntime::AllocatorPtr, OrtValue&, bool, int) [with T = onnxruntime::MLFloat16; OrtValue = OrtValue; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::CreateWhisperEncoderInputs(const onnxruntime::Tensor*, const OrtValue*, int, onnxruntime::AllocatorPtr, OrtValue&, OrtValue&) [with T = float; OrtValue = OrtValue; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]  input_features_shape.NumDimensions() == 3       original_decoder_input_ids_shape.NumDimensions() == 2   onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::CreateWhisperEncoderInputs(const onnxruntime::Tensor*, const OrtValue*, int, onnxruntime::AllocatorPtr, OrtValue&, OrtValue&) [with T = onnxruntime::MLFloat16; OrtValue = OrtValue; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>] onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::ProcessLogits(const OrtValue&, onnxruntime::contrib::transformers::IBeamSearchState<T>*, onnxruntime::contrib::transformers::ISequences*, onnxruntime::AllocatorPtr&, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, onnxruntime::contrib::transformers::ILogitsProcessorList*, onnxruntime::contrib::transformers::IBeamScorer*, const onnxruntime::contrib::transformers::IGenerationParameters*, int, onnxruntime::Stream*, const onnxruntime::contrib::IConsoleDumper*) [with T = float; OrtValue = OrtValue; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]    logits_shape.NumDimensions() == 3       onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::GreedySearchProcessLogits(const OrtValue&, onnxruntime::contrib::transformers::IGreedySearchState<T>*, onnxruntime::contrib::transformers::ISamplingState<T>*, onnxruntime::contrib::transformers::ISequences*, onnxruntime::AllocatorPtr&, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, onnxruntime::contrib::transformers::ILogitsProcessorList*, const onnxruntime::contrib::transformers::IGenerationParameters*, bool, int, onnxruntime::Stream*, const onnxruntime::contrib::IConsoleDumper*) [with T = float; OrtValue = OrtValue; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]  /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/sampling_cpu_helper.h onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::GenerationCpuDeviceHelper::UpdateDecoderFeeds(onnxruntime::AllocatorPtr, onnxruntime::Stream*, const std::vector<OrtValue>&, std::vector<OrtValue>&, int, gsl::span<const int>, gsl::span<const int>, gsl::span<const int>, int, int, int, bool, int, int, bool, bool, onnxruntime::contrib::transformers::Sequences&, const onnxruntime::contrib::IConsoleDumper*) [with T = onnxruntime::MLFloat16; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]   virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearch::SetupSubgraphExecutionInfo(const onnxruntime::SessionState&, const std::string&, const onnxruntime::SessionState&)        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/greedy_search_impl_gpt.h      virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::GreedySearch::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const      Input tensor to Unique op should be 1D  void onnxruntime::contrib::transformers::SamplingParameters::ParseFromInputs(onnxruntime::OpKernelContext*)     /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/sampling_parameters.cc        Setup must be called before CreateInitialFeeds  onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::GptSubgraph::CreateInitialFeeds(const onnxruntime::Tensor&, const std::vector<const OrtValue*>&, int, int, gsl::span<int>&, OrtValue&, const OrtValue*, std::vector<OrtValue>&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::CreateGptInputsFunc&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::AddToFeedsFunc&, onnxruntime::IAllocatorUniquePtr<char>&, onnxruntime::Stream*, int, bool)        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/subgraph_gpt.cc       Only tensor-type OrtValues are supported        DLDataType onnxruntime::dlpack::{anonymous}::GetDlpackDataType(const OrtValue&) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/dlpack/dlpack_converter.cc    DLManagedTensor* onnxruntime::dlpack::OrtValueToDlpack(OrtValue&)       virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::Sampling::SetupSubgraphExecutionInfo(const onnxruntime::SessionState&, const std::string&, const onnxruntime::SessionState&)    virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::Sampling::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const  DecoderMaskedMultiHeadAttention onnxruntime::FeedsFetchesInfo::FeedsFetchesInfo(gsl::span<const std::basic_string_view<char> >, gsl::span<const std::__cxx11::basic_string<char> >, const onnxruntime::OrtValueNameIdxMap&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/subgraph_base.cc      constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnxruntime::FeedsFetchesManager; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::FeedsFetchesManager, false, false>]    Invalid GPT-2 subgraph: number of outputs shall be larger than 1 (Need past state in outputs).  Invalid 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 1 shall be named as position_ids, got:   subgraph input 2 shall be named as attention_mask, got:         subgraph input 3 shall be named as past_0, got:         subgraph past state cannot be nullptr   subgraph past state is expected to have 5 dimension, got        subgraph past state dimension 0 shall have length of 2  subgraph past state dimension 2 shall have a positive value for number of heads subgraph past state dimension 4 shall have a positive value for hidden size per head    subgraph 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 size subgraph input 1 (position_ids) shall have int32 type   subgraph input 2 (attention_mask) shall have int32 type subgraph input 3 (past_0) shall shall have same data type of logits output      subgraph output 1 (present_0) shall shall have same data type of logits output  /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/subgraph_t5_encoder.cc        encoder subgraph input 0 shall be named as encoder_input_ids, got:      encoder subgraph input 1 shall be named as encoder_attention_mask, got:         encoder subgraph input 0 (encoder_input_ids) shall have int32 type      encoder subgraph input 1 (encoder_attention_mask) shall have int32 type number of outputs expected to be 2 * layers, got:       encoder subgraph output 0 shall be named as present_key_cross_0, got:   encoder subgraph output 1 shall be named as present_value_cross_0, got:         number of outputs expected to be 2 + 4 * layers, got:   encoder subgraph input 2 shall be named as decoder_input_ids, got:      encoder subgraph input 2 (decoder_input_ids) shall have int32 type      encoder subgraph output 0 shall be named as logits, got:        encoder subgraph output 1 shall be named encoder_hidden_states, got:    encoder subgraph output 2 shall be named as present_key_self_0, got:    encoder subgraph output 3 shall be named as present_value_self_0, got:  encoder subgraph output 0 (logits) shall be float or float16 data type  encoder subgraph outputs shall have same data type      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/subgraph_whisper_decoder.cc   decoder_masked_attention shall use with past_present_share_buffer       number 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:     number of outputs expected to be first_present_output_index_    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 type      decoder subgraph input 1 (encoder_hidden_states) shall have float or float16 type       decoder subgraph past inputs shall have same data type as that of encoder_hidden_states.        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/subgraph_whisper_encoder.cc   encoder subgraph input 0 (encoder_input_features) shall have float32 or float16 type    encoder subgraph input 1 (decoder_input_ids) shall have int32 type      encoder subgraph outputs 1, 2, ... shall have same data type    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/transformers/subgraph_t5_decoder.cc        number of outputs expected to be 1 + 2 * layers, got:   decoder subgraph input 1 (encoder_input_ids) shall have int32 type      decoder subgraph past inputs shall have same data type as that of encoder_hidden_states decoder subgraph output shall have same data type as that of encoder_hidden_states      Conv filter size does not match embedding_size attribute.       Conv kernal size 1 does not match conv_window_size attribute .  Char embedding size does not match char_embedding_size attribute.        char_embedding_size attribute:         Char embedding size does not match conv kernal size 2.  /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/word_conv_embedding.cc     OrtValue onnxruntime::dlpack::DlpackToOrtValue(DLManagedTensor*, bool)  IsContiguousTensor(dlpack->dl_tensor)   OrtDevice onnxruntime::dlpack::{anonymous}::GetOrtDevice(const DLDevice&)       ORT does not support lanes != 1 const onnxruntime::DataTypeImpl* onnxruntime::dlpack::{anonymous}::GetOrtValueDataType(const DLDataType&, bool) const char* onnxruntime::dlpack::{anonymous}::GetOrtDeviceName(const OrtDevice&)        ORT only supports contiguous tensor for now.    A dlpack structure must have a deleter. onnxruntime::dlpack::DlpackToOrtValue(DLManagedTensor*, bool)::<lambda(void*)>  Attribute name and type don't match for '       onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Elu<float>]     onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::HardSigmoid<float>]     Scan<8> spec does not support transpose of output. This should never be called. onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::LeakyRelu<float>]       onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Selu<float>]    onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::Celu<float>]    onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::ThresholdedRelu<float>] onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::ThresholdedRelu<float>]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Celu<float>]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Tanh<double>]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Tanh<float>]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Softsign<float>]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Softplus<float>]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Sigmoid<double>]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Sigmoid<float>]    onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Selu<float>]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Relu<int>] onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Relu<signed char>] onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Relu<double>]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Relu<float>]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::LeakyRelu<float>]  onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::HardSigmoid<float>]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::Elu<float>]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::Scan<OpSet>::SetupSubgraphExecutionInfo(const onnxruntime::SessionState&, const std::string&, const onnxruntime::SessionState&) [with int OpSet = 8; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/controlflow/scan_8.cc   typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::Scan<8>::Info; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::Scan<8>::Info>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::Scan<8>::Info&]  Scan inputs have inconsistent batch size. Previous value was    onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::ParametricSoftplus<float>]      onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::ElementWiseKernel(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with F = onnxruntime::functors::ScaledTanh<float>]      void onnxruntime::Scan<OpSet>::Init(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with int OpSet = 8]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::Scan<OpSet>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with int OpSet = 8] Invalid entries in sequence_lens. Max sequence length was       onnxruntime::common::Status onnxruntime::Scan8Impl::CreateLoopStateVariables(std::vector<std::vector<onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable> >&)  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::vector<onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable>; _Alloc = std::allocator<std::vector<onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable> >; reference = std::vector<onnxruntime::scan::detail::LoopStateVariable>&; size_type = long unsigned int]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<const OrtValue>::Iterator; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<const OrtValue>::Iterator>; reference = onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<const OrtValue>::Iterator&]   constexpr const std::array<_Tp, _Nm>::value_type& std::array<_Tp, _Nm>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::unique_ptr<void, std::function<void(void*)> >; long unsigned int _Nm = 3; const_reference = const std::unique_ptr<void, std::function<void(void*)> >&; size_type = long unsigned int]      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 'query' is expected to have 3 or 5 dimensions, got        Expect rank of query be 3 for packed kv Expect rank of key be 5 for packed kv   Expect 'key' shape (batch_size, kv_sequence_length, num_heads, 2, head_size) for packed kv      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/multihead_attention_helper.h  Expect rank of key and value be same, and either 3 or 4 Input '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 qkv      Input 'value' shall absent when 'key' is absent 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_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 set        Input 'past_key' and 'past_value' shall be both present or both absent  Packed qkv of 3D BS3NH format is not support by MultiHeadAttention      Input 'bias' shall be empty when packed kv is used      Input '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. Input 'cache_indirection' is expected to have 3 dimensions, got         Input 'cache_indirection' dimension 1 should be num_beams, got  Input 'cache_indirection' dimension 0 should be batch_size, got         Input 'cache_indirection' dimension 2 should be same as (or less than) max_sequence_length, got         input_ids and position_ids shall have same sequence_length      position_ids's first dimension shall be 1 or batch_size Input 0 and 1 shall have same shape     Input 0 and 7 (mask) shall have same shape      input_ids is expected to have 2 dimensions, got         word_embedding is expected to have 2 dimensions, got    position_embedding is expected to have 2 dimensions, got        segment_embedding is expected to have 2 dimensions, got         word_embedding and segment_embedding shall have same dimension 1        word_embedding and position_embedding shall have same dimension 1       gamma is expected to have 1 dimensions, got     gamma is expected to have size of       beta is expected to have 1 dimensions, got      beta is expected to have size of        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/embed_layer_norm.cc   onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::ScaledTanh<float>] onnxruntime::common::Status onnxruntime::ElementWiseKernel<F>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with F = onnxruntime::functors::ParametricSoftplus<float>] onnxruntime::contrib::DeepCpuAttnLstmOp::DeepCpuAttnLstmOp(const onnxruntime::OpKernelInfo&)    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/attnlstm/deep_cpu_attn_lstm.h      static_cast<int>(activation_func_names.size()) == num_directions_ * 3   Input 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 0    onnxruntime::contrib::BifurcationDetector::BifurcationDetector(const onnxruntime::OpKernelInfo&)        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/bifurcation_detector.h        info.GetAttr<int64_t>("min_ngram_size", &min_ngram_size_).IsOK()        info.GetAttr<int64_t>("max_ngram_size", &max_ngram_size_).IsOK()        max_ngram_size_ >= min_ngram_size_      onnxruntime::contrib::DecoderMaskedMultiHeadAttention<T>::DecoderMaskedMultiHeadAttention(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/decoder_masked_multihead_attention.cc onnxruntime::contrib::EmbedLayerNormBase::EmbedLayerNormBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&)  Attention mechanism memory shape error! Expected: {     Attention mechanism memory sequence lengths must have shape {   Attention memory layer weight shape error! Expected:{   Attention query layer weight shape error! Expected:{    Attention v weight shape error! Expected:{      Attention layer weight shape error! Expected: { /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/attnlstm/deep_cpu_attn_lstm.cc     Attention mechanism memory sequence lengths value must in (0,   virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::DeepCpuAttnLstmOp::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const       /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/attention.cc  Rotary embedding is not supported in Attention CPU kernel.                         Please fuse the model with MHA + RotaryEmbedding.    /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/bias_gelu.cc  onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::BiasGelu<T, use_approximation>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float; bool use_approximation = false] virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::BifurcationDetector::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const     src_tokens_len >= prev_suffix_match_idx_data    pred_tokens_len == (src_tokens_len + 1 - prev_suffix_match_idx_data)    MaybeTransposeToBNSHAndAddBias  /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/attention_utils.cc    Input sequence length should be 1 to use DecoderMaskedMultiHeadAttention. Actual length is      QK head size should be same as V head size to use DecoderMaskedMultiHeadAttention       DecoderMaskedMultiHeadAttention only supports no mask or 2D key padding mask of shape [batch, total_seq_length] currently       DecoderMaskedMultiHeadAttention does not support attention bias for cross-attention     onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::DecoderMaskedMultiHeadAttention<T>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const [with T = float]     If beam width is greater than 1, then cache indirection buffer MUST be present  Received null OrtThreadingOptions       Received invalid value for allow_spinning. Valid values are 0 or 1      num_heads must be a multiple of kv_num_heads. Got num_heads % kv_num_heads ==   head_size must be a multiple of 8. Got head_size % 8 ==         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 3 dimensions, got     Input 'query' and 'value' shall have same dim 0 (batch size)    Input 'query' and 'value' shall have same dim 1 (sequence length)       Input 'value' is expected to have same hidden size as key.      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/group_query_attention_helper.h        BNSH Input 'past_key' and 'past_value' should have same dimension 2 (max sequencelength or past sequence length), got   Input 'past_value' shall have kv_num_heads      Input 'past_key' and 'past_value' shall be both present or both absent. seqlens_k must be shape (batch_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.     Input 'cos_cache' and 'sin_cache' shall be both present or both absent. batch_size must be 1 when sequence_length > 1 and past context is given.        sequence_length shall be 1 when it is not prompt.       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 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  head_sink dimension 0 must be equal to the num heads, got       Softcap_Fp16 is not supported.  qk_output attribute received unsupported value  qk_output attribute was configured but output buffer was not provided   /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/group_query_attention.cc      activation_params count mismatch        Input 'position_ids' is expected to have 0, 1, or 2     num_heads must be provided if rotary_embedding_dim is   Input 'cos_cache' dimension 0 should be same as         /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/rotary_embedding.cc   onnxruntime::contrib::NGramRepeatBlock::NGramRepeatBlock(const onnxruntime::OpKernelInfo&)      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/ngram_repeat_block.h  info.GetAttr<int64_t>("ngram_size", &ngram_size_).IsOK()        virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::NGramRepeatBlock::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const        onnxruntime::contrib::NGramRepeatBlock::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const::<lambda(int64_t)> num_heads must be provided if rotary_embedding_dim is specified onnxruntime::contrib::RotaryEmbedding<T>::RotaryEmbedding(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]    onnxruntime::contrib::RotaryEmbedding<T>::RotaryEmbedding(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = onnxruntime::MLFloat16]   onnxruntime::contrib::CDist<T>::CDist(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/cdist.h    info.GetAttr<std::string>("metric", &metric).IsOK()     onnxruntime::contrib::CDist<T>::CDist(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = double]       void onnxruntime::contrib::BahdanauAttention<T>::PrepareMemory(const gsl::span<const T>&, const gsl::span<const int>&) [with T = float] /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/attnlstm/bahdanau_attention.cc     mem_steps <= max_memory_steps_ && mem_steps > 0 onnxruntime::contrib::MultiHeadAttention<T>::MultiHeadAttention(const onnxruntime::OpKernelInfo&) [with T = float]      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/multihead_attention.cc        Packed QKV of shape (B, L, N, 3, H) not implemented for CPU     Packed KV not implemented for CPU       The first input of CDist kernel has wrong shape:        The second input of CDist kernel has wrong shape:       Input shape dimensions mismatch:        Size of affinity string must be between 1 and   Processor id must consist of only digits:       std::vector<std::vector<int> > onnxruntime::concurrency::ReadThreadAffinityConfig(const std::string&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/util/thread_utils.cc  std::all_of(processor_interval[0].begin(), processor_interval[0].end(), ::isdigit) && std::all_of(processor_interval[1].begin(), processor_interval[1].end(), ::isdigit)        Processor id must start from 1:         processor_from > 0 && processor_to > 0  processor_from <= processor_to  std::all_of(processor_str.begin(), processor_str.end(), ::isdigit)      Found invalid processor id in affinity string:  Failed to read affinities from affinity string  Found out-of-range processor id in affinity string:     Number of affinities does not equal to thread_pool_size minus one, affinities:  std::unique_ptr<onnxruntime::concurrency::ThreadPool> onnxruntime::concurrency::CreateThreadPoolHelper(onnxruntime::Env*, OrtThreadPoolParams)  actual_num_affinities == static_cast<size_t>(options.thread_pool_size) - 1      custom join thread function not set     /onnxruntime_src/onnxruntime/lora/adapter_format_utils.cc       std::pair<std::unique_ptr<char [], std::function<void(void*)> >, long unsigned int> onnxruntime::adapters::utils::MemoryMapAdapterFile(const std::filesystem::__cxx11::path&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/data_transfer.cc    data_transfer registered is nullptr.    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::IDataTransfer>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::IDataTransfer> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::IDataTransfer>&]  There's no data transfer registered for copying tensors from    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/data_transfer_manager.cc     is not currently registered or supported       Specified device is not supported. Try CreateMemoryInfo_V2.     MemoryInfo name cannot be null. Output memory info cannot be null.      Invalid device type specified.  The buffer does not appear to be a valid lora parameter format  const onnxruntime::adapters::Adapter* onnxruntime::adapters::utils::ValidateAndGetAdapterFromBytes(gsl::span<const unsigned char>)      The buffer fails lora adapter format verification       Unsupported lora format version onnxruntime::BFCArena::Chunk* onnxruntime::BFCArena::ChunkFromHandle(ChunkHandle)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/bfc_arena.cc        void onnxruntime::BFCArena::InsertFreeChunkIntoBin(ChunkHandle) !c->in_use() && (c->bin_num == kInvalidBinNum)  void onnxruntime::BFCArena::RemoveFreeChunkFromBin(ChunkHandle) !c->in_use() && (c->bin_num != kInvalidBinNum)  BinFromIndex(c->bin_num)->free_chunks.erase(h) > 0      expected a registered ONNX type static void onnxruntime::data_types_internal::MapTypeHelper::Set(onnx::TensorProto_DataType, const onnx::TypeProto*, onnx::TypeProto&)  /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/framework/data_types.h        static void onnxruntime::data_types_internal::SequenceTypeHelper::Set(const onnx::TypeProto*, onnx::TypeProto&) static void onnxruntime::data_types_internal::OptionalTypeHelper::Set(const onnx::TypeProto*, onnx::TypeProto&) bool onnxruntime::data_types_internal::IsCompatible(const onnx::TypeProto&, const onnx::TypeProto&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/data_types.cc       bool onnxruntime::data_types_internal::IsCompatible(const onnx::TypeProto_Map&, const onnx::TypeProto_Map&)     Only ONNX MLDataType can be registered  void onnxruntime::data_types_internal::DataTypeRegistry::RegisterDataType(onnxruntime::MLDataType)      We do not expect duplicate registration of types for:   virtual bool onnxruntime::TensorTypeBase::IsCompatible(const onnx::TypeProto&) const    thisProto->value_case() == TypeProto::ValueCase::kTensorType    utils::HasElemType(thisProto->tensor_type())    virtual bool onnxruntime::SparseTensorTypeBase::IsCompatible(const onnx::TypeProto&) const      thisProto->value_case() == TypeProto::ValueCase::kSparseTensorType      utils::HasElemType(thisProto->sparse_tensor_type())     virtual bool onnxruntime::SequenceTensorTypeBase::IsCompatible(const onnx::TypeProto&) const    thisProto->value_case() == TypeProto::ValueCase::kSequenceType  utils::HasElemType(thisProto->sequence_type())  virtual bool onnxruntime::OptionalTypeBase::IsCompatible(const onnx::TypeProto&) const  thisProto->value_case() == TypeProto::ValueCase::kOptionalType  utils::HasElemType(thisProto->optional_type())  bool onnxruntime::NonTensorTypeBase::IsMapCompatible(const onnx::TypeProto&) const      thisProto->value_case() == TypeProto::ValueCase::kMapType       utils::HasKeyType(thisProto->map_type())        bool onnxruntime::NonTensorTypeBase::IsSequenceCompatible(const onnx::TypeProto&) const virtual void onnxruntime::NonTensorTypeBase::FromDataContainer(const void*, size_t, OrtValue&) const    virtual void onnxruntime::NonTensorTypeBase::ToDataContainer(const OrtValue&, size_t, void*) const      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/allocator.cc        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/bfc_arena.h onnxruntime::BFCArena::Chunk* onnxruntime::BFCArena::FindChunkPtr(BinNum, size_t, size_t, onnxruntime::Stream*) void onnxruntime::BFCArena::RemoveFreeChunkIterFromBin(Bin::FreeChunkSet*, const std::set<long unsigned int, Bin::ChunkComparator>::iterator&)  int onnxruntime::BFCArena::AllocationRegion::IndexFor(const void*) const        p_int < base_int + memory_size_ typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp [], _Dp>::operator[](std::size_t) const [with _Tp = long unsigned int; _Dp = std::default_delete<long unsigned int []>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = long unsigned int&; std::size_t = long unsigned int]  void onnxruntime::BFCArena::SplitChunk(ChunkHandle, size_t)     void onnxruntime::BFCArena::Merge(ChunkHandle, ChunkHandle)     !c1->in_use() && !c2->in_use() && c1->stream == c2->stream      onnxruntime::BFCArena::ChunkHandle onnxruntime::BFCArena::Coalesce(ChunkHandle) void onnxruntime::BFCArena::DeallocateRawInternal(void*)        void onnxruntime::BFCArena::FreeAndMaybeCoalesce(ChunkHandle)   c->in_use() && (c->bin_num == kInvalidBinNum)    with following configs: initial_chunk_size_bytes:       initial_growth_chunk_size_bytes:        max_power_of_two_extend_bytes:         onnxruntime::BFCArena::BFCArena(std::unique_ptr<onnxruntime::IAllocator>, size_t, onnxruntime::ArenaExtendStrategy, int, int, int, int64_t)     BinForSize(bin_size) == BinFromIndex(b) BinForSize(bin_size + 255) == BinFromIndex(b)   BinForSize(bin_size * 2 - 1) == BinFromIndex(b) BinForSize(bin_size * 2) != BinFromIndex(b)     Reserving memory in BFCArena for        virtual void* onnxruntime::BFCArena::Reserve(size_t)    reserved_chunks_.find(ptr) == reserved_chunks_.end()    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = void*; _Alloc = std::allocator<void*>; reference = void*&]      The total allocated bytes is now       void onnxruntime::BFCArena::RegionManager::RemoveAllocationRegion(void*)        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/allocator_utils.cc  Received invalid value of arena_extend_strategy         virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::CPUDataTransfer::CopyTensor(const onnxruntime::Tensor&, onnxruntime::Tensor&) const    src.SizeInBytes() == dst.SizeInBytes()  Config key is empty or longer than maximum length       Config value is longer than maximum length:     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/config_options.cc   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::Stream*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::Stream*>; reference = onnxruntime::Stream*&; size_type = long unsigned int]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/device_stream_collection.cc std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::DeviceStreamCollection>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::DeviceStreamCollection> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::DeviceStreamCollection>&]       ep.context_model_external_initializers_file_name        Invalid DataTypeImpl TypeProto definition       onnxruntime::utils::ContainerChecker::ContainerChecker(onnxruntime::MLDataType) onnxruntime::Stream* onnxruntime::DeviceStreamCollectionImpl::GetStream(size_t) const   std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::Stream*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::Stream*>; const_reference = onnxruntime::Stream* const&; size_type = long unsigned int]  const OrtValue& onnxruntime::IExecutionFrame::GetMLValue(int) const     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/execution_frame.h   ort_value_index >= 0 && static_cast<size_t>(ort_value_index) < all_values_size_ node_index_info and ort_value_idx_map are out of sync and cannot be used        onnxruntime::IExecutionFrame::IExecutionFrame(const onnxruntime::OrtValueNameIdxMap&, const onnxruntime::NodeIndexInfo&, gsl::span<const int>)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/execution_frame.cc  node_index_info_.GetMaxMLValueIdx() == ort_value_idx_map.MaxIdx()       OrtValue shape verification failed. Current shape:      onnxruntime::common::Status onnxruntime::IExecutionFrame::GetOrCreateNodeOutputMLValue(int, int, const onnxruntime::TensorShape*, OrtValue*&, const onnxruntime::Node&) shape && tensor.Shape() == *shape       shape && sp_tensor.DenseShape() == *shape        entries which doesn't match the number of fetches the frame was initialized with of    Fetches vector passed to GetOutputs contains    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/ex_lib_loader.cc    Caught exception while destructing CustomOpsLoader with message:         does not match actual shape of         void onnxruntime::ExecutionFrame::TraceFree(int)        ort_value_idx >= 0 && static_cast<size_t>(ort_value_idx) < alloc_plan.size()    constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnxruntime::OrtValuePatternPlanner; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::OrtValuePatternPlanner, false, false>]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::MemPatternPlanner::OrtValueAllocationBlock; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::MemPatternPlanner::OrtValueAllocationBlock>; reference = onnxruntime::MemPatternPlanner::OrtValueAllocationBlock&; size_type = long unsigned int] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/fallback_cpu_capability.cc  Candidate for fallback CPU execution:   void onnxruntime::IExecutionFrame::Init(gsl::span<const int>, gsl::span<const OrtValue>, const std::unordered_map<int, OrtValue>&, const std::function<bool(const std::__cxx11::basic_string<char>&)>&, gsl::span<const OrtValue>)      feeds.size() == feed_mlvalue_idxs.size()        fetches.empty() || fetches.size() == fetch_mlvalue_idxs_.size() Could not find OrtValue with idx '      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/feeds_fetches_manager.cc    constexpr const _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() const [with _Tp = onnxruntime::SequentialExecutionPlan; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::SequentialExecutionPlan, false, false>]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::ExecutionFrame::AllocateAsPerAllocationPlan(OrtValue&, int, const onnxruntime::TensorShape*)   ort_value_index >= 0 && static_cast<size_t>(ort_value_index) < alloc_plan.size()        We don't expect custom allocators for non-tensor types, so a shape is mandatory here.   Allocation of tensor types requires a shape.    AllocateMLValueTensorSelfOwnBufferHelper        std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::MemoryPattern; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::MemoryPattern>; const_reference = const onnxruntime::MemoryPattern&; size_type = long unsigned int]        , block in memory pattern size is:      , fall back to default allocation behavior      onnxruntime::common::Status onnxruntime::ExecutionFrame::AllocateMLValueTensorSelfOwnBufferHelper(OrtValue&, int, onnxruntime::MLDataType, const OrtDevice&, const onnxruntime::TensorShape&)   alloc && alloc.get() != nullptr TraceAllocation for ort_value_idx=      Shape mismatch attempting to re-use buffer.     . 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.     AllocateMLValueTensorPreAllocateBuffer  AllocateReusedOrtValueIfNotAllocatedHelper      std::unordered_set<long unsigned int> onnxruntime::GetCpuPreferredNodes(const GraphViewer&, const IExecutionProvider::IKernelLookup&, gsl::span<const long unsigned int>, const logging::Logger&)       ORT 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 node       cannot be used with this model due to its ONNX opset not being supported by the layout transformer.    std::visit: variant is valueless        provider_type must be specified.        onnxruntime::KernelLookup::KernelLookup(onnxruntime::ProviderType, gsl::span<const gsl::not_null<const onnxruntime::KernelRegistry*> >, const onnxruntime::IKernelTypeStrResolver&, const onnxruntime::logging::Logger&)        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/kernel_lookup.h     Graph partitioning was canceled by user request typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::IndexedSubGraph; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::IndexedSubGraph>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::IndexedSubGraph&]    GetCapabilities was canceled by user request     was inserted using the NHWC format as requested by      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.  typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::ComputeCapability; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::ComputeCapability>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::ComputeCapability&]      The optimization function failed to finish.     The Function Style fusion is deprecated.        ' needs to compile one or more nodes.   User disabled EP compilation but EP '   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::GraphViewer>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::GraphViewer> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::GraphViewer>&]        typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::GraphViewer; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::GraphViewer>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::GraphViewer&]        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::IExecutionProvider::FusedNodeAndGraph; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::IExecutionProvider::FusedNodeAndGraph>; reference = onnxruntime::IExecutionProvider::FusedNodeAndGraph&]      Graph partitioning is canceled due to user request.      did not return correct number of compiled functions    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::NodeComputeInfo; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::NodeComputeInfo>; reference = onnxruntime::NodeComputeInfo&; size_type = long unsigned int]  std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::element_type& std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::IExecutionProvider; __gnu_cxx::_Lock_policy _Lp = __gnu_cxx::_S_atomic; bool <anonymous> = false; bool <anonymous> = false; element_type = onnxruntime::IExecutionProvider]      AOT inlining is canceled due to user request.   context_file_path should not point to a folder. Both ep_context_path and model_path are empty.  Failed to generate EP context model since the file '    ' exists already. Please remove the EP context model if you want to re-generate it.     Unable to compile any nodes. Check that the session EPs support compilation and can execute at least one subgraph in the model. Unable to compile any nodes. ONNX Runtime will not generate a compiled model. Either the session EPs do not support compilation or the model is already compiled.       Unable to compile any nodes but will still generate an output model. Either the session EPs do not support compilation or the model is already compiled.        Please ensure the input model is not already compiled.  Encountered an invalid node while compiling a model.    Overwriting existing EP compatibility info for key:     Added EP compatibility info for         Unexpected location for initializers while generating   ToGraphProtoWithCustomInitializerHandling       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/ep_context_utils.cc Cannot serialize ONNX ModelProto larger than 2GB        Protobuf serialization failed when generating EPContext model   Failed to generate compatibility string for EP  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/kernel_type_str_resolver.cc /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/func_kernel.h       Create state function failed. Return value:     ', 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 '   LoadKernelTypeStrResolverFromBuffer     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/kernel_type_str_resolver_utils.cc   Failed to verify KernelTypeStrResolver flatbuffers data.        AddLayoutTransformationRequiredOpsToKernelTypeStrResolver       The node is not placed on any Execution Provider.       Failed to find args for kernel type string '    If type constraint names are available,         ensure 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.       QDQ node group cannot have DQ node that produces a graph output. DQ node:       QDQ 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:     QDQ node group cannot have an output from the target node that is consumed by a Q node and a graph output. target node:         const onnxruntime::DataTypeImpl* onnxruntime::utils::GetMLDataType(const onnxruntime::NodeArg&) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/mldata_type_utils.cc        onnxruntime::NodeIndexInfo::Init<onnxruntime::ConstGraphNodes>(const onnxruntime::ConstGraphNodes&, onnxruntime::NodeIndex, const onnxruntime::OrtValueNameIdxMap&)::<lambda(const onnxruntime::NodeArg&, bool)>        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/node_index_info.cc  onnxruntime::NodeIndexInfo::Init<onnxruntime::ValidNodes<const std::vector<const onnxruntime::Node*> > >(const onnxruntime::ValidNodes<const std::vector<const onnxruntime::Node*> >&, onnxruntime::NodeIndex, const onnxruntime::OrtValueNameIdxMap&)::<lambda(const onnxruntime::NodeArg&, bool)>     OrtValue is TensorSequence type but has no element Tensor DataType.     static std::unique_ptr<OrtTypeInfo> OrtTypeInfo::FromOrtValue(const OrtValue&)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/onnxruntime_typeinfo.cc     Tensor types should have been handled already   This OrtValue is neither Tensor, SparseTensor, Map or Sequence type     virtual OrtValue* onnxruntime::OpKernelContext::OutputMLValue(int, const onnxruntime::TensorShape&)     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/op_kernel.cc        virtual int onnxruntime::OpKernelContext::NumVariadicInputs(size_t) const       virtual OrtValue* onnxruntime::OpKernelContext::GetOrCreateOutputMLValue(int)   : Conflicting with a registered kernel with op versions. the since version is:  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::PartitionOrtFormatModelImpl(const {anonymous}::PartitionParams&, KernelRegistryManager&, IExecutionProvider&, const GraphOptimizerRegistry&, const logging::Logger&)::CompilationEntry; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::PartitionOrtFormatModelImpl(const {anonymous}::PartitionParams&, KernelRegistryManager&, IExecutionProvider&, const GraphOptimizerRegistry&, const logging::Logger&)::CompilationEntry>; reference = onnxruntime::PartitionOrtFormatModelImpl(const {anonymous}::PartitionParams&, KernelRegistryManager&, IExecutionProvider&, const GraphOptimizerRegistry&, const logging::Logger&)::CompilationEntry&]   single_node_compute_func should have 1 element. session.resource_cuda_partitioning_settings     Invalid resource partitioning settings  onnxruntime::common::Status onnxruntime::LoadNodeAllocationStats(const std::filesystem::__cxx11::path&, const std::filesystem::__cxx11::path&, InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, NodeAllocationStats>&)   : expecting comma separated fields     constexpr const _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() const [with _Tp = onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, std::unique_ptr<onnxruntime::IResourceAccountant> >; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, std::unique_ptr<onnxruntime::IResourceAccountant> >, false, false>]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/memcpy.cc   Attribute name and type don't match     No attribute with this name is defined. The type is not tensor, sparse tensor, sequence, map or optional type   This TypeProto does not have ValueCase set      static std::unique_ptr<OrtTypeInfo> OrtTypeInfo::FromTypeProto(const onnx::TypeProto&)  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::MemoryPattern; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::MemoryPattern>; reference = onnxruntime::MemoryPattern&]      . Do you have duplicated calls to SessionState::AddInitializedTensor function?  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/session_state.cc    constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnxruntime::GraphViewer; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::GraphViewer, false, false>]    Failed to find input name in the mapping:       Failed to find output name in the mapping:      Received OrtValue is not a tensor. Only tensors are supported.  Buffer containing the initializer must be owned by the user.    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/session_options.cc  An OrtValue for this name has already been added:       Using an input in multiple nodes on different devices is not supported currently. Input:        void onnxruntime::MemPatternPlanner::TraceAllocation(int, size_t)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/mem_pattern_planner.h       Can't slice a non-tensor OrtValue. Type was     static onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<T> onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<T>::Create(T&, int64_t, int64_t) [with T = OrtValue; int64_t = long int]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/ort_value_tensor_slicer.cc  OrtValue has not been allocated so can't be sliced.     Can't slice a tensor with a subbyte element type        Insufficient dimensions to slice on     gsl::narrow_cast<int64_t>(tensor_shape.NumDimensions()) >= slice_dimension      onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<T>::Iterator::Iterator(T&, size_t, size_t, int64_t, Direction) [with T = OrtValue; size_t = long unsigned int; int64_t = long int]    static onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<T> onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<T>::Create(T&, int64_t, int64_t) [with T = const OrtValue; int64_t = long int]    onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<T>::Iterator::Iterator(T&, size_t, size_t, int64_t, Direction) [with T = const OrtValue; size_t = long unsigned int; int64_t = long int]      Failed to create Notification: [        virtual std::unique_ptr<onnxruntime::synchronize::Notification> onnxruntime::plugin_ep::Stream::CreateNotification(size_t)      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/plugin_ep_stream.h  onnxruntime::common::Status onnxruntime::SessionOptions::AddExternalInitializers(gsl::span<const std::__cxx11::basic_string<char> >, gsl::span<const OrtValue>) onnxruntime::common::Status onnxruntime::SessionOptions::AddExternalInitializersFromFilesInMemory(gsl::span<const std::__cxx11::basic_string<char> >, gsl::span<std::pair<char*, const long unsigned int> >)    num_files == files_buffers.size()       An entry for this name has already been added:  const onnxruntime::KernelCreateInfo& onnxruntime::SessionState::GetNodeKernelCreateInfo(onnxruntime::NodeIndex) const   entry != kernel_create_info_map_.cend() onnxruntime::HashValue onnxruntime::PrePackedWeights::GetHash() const   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/prepacked_weights.cc        buffers_.size() == buffer_sizes_.size() void onnxruntime::AccumulateAllNestedSubgraphsInfo(const SessionState&, const std::string&, size_t, SubgraphsKernelCreateInfoMaps&)     subgraphs_kernel_create_info_maps.find(local_subgraph_kernel_create_info_map_key) == subgraphs_kernel_create_info_maps.end()    void onnxruntime::DeviceStreamCollectionImpl::AddDeviceStream(size_t, std::unique_ptr<onnxruntime::Stream>)     void onnxruntime::DeviceStreamCollectionImpl::SetDeviceStream(size_t, onnxruntime::Stream*)      when there is an active stream override for the same index.    Cannot set device stream for index      typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::IStreamCommandHandleRegistry; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::IStreamCommandHandleRegistry>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::IStreamCommandHandleRegistry&]     std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::IDataTransfer::SrcDstPair; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::IDataTransfer::SrcDstPair>; const_reference = const onnxruntime::IDataTransfer::SrcDstPair&; size_type = long unsigned int]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = OrtSyncStream*; _Alloc = std::allocator<OrtSyncStream*>; reference = OrtSyncStream*&]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/plugin_ep_stream.cc std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::OpKernel>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::OpKernel> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::OpKernel>&; size_type = long unsigned int]   failed at retrieving the removable attributes   session.save_external_prepacked_constant_initializers   SavePrePackedConstantInitializers 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.      constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnxruntime::PrepackedWeightsForGraph; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::PrepackedWeightsForGraph, false, false>]  Done saving OrtValue mappings.  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<void, onnxruntime::BufferDeleter>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<void, onnxruntime::BufferDeleter> >; reference = std::unique_ptr<void, onnxruntime::BufferDeleter>&]        KernelUseSharedPrePackedBuffers  doesn't have an implementation that can consume provided pre-packed weights    The kernel corresponding to the node    Weight pre-packing was canceled due to user request.    Unsupported device allocator in the context of pre-packed weights caching:      onnxruntime::AllocatorPtr onnxruntime::PrepackedWeightsContainer::GetOrCreateAllocator(const std::string&)      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/prepacked_weights_container.cc      onnxruntime::SessionState::PrepackConstantInitializedTensors(onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, long unsigned int>&, const std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, const OrtValue*>&)::<lambda(bool)>   allocator_for_caching.get() != nullptr   doesn't have an implementation that can cache computed pre-packed weights      weights_to_be_filled_in.buffers_.size() > 0     The op type of a node cannot be empty   Using cached version of pre-packed weight for constant initializer:     Unable to write the provided PrePackedWeights instance into the container       Main Graph instance should have populated all subgraphs when being resolved.    onnxruntime::common::Status onnxruntime::SessionState::CreateSubgraphSessionState()     void onnxruntime::SessionState::AddSubgraphSessionState(onnxruntime::NodeIndex, const std::string&, std::unique_ptr<onnxruntime::SessionState>) existing_entries.find(attribute_name) == existing_entries.cend()        Could not find an implementation for    VerifyEachNodeIsAssignedToAnEpImpl      VerifyEachNodeIsAssignedToAnEp  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.        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/session_state_utils.cc      Input parameter `value` must contain a constructed tensor or sparse tensor      Output parameter `elem_type` must not be NULL   Output parameter `shape_data` must not be NULL  Output parameter `shape_data_count` must not be NULL    Tensor does not have a valid or supported tensor element data type      dim_values must be -1 (symbolic dimension) or larger.   UnpackTensor: the pre-allocated size does not match the raw data size, expected         Failed to get allocator for location:   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::MemoryPattern; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::MemoryPattern>; reference = onnxruntime::MemoryPattern&; size_type = long unsigned int]        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/tensor_allocator_with_mem_pattern.h Weight buffer for initializer ' Get preallocated buffer for initializer '       Inner and Outer indices must either be both zero or non-zero    Outer index count must be rows + 1 or zero. Got:        SaveInputOutputNamesToNodeMapping       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/tensorprotoutils.cc This function does not support string data      Only one node should produce an output. Existing entry for      void onnxruntime::SessionState::AddOutputNameToNodeInfoMapping(const std::string&, const NodeInfo&)     output_names_to_nodeinfo.empty()        the ort_value must contain a constructed sparse tensor  static const onnxruntime::SparseTensor& onnxruntime::SparseTensor::GetSparseTensorFromOrtValue(const OrtValue&) Sparse Tensor does not contain sparse data      static onnxruntime::SparseTensor& onnxruntime::SparseTensor::GetSparseTensorFromOrtValue(OrtValue&)     this tensor already has populated sparse_indices        Must contain Coo format. Got:   onnxruntime::SparseTensor::CooView onnxruntime::SparseTensor::AsCoo() const     Format() == SparseFormat::kCoo  Expecting to contain one index, got:    std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::Tensor; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::Tensor>; const_reference = const onnxruntime::Tensor&; size_type = long unsigned int]     Must contain Csr format. Contains:      onnxruntime::SparseTensor::CsrView onnxruntime::SparseTensor::AsCsr() const     Format() == SparseFormat::kCsrc Must contain BlockSparse format. Got:   onnxruntime::SparseTensor::BlockSparseView onnxruntime::SparseTensor::AsBlockSparse() const     Format() == SparseFormat::kBlockSparse  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::Tensor; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::Tensor>; reference = onnxruntime::Tensor&; size_type = long unsigned int]     Sparse format must not be set. Already contains format:         Not expecting an allocator set  This method does not expect allocator to be set /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/tensor.cc   static size_t onnxruntime::Tensor::CalculateTensorStorageSize(onnxruntime::MLDataType, const onnxruntime::TensorShape&) onnxruntime::Tensor::Tensor(onnxruntime::MLDataType, const onnxruntime::TensorShape&, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>) AllocateBufferUsingDeviceAllocatorFromShapeAndType      AllocateTensorOnDeviceOrMemory  size_t onnxruntime::Tensor::SizeInBytes() const Internal error. The preallocated buffer is too small. Requires  Must have the same size. Got src_size:  std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::reference_wrapper<const onnxruntime::Tensor>; _Alloc = std::allocator<std::reference_wrapper<const onnxruntime::Tensor> >; const_reference = const std::reference_wrapper<const onnxruntime::Tensor>&; size_type = long unsigned int]  std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::reference_wrapper<onnxruntime::Tensor>; _Alloc = std::allocator<std::reference_wrapper<onnxruntime::Tensor> >; const_reference = const std::reference_wrapper<onnxruntime::Tensor>&; size_type = long unsigned int]    Unable to convert strings tensor to a sparse tensor that is not on CPU  Expecting inner indices to be same as nnz. Got:         onnxruntime::common::Status onnxruntime::sparse_utils::SparseCsrToDenseTensor(const onnxruntime::DataTransferManager&, const onnxruntime::SparseTensor&, const onnxruntime::AllocatorPtr&, const onnxruntime::AllocatorPtr&, onnxruntime::Tensor&)      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/sparse_utils.cc     inner_num == src.Values().Shape().Size()        Outer indices must be M + 1. Got:       Currently do not support dims higher than 2 dimensions:         Expecting indices to be equal the number of values or be twice as many   for SizeToDimension. Tensor has        int64_t onnxruntime::TensorShape::SizeToDimension(size_t) const /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/tensor_shape.cc      for SizeFromDimension. Tensor has      int64_t onnxruntime::TensorShape::SizeFromDimension(size_t) const       Invalid tensor shape slice argument.    onnxruntime::TensorShape onnxruntime::TensorShape::Slice(size_t, size_t) const  dimstart <= dimend && dimend <= values_.size()  the ort_value must contain a constructed tensor or sparse tensor        OrtStatus* OrtApis::GetTensorTypeAndShape(const OrtValue*, OrtTensorTypeAndShapeInfo**) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/tensor_type_and_shape.cc    Unsupported indices_format passed       const onnxruntime::Tensor& {anonymous}::GetIndicesTensor(const OrtValue&, OrtSparseIndicesFormat)        must be less than total buffer size:   This method should follow a call to constructor that supplies the allocator     onnxruntime::SparseTensor::BlockSparseMutator onnxruntime::SparseTensor::MakeBlockSparseData(const onnxruntime::TensorShape&, const onnxruntime::TensorShape&)  Format() == SparseFormat::kUndefined    This instance should not be empty       Destination must have a CPU allocator set       X-device copy of strings not supported  Src and Dst must be of the same type    Unable to find a data transfer for copying from device type:    onnxruntime::SparseTensor::CooMutator onnxruntime::SparseTensor::MakeCooData(size_t, size_t)    onnxruntime::SparseTensor::CsrMutator onnxruntime::SparseTensor::MakeCsrData(size_t, size_t, size_t)    Out of bounds dimensions in TypeProto_Tensor    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = unsigned char; _Alloc = std::allocator<unsigned char>; reference = unsigned char&]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = short unsigned int; _Alloc = std::allocator<short unsigned int>; reference = short unsigned int&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = unsigned int; _Alloc = std::allocator<unsigned int>; reference = unsigned int&]        OrtValue indexes should have been populated.    onnxruntime::common::Status onnxruntime::session_state_utils::SaveInitializedTensors(const onnxruntime::Env&, const std::__cxx11::basic_string<char>&, const onnxruntime::GraphViewer&, const onnxruntime::AllocatorPtr&, const onnxruntime::OrtValueNameIdxMap&, const std::vector<int>&, onnxruntime::ITensorAllocator&, const SaveTensorFunction&, const onnxruntime::logging::Logger&, const onnxruntime::DataTransferManager&, const onnxruntime::ExternalDataLoaderManager&, const onnxruntime::ExecutionPlanBase&, const onnxruntime::SessionOptions&, const MemoryProfileFunction&, onnxruntime::PrepackedWeightsForGraph&)     ort_value_name_idx_map.MaxIdx() > -1    Cannot use user supplied initializer with name: (       ) because the ORT planned memory location device         ) is different from what is supplied (  from initializer_allocation_order not found among initialized tensors  entry != initialized_tensors_to_allocate.end()  !utils::HasString(*tensor_proto)        [Memory] SessionStateInitializer statically allocates   session.use_device_allocator_for_initializers   Saving session state weights is canceled due to user request.   Skipping entry for missing optional value at idx        Using user supplied initializer with name (     constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnxruntime::MemBuffer; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::MemBuffer, true, true>]  !utils::HasExternalDataInMemory(tensor_proto)   DeserializeTensorProto() takes either pre-allocated buffer or an allocator!     onnxruntime::common::Status onnxruntime::utils::LoadExtDataToTensorFromTensorProto(const onnxruntime::Env&, const std::filesystem::__cxx11::path&, const onnx::TensorProto&, const onnxruntime::IExternalDataLoader&, onnxruntime::Tensor&)     LoadExtDataToTensorFromTensorProto       does not match the tensor size:        Memory address tag is not supported by custom external data loader.     string tensor is not supported for copying between allocators   Done saving initialized tensors model format error! Missing 'location'  model format error! Need a key for the external data info       model format error! Need a value for the external data info     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/tensor_external_data_info.cc        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::tuple<long int, long unsigned int, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > >; _Alloc = std::allocator<std::tuple<long int, long unsigned int, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > > >; reference = std::tuple<long int, long unsigned int, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > >&]        ) does not match the data size( corrupted protobuf data: tensor shape size(     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = absl::lts_20250814::InlinedVector<long unsigned int, 6, std::allocator<long unsigned int> >; _Alloc = std::allocator<absl::lts_20250814::InlinedVector<long unsigned int, 6, std::allocator<long unsigned int> > >; reference = absl::lts_20250814::InlinedVector<long unsigned int, 6, std::allocator<long unsigned int> >&; size_type = long unsigned int]    UnpackTensorWithExternalDataImpl        UnpackTensorWithRawData<onnxruntime::Int4x2Base<true> > Unexpected number of packed int4 pairs  UnpackTensor<onnxruntime::Int4x2Base<true> >    UnpackTensor: the pre-allocated size does not match the size in proto   UnpackTensorWithRawData<onnxruntime::Int4x2Base<false> >        UnpackTensor<onnxruntime::Int4x2Base<false> >   UnpackTensorWithRawData<onnxruntime::Int2x4Base<true> > UnpackTensor<onnxruntime::Int2x4Base<true> >    UnpackTensorWithRawData<onnxruntime::Int2x4Base<false> >        UnpackTensor<onnxruntime::Int2x4Base<false> >   UnpackTensorWithRawData<onnxruntime::Float4E2M1x2>      UnpackTensor<onnxruntime::Float4E2M1x2> CalculateStaticCopyInfoForFeed  node_info_vec[i].stream_index < 0       External data type cannot be STRING.    TensorProtoWithExternalDataToTensorProto        Input tensor does not have external data.       TensorProto with string data can only be in memory      Tensor does not have external data to read from.        External data type cannot be UNDEFINED or STRING.        external data size mismatch. Computed size:    onnxruntime::common::Status onnxruntime::utils::DenseTensorToSparseTensorProto(const onnx::TensorProto&, const std::filesystem::__cxx11::path&, onnx::SparseTensorProto&)       Unsupported sparse tensor data type of  DenseTensorToSparseTensorProto  onnxruntime::common::Status onnxruntime::DispatchStridedCopy(concurrency::ThreadPool*, Tensor&, std::ptrdiff_t, const TensorShapeVector&, const TensorShape&, const Tensor&, std::ptrdiff_t, const TensorShapeVector&) [with EnabledDataTypes = TypeList<float, double, long int, long unsigned int, int, unsigned int, short int, short unsigned int, signed char, unsigned char, MLFloat16, BFloat16, bool, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > >; std::ptrdiff_t = long int; TensorShapeVector = absl::lts_20250814::InlinedVector<long int, 6, std::allocator<long int> >]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/transpose_helper.cc void onnxruntime::TransposeSingleAxisOutwards(gsl::span<const long unsigned int>, const Tensor&, Tensor&, size_t, size_t, const TensorShape*, concurrency::ThreadPool*) const OrtDevice& onnxruntime::utils::FindDeviceForValue(const onnxruntime::SessionState&, std::string_view)     const OrtDevice& onnxruntime::utils::FindDeviceForValue(const onnxruntime::OrtValueNameIdxMap&, const onnxruntime::SequentialExecutionPlan&, std::string_view)  CalculateStaticCopyInfoForFeeds bool onnxruntime::utils::FinalizeCopyInfoForFeeds(gsl::span<const OrtDevice>, std::vector<onnxruntime::MLValueCopyInfo>&)       feed_locations.size() == copy_info.size()       bool onnxruntime::utils::FinalizeCopyInfoForFetches(gsl::span<const OrtDevice* const>&, std::vector<onnxruntime::MLValueCopyInfo>&)     fetch_alloc_info.size() == copy_info.size()     SessionState should have saved the KernelCreateInfo prior to this running. NodeIndex:   const onnxruntime::KernelCreateInfo& onnxruntime::GetKernelCreateInfo(const KernelCreateInfoMap&, NodeIndex)    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/allocation_planner.cc       entry != kernel_create_info_map.cend()  int& onnxruntime::PlannerImpl::UseCount(onnxruntime::OrtValueIndex)     n >= 0 && static_cast<size_t>(n) < ort_value_info_.size()       onnxruntime::OrtValueIndex& onnxruntime::PlannerImpl::Buffer(onnxruntime::OrtValueIndex)        void onnxruntime::PlannerImpl::Reuse(onnxruntime::OrtValueIndex, onnxruntime::OrtValueIndex, onnxruntime::AllocKind)    onnxruntime::OrtValueIndex onnxruntime::PlannerImpl::Index(const onnxruntime::OrtValueName&)    There is no location for this node arg in the outer scope location map  onnxruntime::PlannerImpl::ComputeValueLocation()::<lambda(const onnxruntime::NodeArg&, size_t)> found_in_outer_scope_location_map       Expected to have external data  onnxruntime::common::Status onnxruntime::utils::GetExtDataFromTensorProto(const onnxruntime::Env&, const std::filesystem::__cxx11::path&, const onnx::TensorProto&, OrtValue&, onnxruntime::PrepackedWeightsForGraph*)   kTensorProtoMemoryAddressTag address points to length:          are out of bounds or can not be read in full.   External file content has length:      constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, std::vector<std::tuple<long int, long unsigned int, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > > > >; _Dp = std::_Optional_base<std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, std::vector<std::tuple<long int, long unsigned int, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > > > >, false, false>]         is out of bounds and can not read in full      TensorProtoToTensor() tensor shape mismatch!     can not be written into Tensor type    string tensor can not have raw data     Initialized tensor with unexpected type:        tensor can't contain negative dims      Initializer must have a datatype        string tensor requires allocator to be provided.        Missing raw data for tensor proto. Invalid tensor.      onnx::TensorProto onnxruntime::utils::TensorToTensorProto(const onnxruntime::Tensor&, const std::string&, bool)  indices raw data size does not match expected:          indices int64 data size does not match expected:        indices int32 data size does not match expected:        indices int16 data size does not match expected:        indices int8 data size does not match expected:         indices. Should be one of the following types: int8, int16, int32 or int64     onnxruntime::common::Status onnxruntime::utils::CopySparseData(const std::string&, int64_t, const onnx::TensorProto&, const std::filesystem::__cxx11::path&, gsl::span<const long int>, int64_t, std::function<void(long unsigned int, long unsigned int)>)     indices_shape[1] > 0 && static_cast<size_t>(indices_shape[1]) == dense_dims.size()      cur_index == indices_data.end()  indices shape. Expected to be rank 1 or 2. Got:         values should be rank 1 for COO format. Got:    dense dims expected to be non-negative. Got:    tensor dims expected to be non-negative. Got:   indices should be rank 1 or 2 for supported COO format. Got:    indices outer dimension should match the number of non-zero values. Got:        indices is rank 2, its inner dimension should match the rank of the dense tensor. Got:  indices is rank 2, it should have NNZ values * indices_dims[1] entries. Got:   SparseTensorProtoToDenseTensorProto      values data size does not match expected:      ConstantNodeProtoToTensorProto  Unsupported attribute value type of     onnxruntime::common::Status onnxruntime::utils::ConstantNodeProtoToTensorProto(const onnx::NodeProto&, const std::filesystem::__cxx11::path&, onnx::TensorProto&, const std::string&)   NodeProto for Constant should have 1 output. Got:       onnxruntime::common::Status onnxruntime::utils::ConstantNodeProtoToTensorProto(const onnx::NodeProto&, const std::filesystem::__cxx11::path&, onnx::TensorProto&)       Failed to find allocator for device     onnxruntime::common::Status onnxruntime::utils::BatchOrCopyMLValue(const onnxruntime::SessionState&, const onnxruntime::MLValueCopyInfo&, const OrtValue&, OrtValue&, onnxruntime::Stream*, std::vector<onnxruntime::IDataTransfer::SrcDstPair>*, std::vector<onnxruntime::IDataTransfer::SparseSrcDstPair>*)   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::IDataTransfer::SparseSrcDstPair; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::IDataTransfer::SparseSrcDstPair>; reference = onnxruntime::IDataTransfer::SparseSrcDstPair&]        Unsupported OrtValue type to copy between device.       static size_t onnxruntime::PlannerImpl::GetElementSize(const std::string* const&)       void onnxruntime::PlannerImpl::ProcessDef(onnxruntime::OrtValueIndex, const onnxruntime::NodeArg*)      id >= 0 && static_cast<size_t>(id) < ort_value_info_.size()     Should not have entry in kernel create info with nullptr for kernel_def onnxruntime::common::Status onnxruntime::PlannerImpl::ComputeValueLocation()    Can not find the execution provider     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::vector<OrtDevice>; _Alloc = std::allocator<std::vector<OrtDevice> >; reference = std::vector<OrtDevice>&; size_type = long unsigned int]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = OrtDevice; _Alloc = std::allocator<OrtDevice>; reference = OrtDevice&] void onnxruntime::PlannerImpl::GeneratePlanForWeightsHelper(const onnxruntime::GraphViewer&, const onnxruntime::InitializedTensorSet&, const onnxruntime::KernelCreateInfoMap&, const std::string&, size_t, std::vector<std::vector<OrtDevice> >&)      specific_subgraph_kernel_create_info_map != subgraphs_kernel_create_info_maps_.end()    OrtDevice onnxruntime::PlannerImpl::GetLocationForNodeInput(size_t, const onnxruntime::Node&, const onnxruntime::KernelCreateInfoMap&)   which has external outputs is reused.  Be cautious the reuse MUST be a read-only usage.         cannot reuse input buffer for node     OptimizeReusePlanForMultiStream std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::PlannerImpl::OrtValueInfo; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::PlannerImpl::OrtValueInfo>; reference = onnxruntime::PlannerImpl::OrtValueInfo&; size_type = long unsigned int]    cannot use operator[] with a string argument with       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = absl::lts_20250814::InlinedVector<std::__cxx11::basic_string<char>, 1, std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> > >; _Alloc = std::allocator<absl::lts_20250814::InlinedVector<std::__cxx11::basic_string<char>, 1, std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> > > >; reference = absl::lts_20250814::InlinedVector<std::__cxx11::basic_string<char>, 1, std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> > >&]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = absl::lts_20250814::InlinedVector<std::__cxx11::basic_string<char>, 1, std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> > >; _Alloc = std::allocator<absl::lts_20250814::InlinedVector<std::__cxx11::basic_string<char>, 1, std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> > > >; reference = absl::lts_20250814::InlinedVector<std::__cxx11::basic_string<char>, 1, std::allocator<std::__cxx11::basic_string<char> > >&; size_type = long unsigned int]       virtual onnxruntime::common::Status onnxruntime::DeviceBasedPartitioner::PartitionGraph(const onnxruntime::GraphViewer&, const onnxruntime::ExecutionProviders&, std::vector<absl::lts_20250814::InlinedVector<long unsigned int, 6, std::allocator<long unsigned int> > >&, onnxruntime::ExecutionOrder)       onnxruntime::AllocPlanPerValue& onnxruntime::PlannerImpl::AllocPlan(onnxruntime::OrtValueIndex) n >= 0 && static_cast<size_t>(n) < plan_.allocation_plan.size() Only tensors are supported for external outputs for now.        onnxruntime::common::Status onnxruntime::PlannerImpl::ComputeSingleStreamReusePlan(size_t)       is reusing input buffer of node        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ReleaseAction; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ReleaseAction>; reference = onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ReleaseAction&]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ReleaseAction; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ReleaseAction>; reference = onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ReleaseAction&; size_type = long unsigned int]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::vector<long unsigned int>; _Alloc = std::allocator<std::vector<long unsigned int> >; reference = std::vector<long unsigned int>&; size_type = long unsigned int]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::PlannerImpl::BuildExecutionPlan(const onnxruntime::ExecutionProviders&, const onnxruntime::IStreamCommandHandleRegistry&)      execution_plan[plan_.node_stream_map_[node_index]]->device_.Type() == node_device_mem_location.Type()   trigger_point_it != node_to_trigger_points.end()        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::pair<long unsigned int, long unsigned int>; _Alloc = std::allocator<std::pair<long unsigned int, long unsigned int> >; reference = std::pair<long unsigned int, long unsigned int>&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ExecutionStep>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ExecutionStep> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ExecutionStep>&]       WaitNoficationFn must be provided.      onnxruntime::WaitOnEPStep::WaitOnEPStep(onnxruntime::WaitNotificationFn, onnxruntime::NotificationIndex, onnxruntime::NodeIndex)        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/execution_steps.cc  iterator does not fit current value     __position != const_iterator()  std::vector<_Tp, _Alloc>::iterator std::vector<_Tp, _Alloc>::insert(const_iterator, const value_type&) [with _Tp = nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<>; _Alloc = std::allocator<nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<> >; iterator = std::vector<nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<>, std::allocator<nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<> > >::iterator; const_iterator = std::vector<nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<>, std::allocator<nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<> > >::const_iterator; value_type = nlohmann::json_abi_v3_12_0::basic_json<>]     /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/vector.tcc  Use DeviceBasedPartition as default     Partitioner type is not DeviceBasedPartitioner  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = signed char; _Alloc = std::allocator<signed char>; reference = signed char&]   Number of streams does not equal to number of device types!     void onnxruntime::DeviceBasedPartitioner::Initialize()  node_names_by_stream_.size() == device_types_.size()    Caught exception when reading partition config file:    constexpr const std::array<_Tp, _Nm>::value_type& std::array<_Tp, _Nm>::operator[](size_type) const [with _Tp = unsigned char; long unsigned int _Nm = 400; const_reference = const unsigned char&; size_type = long unsigned int]      constexpr std::array<_Tp, _Nm>::value_type& std::array<_Tp, _Nm>::operator[](size_type) [with _Tp = char; long unsigned int _Nm = 512; reference = char&; size_type = long unsigned int]        std::__cxx11::basic_string<_CharT, _Traits, _Alloc>::const_reference std::__cxx11::basic_string<_CharT, _Traits, _Alloc>::back() const [with _CharT = char; _Traits = std::char_traits<char>; _Alloc = std::allocator<char>; const_reference = const char&]     incomplete UTF-8 string; last byte: 0x  constexpr const std::array<_Tp, _Nm>::value_type& std::array<_Tp, _Nm>::operator[](size_type) const [with _Tp = nlohmann::json_abi_v3_12_0::detail::dtoa_impl::cached_power; long unsigned int _Nm = 79; const_reference = const nlohmann::json_abi_v3_12_0::detail::dtoa_impl::cached_power&; size_type = long unsigned int]   Caught exception during saving DeviceBasedPartitioner config:   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::StreamExecutionContext::CountDownBarrier; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::StreamExecutionContext::CountDownBarrier>; reference = onnxruntime::StreamExecutionContext::CountDownBarrier&; size_type = long unsigned int]       ActivateNotification - NotificationId:  TriggerDownstream - TriggerPointIndex:  Caught exception while calling user's OrtOutStreamWriteFunc callback:    activate notification with index       std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::element_type& std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::operator*() const [with _Tp = std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, onnxruntime::FuncManager::FuncInfo>; __gnu_cxx::_Lock_policy _Lp = __gnu_cxx::_S_atomic; bool <anonymous> = false; bool <anonymous> = false; element_type = std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, onnxruntime::FuncManager::FuncInfo>]    Caught exception while loading custom ops with message:         /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/fuse_nodes_funcs.cc onnxruntime::Stream* onnxruntime::StreamExecutionContext::GetDeviceStream(size_t)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/stream_execution_context.cc idx < device_stream_map_->NumStreams()   wait on Notification with id:  std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::vector<long unsigned int>; _Alloc = std::allocator<std::vector<long unsigned int> >; const_reference = const std::vector<long unsigned int>&; size_type = long unsigned int]   typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp [], _Dp>::operator[](std::size_t) const [with _Tp = std::atomic<int>; _Dp = std::default_delete<std::atomic<int> []>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = std::atomic<int>&; std::size_t = long unsigned int]     std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ReleaseAction; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ReleaseAction>; const_reference = const onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ReleaseAction&; size_type = long unsigned int]     void onnxruntime::StreamExecutionContext::RecycleNodeInputs(onnxruntime::NodeIndex)     frame_.ReleaseMLValue(static_cast<int>(execution_plan->release_actions[idx].value_index)).IsOK()        Exiting due to terminate flag being set to true.        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ExecutionStep>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ExecutionStep> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::SequentialExecutionPlan::ExecutionStep>&; size_type = long unsigned int] void onnxruntime::RunSince(size_t, StreamExecutionContext&, SessionScope&, const bool&, size_t) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/library_handles.cc  All implicit inputs should have OrtValue instances by now.      onnxruntime::OpKernelContextInternal::OpKernelContextInternal(const onnxruntime::SessionState&, onnxruntime::IExecutionFrame&, const onnxruntime::OpKernel&, const onnxruntime::logging::Logger&, const bool&, onnxruntime::Stream*)    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/op_kernel_context_internal.h        Async Kernel Support is not implemented yet.    onnxruntime::common::Status onnxruntime::ExecuteKernel(StreamExecutionContext&, NodeIndex, size_t, const bool&, SessionScope&)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/sequential_executor.cc      Non-zero status code returned while running     Inputs 0 (query) shall be 3 or 5 dimensions     Input 0 (query) shall be 2 dimensions   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).        Key cache and value cache output tensors must be both present or both absent.   The block-based KV cache inputs shall be 4 dimensions   Inputs 0 shall be 2 dimensions  qkv_hidden_sizes should have 3 elements Inputs 0 (query) shall be 2 or 4 dimensions     Inputs 2 (value) shall be 2 dimensions  key and value cache shall be 4 dimensions       token_offset shall be 2 dimensions      Inputs 0 shall be 3 dimensions in whisper graph Failed to parse max_length or it is not positive integer scalar Failed to parse num_beams or it is not positive integer scalar  Failed to parse num_return_sequences or it is not positive integer scalar       
Multi-Head Attention that can be either unidirectional (like GPT-2) or bidirectional (like BERT).

The weights for input projection of Q, K and V are merged. The data is stacked on the second dimension. Its shape
is (input_hidden_size, hidden_size + hidden_size + v_hidden_size). Here hidden_size is the hidden dimension of Q and K,
and v_hidden_size is that of V.

The mask_index is optional. Besides raw attention mask with shape (batch_size, total_sequence_length)
or (batch_size, sequence_length, total_sequence_length) with value 0 for masked and 1 otherwise,
we support other two formats: When input has right-side padding, mask_index is one dimension with shape (batch_size),
where value is actual sequence length excluding padding. When input has left-side padding, mask_index has
shape (2 * batch_size), where the values are the exclusive end positions followed by the inclusive start positions.

When unidirectional is 1, each token only attends to previous tokens.

Both past and present state are optional. They shall be used together, and not allowed to use only one of them.
The qkv_hidden_sizes is required only when K and V have different hidden sizes.

When there is past state, hidden dimension for Q, K and V shall be the same.

The total_sequence_length is past_sequence_length + kv_sequence_length. Here kv_sequence_length is the length of K or V.
For self attention, kv_sequence_length equals to sequence_length (sequence length of Q).
For cross attention, query and key might have different lengths.
    Whether every token can only attend to previous tokens. Default value is 0.     Hidden dimension of Q, K, V: hidden_size, hidden_size and v_hidden_size Corresponding past and present are same tensor, its size is (2, batch_size, num_heads, max_sequence_length, head_size)  Whether to use rotary position embedding. Default value is 0.   Dimension of rotary embedding. Limited to 32, 64 or 128. Default value is head_size     The value to be filled in the attention mask. Default value is -10000.0f        Custom scale will be used if specified. Default value is 1/sqrt(head_size)      Input 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 projection Attention 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).    3D 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).   Constrain mask index to integer types   
This is the packed version of Attention.

Sequences in one batch usually don't have same length and they are padded to have same length,
e.g., below is a batch with 3 sequences and tokens* are padded.
  Sequence_0:   0,  1*, 2*,  3*
  Sequence_1:   4,  5,  6*,  7*
  Sequence_2:   8,  9,  10,  11

PackedAttention is designed to takes in packed input, i.e., only the real tokens without padding.
An input as above will be packed into 3 tensors like below:
 - input ([h0, h4, h5, h8, h9, h10, h11])
 - token_offset: 0, 4, 5, 8, 9, 10, 11,  1*, 2*, 3*, 6*, 7*
 - cumulated_token_count: 0, 1, 1+2, 1+2+4

Input tensors contains the hidden embedding of real tokens.
Token_offset records the offset of token in the unpacked input.
cumulated_token_count records cumulated length of each sequence length.

The operator only supports BERT like model with padding on right now.

 Input tensor with shape (token_count, input_hidden_size)        In packing mode, it specifies the offset of each token(batch_size, sequence_length).    A tensor with shape (batch_size + 1). It specifies the cumulative sequence length.      A 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)        
This is the packed version of MultiHeadAttention.

Sequences in one batch usually don't have same length and they are padded to have same length,
e.g., below is a batch with 3 sequences and * is padding token.
  Sequence_0:   0,  1*, 2*,  3*
  Sequence_1:   4,  5,  6*,  7*
  Sequence_2:   8,  9,  10,  11

PackedMultiHeadAttention is designed to takes in packed input, i.e., only the real tokens without padding.
An input as above will be packed into 3 tensors like below:
 - query ([q0, q4, q5, q8, q9, q10, q11])
 - key ([k0, k4, k5, k8, k9, k10, k11])
 - value ([v0, v4, v5, v8, v9, v10, v11])
 - token_offset: 0, 4, 5, 8, 9, 10, 11,  1*, 2*, 3*, 6*, 7*
 - cumulative_sequence_length: 0, 1, 1+2, 1+2+4

The query, key and value tensors contain result of hidden embedding of real tokens after input projections.
Token_offset records the offset of token in the unpacked input.
cumulative_sequence_length records cumulated length of each sequence length.

The operator only supports BERT like model with padding on right now.
    Query 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 projection        Offset 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.    Constrain mask, offset and sequence length to integer types     
Self attention that supports input sequence length of 1.

The weights for input projection of Q, K and V are merged. The data is stacked on the second dimension. Its shape
is (input_hidden_size, hidden_size + hidden_size + v_hidden_size). Here hidden_size is the hidden dimension of Q and K,
and v_hidden_size is that of V.

The mask_index is optional. If it is provided, only raw attention mask with shape (batch_size, total_sequence_length) is supported currently.

Both past and present state need to be provided.

The qkv_hidden_sizes is required only when K and V have different hidden sizes.

The total_sequence_length is past_sequence_length + kv_sequence_length. Here kv_sequence_length is the length of K or V.
Currently, only self attention is supported which means that kv_sequence_length equals to sequence_length (sequence length of Q).
     Input 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.      A 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 iteration     
Multihead attention that supports input sequence length of 1.
Similar to DecoderMaskedSelfAttention but this op excludes QKV MatMul and Bias.
This op supports both Self and Cross Attention.
 Corresponding 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)    Query 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 attention        Value 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 attention  Mask 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).      normalized Q * K, of shape (batch_size, num_heads, 1, total_sequence_length).   Constrain QK output to float32 or float16 tensors, independent of input type or output type.    
Multi-Head Self/Cross Attention. Bias from input projection is included.

The key padding mask is optional. When its shape is (batch_size, kv_sequence_length), value 0
means padding or 1 otherwise. When key has right-side padding, its shape could be (batch_size): it is actual length of
each key sequence excluding paddings.
  Query 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)  bias 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 used   past 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 used The past_sequence_length buffer sharing is used with    A 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 iteration      present 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 used       present 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 used     normalized Q * K, of shape (batch_size, num_heads, sequence_length, total_sequence_length).     Constrain mask to integer types 
Group Query Self/Cross Attention.

*Highly recommend using k-v cache share buffer for both CPU and CUDA. Enabled through IOBinding past and present kv.
Supports different number of heads for q and kv for CPU and CUDA.
Only supports causal and local attention.
Supports rotary position embedding for CPU and CUDA.
Supports packed input for CPU and CUDA.
Supports continuous decoding for batch_size == 1 for CPU and CUDA.

  Number of attention heads for q Number of attention heads for k and v   left_window_size for local attention (like Mistral). Default value is -1 meaning unused.        Use a smooth factor in softmax. Output values of QK matrix multiplication before (1) or after (2) softmax normalization. Default value is 0 (don't output).     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)       past 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).    Scalar tensor equivalent to the maximum total sequence length (past + new) of the batch. Used for checking inputs and determining prompt vs token generation case.      2D 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 element     1D tensor with shape (num_heads). Each head has a smooth factor adding to the denominator of softmax.   3D output tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)  present 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 normalization        
Paged Attention.

This op leverages a block-based KV cache to enable continuous batching for LLMs. Currently, it is designed to work with
the CUDA Execution Provider only.

In other attention ops, batch entries typically aren't of the same length, so they are padded.
Below is a batch with 3 sequences where * denotes a padding token.
  Sequence_0:   0,  1*, 2*,  3*
  Sequence_1:   4,  5,  6*,  7*
  Sequence_2:   8,  9,  10,  11

PagedAttention is designed to take in packed input, i.e., only the real tokens without padding.
For example, the input shown above will be packed into 3 tensors like below:
 - query ([q0, q4, q5, q8, q9, q10, q11])
 - key ([k0, k4, k5, k8, k9, k10, k11])
 - value ([v0, v4, v5, v8, v9, v10, v11])
 - cumulative_sequence_length: 0, 1, 1+2, 1+2+4
This packing omits padding tokens.

The query, key and value tensors contain result of hidden embedding of real tokens after input projections.
cumulative_sequence_length records cumulated length of each sequence length.

        Query 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)   Block-based key cache with shape (num_blocks, block_size, kv_num_heads, head_size). This is updated in place within the op.     Block-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.       A 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.     2D tensor with shape (batch_size, max_blocks_per_sequence) that maps each sequence in the batch to itscorresponding blocks in the KV cache.     2D tensor with shape (max total seqlen, head_size / 2). 3D output tensor with shape (num_tokens, hidden_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.        Block-based value cache with shape (num_blocks, block_size, kv_num_heads, head_size). This is always the same tensor as value_cache.    Constrain Positional inputs to int tensor.      
Block Sparse Attention used in Phi-3-small (https://arxiv.org/pdf/2404.14219).

It is inspired by Sparse Transformers (https://arxiv.org/pdf/1904.10509) and BigBird (https://arxiv.org/pdf/2007.14062).

block_mask can be used to configure sparse layout for different head.
When number of sparse layout is 1, all heads have same sparse layout. Otherwise, different layouts are used cyclically.
For example, given 4 layouts (S0, S1, S2, S3), 8 heads will have layouts like (S0, S1, S2, S3, S0, S1, S2, S3).

The block_row_indices and block_col_indices are the CSR representation of block mask. The block_col_indices might contain
paddings at the right side when different layout has different number of non-zeros in block mask.

An example of block mask with 2 layouts where each layout is 4 x 4 blocks:
  [[[1, 0, 0, 0],
    [1, 1, 0, 0],
    [0, 1, 1, 0],
    [0, 1, 1, 1]],

   [[1, 0, 0, 0],
    [1, 1, 0, 0],
    [1, 1, 1, 0],
    [1, 0, 1, 1]]]

The corresponding CSR format:
  block_col_indices = [[0,  0,  1,  1,  2,  1,  2,  3, -1], [0,  0,  1,  0,  1,  2,  0,  2,  3]]
  block_row_indices = [[0, 1, 3, 5, 8], [0, 1, 3, 6, 9]]

When do_rotary is True, cos_cache and sin_cache are required. Note that the maximum sequence length supported by cos
or sin cache can be different from the maximum sequence length used by kv cache.

Only supports unidirectional attention with cache of past key and value in linear buffers.

For performance, past_key and present_key share same memory buffer, and past_value and present_value too.
    Number of attention heads for query     Number of attention heads for key and value     Scaling factor applied prior to softmax. The default value is 1/sqrt(head_size) Number of tokens per sparse block. Choices: 16, 32, 64, 128     Rotary 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.        The 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.     Scalar 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.  Cos 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).        
Longformer Self Attention with a local context and a global context. Tokens attend locally: Each token
attends to its W previous tokens and W succeeding tokens with W being the window length. A selected few tokens
attend globally to all other tokens.

The attention mask is of shape (batch_size, sequence_length), where sequence_length is a multiple of 2W after padding.
Mask value < 0 (like -10000.0) means the token is masked, 0 otherwise.

Global attention flags have value 1 for the tokens attend globally and 0 otherwise.
        One sided attention windows length W, or half of total window length    3D input tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), hidden_size = num_heads * head_size      2D input tensor with shape (hidden_size, 3 * hidden_size)       1D input tensor with shape (3 * hidden_size)    Attention mask with shape (batch_size, sequence_length) Global attention flags with shape (batch_size, sequence_length) 
This DecoderAttention supports self attention and cross attention, key and value cache, and key_padding_mask. The attention mask is not support at the moment.
Some boolean parameters are passed by runtime input for generic purpose
        3D input tensor with shape (sequence_length, batch_size, hidden_size), hidden_size = num_heads * head_size      3D input tensor with shape (total_sequence_length, batch_size, hidden_size)     2D input tensor with shape (hidden_size, hidden_size)   2D input tensor with shape (hidden_size, 2 * hidden_size)       2D 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-attention       If use_past = true, use cache; else no cache    If has_layer_state = true, layer_state = {} or [a,b]; else layer_state = None   3D output tensor with shape (sequence_length, batch_size, hidden_size)  output tensor with shape (batch_size, num_heads, new sequence_length, head_size)        Constrain input and output types to float and float16 tensors.  Constrain key_padding_mask to bool tensors.     
RotaryEmbedding is the implementation of rotary positional embeddings (RoPE). The positions are represented as rotation matrices
that are multiplied to query and key before the inner product of query and key is taken.
     Custom scale will be used if specified. Default value is 1.0    Indicates 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_dim       ragged batch inputs or not. Default value is 0  3D 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.        Constrain input and output types to integer tensors     
GemmaRotaryEmbedding is the implementation of below part of rotary positional embeddings (RoPE). It implements below from modeling_gemma.py.

Here's onnxscript that was tested

from onnxscript import FLOAT, FLOAT16, script
from onnxscript import opset18 as op

@script()
def gemma_rotary_embedding(emb: FLOAT["bs", "seq_len", "dim"], q: FLOAT16["bs", "num_heads", "seq_len", "dim"], q_rot: FLOAT16["bs", "num_heads", "seq_len", "dim"], k: FLOAT16["bs", "num_heads", "seq_len", "dim"], k_rot: FLOAT16["bs", "num_heads", "seq_len", "dim"]):
  sin_val = op.Sin(emb)
  casted_sin = op.Cast(sin_val, to=10) # for fp16 mix-precision training. Other types are not supported.
  cos_val = op.Cos(emb)
  casted_cos = op.Cast(cos_val, to=10)
  unsqueezed_sin = op.Unsqueeze(casted_sin, [1])
  unsqueezed_cos = op.Unsqueeze(casted_cos, [1])
  q_embed = (q * casted_cos) + (q_rot * casted_sin)
  k_embed = (k * casted_cos) + (k_rot * casted_sin)
  return q_embed, k_embed

onnx_model = gemma_rotary_embedding.to_model_proto()


        embedding - 3D tensor with shape (batch_size, seq_len, dim)     q 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)       k state - 4D tensor with shape (batch_size, num_heads, seq_len, dim)    4D tensor with shape (batch_size, num_heads, seq_len, dim)      Constrain input and output types to float16 tensors.    Constrain input 0 type to float tensors 
EmbedLayerNormalization is the fusion of embedding layer in BERT model, with optional mask processing.
The embedding layer takes input_ids (word IDs) and segment_ids (sentence IDs) to look up word_embedding, position_embedding,
and segment_emedding; the embeddings are added then applied layer normalization using gamma and beta tensors.
The last input mask is optional. If mask is provided, mask index (that is position of first 0 in mask, or number of words)
will be calculated.       The mask index tensor type for shape inference (0: None, 1: 1D mask_index)      2D words IDs with shape (batch_size, sequence_length)   2D segment IDs with shape (batch_size, sequence_length) 1D gamma tensor for layer normalization with shape (hidden_size)        1D beta tensor for layer normalization  with shape (hidden_size)        2D 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 normalization        Constrain input and output integer tensors types        Constrain input and output float tensors types. 
GELU (Gaussian Error Linear Unit) approximation: Y=0.5*X*(1+tanh(0.797885*X+0.035677*X*X*X)) with an optional input of bias that will be added to X before GELU.       Compute binned relative position bias for T5 model. ref: https://arxiv.org/abs/1803.02155v2     2D input tensor with shape (num_buckets, num_heads), COL-major(See UT for example)      The length of query. Self Attention requires query_length = key_length  4D output tensor with shape (1, num_heads, sequence_length, sequence_length)    Constrain sequence_length to int tensors.       Skip and Layer Normalization Fusion     3D skip tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size) or (1, sequence_length, hidden_size) or (sequence_length, hidden_size)     1D input tensor with shape (hidden_size)        1D skip tensor with shape (hidden_size  1D bias tensor with shape (hidden_size  Saved inverse standard variance used during training to speed up gradient computation.  Sum of the input and skip inputs (and bias if it exists) with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size). Constrain mean and inv_std_var to float tensors.        Skip and Root Mean Square Layer Normalization   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).    
Component for aggressive decoding. Find the bifurcation index of predicted tokens, between source tokens,
starting from previous suffix match index, and predicted tokens.
Concat predicted tokens, starting from bifurcation index, to the back
of current tokens. This forms the output tokens.
Detect suffix match index in source tokens, between source tokens and output tokens.
Detection is based on finding the appearances of last n-gram in output tokens
in source tokens.
A match is considered found if source tokens contain a single matching n-gram.
Return the index of the start of the n-gram in source tokens.
No matching if found if src tokens contain multiple or zero matching n-grams. Return -1.
  The minimum NGram size for suffix matching.     The maximum NGram size for suffix matching.     Predicted token ids from aggressive decoding    Decoder input ids after merging predicted tokens        
Compress transformer input by removing paddings. It assumes padding is on the right side of sequence.

The input has padding with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size). This will generate two outputs:
output has shape (total_tokens, hidden_size); token_offset with shape (batch_size, sequence_length).

token_offset has offsets of all non-padding tokens first, then offset of all padding tokens. It is
a list of batch_size * sequence_length elements, which is reshaped to 2D for convenience of shape inference.
     Input tensor with shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)      Number of non-padding tokens in each sequence with shape (batch_size).  output 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)       Max sequence length without padding. Its shape is (1)   Constrain sequence_token_count and token_offset to integer types        
  query_layer = (query_layer + query_bias).reshape(batch_size, seq_len, num_heads, head_size).transpose(1, 2)
  gate_u, gate_r = torch.sigmoid(
      self.gate_ur_linear(query_layer).view(batch_size, num_head, seq_len, 2, D/2).sum(-1, keepdim=False)
  ).chunk(2, dim=-1)
  gate_u_1 = gate_u * (gate_r * self.eco_a - 1.0) + 2.0
  rel_pos_bias = gate_u_1 * rel_pos
    tensor with shape (batch_size, seq_len, num_heads x head_size) or (token_count, num_heads x head_size)  1-d tensor with shape (num_heads x head_size)   tensor with shape (1, num_head, seq_len, seq_len)       gemm weight for the gated_ur_linear, shape (head_size, D), D is divisible by 2  bias for the gated_ur_linear, shape (D) tensor of shape (1, num_heads, 1, 1)    offset of each token with shape (batch_size, seq_len)   output tensor with shape (batch_size, num_heads, seq_len, seq_len)      Compute x * Sigmoid(alpha * x). output, dropout_mask = Dropout(data + bias, ratio) + residual, Intended to specialize the dropout pattern commonly found in transformer models. The bias input, a vector with the same shape as last dim of data OR same shape with data        The residual input, must have the same shape as data    output, dropout_bitmask = Dropout(data + bias, ratio) + residual, Intended to specialize the dropout pattern commonly found in transformer models.      Constrain input 'training_mode' types to boolean tensors.       Constrain output 'mask' types to uint32 tensors.        If true, check only for Inf, -Inf.      Constrain the output to a boolean tensor.       The output scalar. Its value is true if all input tensors are finite. Otherwise, the output value would be false.       
      Given an `input` and a flow-field `grid`, computes the `output` using `input` values and pixel locations from `grid`.
      Currently, only spatial (4-D) inputs are supported. For `input` with shape (N, C, H, W) and `grid` with shape (N, H_out, W_out, 2),
      the `output` will have shape (N, C, H_out, W_out).
      For each output location `output[n, :, h, w]`, the size-2 vector `grid[n, h, w]` specifies `input` pixel locations `x` and `y`,
      which are used to interpolate the output value `output[n, :, h, w]`.
      The GridSample operator is often used in doing grid generator and sampler in the [Spatial Transformer Networks](https://arxiv.org/abs/1506.02025).
      See also in [torch.nn.functional.grid_sample](https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.nn.functional.grid_sample.html#torch-nn-functional-grid-sample).
         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.  4-D tensor of shape (N, C, H_out, W_out).       Constrain input types to all tensor types.      Returns a tensor which contains all slices of size `size` from input tensor in the dimension `dim`. Step between two slices is given by `step`. If `sizedim` is the size of dimension `dim` for input tensor, the size of dimension `dim` in the returned tensor will be `(sizedim - size) / step + 1`. An additional dimension of size `size` is appended in the returned tensor.      specify the dimension to unfold Allow inputs and outputs to be any kind of tensor.      Beam Search for text generation. Supports GPT-2 decoder.        The id of the end-of-sequence token     The id of the token that indicates decoding starts.     model type: 0 for GPT-2; 1 for encoder decoder like T5  The subgraph for initialization of encoder and decoder. It will be called once before decoder subgraph. The 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 runs    Decoder subgraph to execute in a loop.  Size of the vocabulary. If not provided, it will be inferred from the decoder subgraph's output shape   The 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)        The minimum length below which the score of eos_token_id is set to -Inf. Shape is (1)   Number of beams for beam search. 1 means no beam search. Shape is (1)   The number of returned sequences in the batch. Shape is (1)     Exponential 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,)      The parameter for repetition penalty. Default value 1.0 means no penalty. Accepts value > 0.0. Shape is (1)     Mask of vocabulary. Words that masked with 0 are not allowed to be generated, and 1 is allowed. Shape is (vocab_size)   Mask 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)        Custom attention mask. Shape is (batch_size, sequence_length)   The forced input id sequence for the decoder subgraph. Shape is (batch_size, initial_sequence_length)   Specific logits processor for different types of beamsearch models. Default value 0 means no specific logit processor. Accepts value >= 0. Shape is (1) Word IDs of generated sequences. Shape is (batch_size, num_return_sequences, max_sequence_length)       Final beam score of the generated sequences. Shape is (batch_size, num_return_sequences)        Processed 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)    Constrain input type to float or int tensors.   Beam Search for whisper model, especially with cross_qk features etc.   The id of the token that indicates decoding starts (i.e. the start of transcription token id)   The id of the token that indicates LM starts    The token in whisper model that marks all sequence empty. With this model, whisper could output no_speech_prob after. Default -1.       The id of the token that indicates no timestamps        If nozero, decoder subgraph contains output Q*K from cross attentions. Default 0.       Exponential 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]......]     Part 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. Temperature value to apply to logits processing during this execution's decoding. Shape is (1)  Processed 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]      For 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]     Constrain cross_qk to float32 tensors.  Greedy Search for text generation.      model type: 0 for decoder only like GPT-2; 1 for encoder decoder like Bart      The 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)     'pads' input must be a 1D (shape: [2 * n_input_dims]) tensor of type int64      both data and indices tensor need to have rank larger than zero.        last dimension of indices must not be larger and rank of data tensor    weight and zero_point pair is expected to have same type.       2-dimensional sparse matrix A. Either COO or CSR format Scalar multiplier for the product of the input tensors. Whether A should be transposed on the last two dimensions before doing multiplication   Whether B should be transposed on the last two dimensions before doing multiplication   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/contrib_ops/nchwc_schema_defs.cc        Constrain input and output types to float tensors       Greedy Sampling for text generation.    The 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. All filtered values will be set to this float value.    Minimumber of tokens we keep per batch example in the output.   Presence penalty for custom sampling    Model type: 0 for decoder only like GPT-2; 1 for encoder decoder like Bart      Presence penalty mask. Shape is (batch_size, vocab_size)        Seed for random number generator. Shape is (1)  Filtered logits as input to the mutinomial function for debug purpose. Shape is (batch_size, vocab_size)        
      Mixture of experts. Examples: Switch transformer(https://arxiv.org/pdf/2101.03961.pdf) use top 1,
      GLaM(https://arxiv.org/abs/2112.06905) activates top 2 FFN, Vision MOE(https://arxiv.org/pdf/2106.05974.pdf)
      usually uses top 32 experts and Mixtral(https://huggingface.co/blog/mixtral).

      The SwiGLU (Swish-Gated Linear Unit) activation function is like:
         g = xW + b
         l = xV + c
         G = clamp(g, max=limit)
         L = clamp(l, min=-limit, max=limit)
         swiglu = G * sigmoid(alpha * G) * (L + beta)
      where x is the input, W and V are weight matrices, b and c are bias vectors, and alpha, beta and limit are constant float parameters.
      When swiglu_fusion=0, two GEMMs are not fused, and they are FC1 and FC3 in the inputs.
      When swiglu_fusion=1, two GEMMs are fused so that g and l are computed in a single GEMM (FC1), and g and l are interleaved on each row of size 2 * inter_size.
      When swiglu_fusion=2, two GEMMs are fused, and g and l are concatenated on each row.
          Activation function to use. Choose from relu, gelu, silu, swiglu and identity. Default is relu  0: not fused, 1: fused and interleaved. 2: fused and not interleaved.   The limit used to clamp in SwiGLU. No clamp when limit is not provided. Alpha parameter used in activation function.    Beta parameter used in activation function.     Number of top experts to select from expert pool        Whether to normalize routing weights    2D 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)    3D input tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size, hidden_size), where fusion_size is 2 for fused swiglu, and 1 otherwise       2D optional input tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size)     3D input tensor with shape (num_experts, hidden_size, inter_size)       2D optional input tensor with shape (num_experts, hidden_size)  3D optional input tensor with shape (num_experts, inter_size, hidden_size)      2D optional input tensor with shape (num_experts, inter_size)   
      Quantized mixture of experts (MoE).

      The quantized weights are stored in column major order per expert.
      The quantization block size can be specified. If not provided, column wise quantization is used.

      The formula of linear dequantization of the quantized weights using scale and (optionally) zero-point is:
        dequantized_weight = (quantized_weight - zero_point) * scale
      When zero_point is not provided, the default value is 2^(bits-1): 8 for 4 bits, 128 for 8 bits.

      If block_size is provided, both hidden_size and inter_size must be divisible by the block size, and
      the dequantization is performed per block of size block_size along the K (input feature) dimension.

      If block_size and zero_point are provided, both hidden_size and inter_size must be divisible by block_size * pack_size,
      where pack_size = 8 / expert_weight_bits.

      The SwiGLU (Swish-Gated Linear Unit) activation function is like:
         g = xW + b
         l = xV + c
         G = clamp(g, max=limit)
         L = clamp(l, min=-limit, max=limit)
         swiglu = G * sigmoid(alpha * G) * (L + beta)
      where x is the input, W and V are weight matrices, b and c are bias vectors, and alpha, beta and limit are constant float parameters.
      When swiglu_fusion=0, two GEMMs are not fused, and they are FC1 and FC3 in the inputs.
      When swiglu_fusion=1, two GEMMs are fused so that g and l are computed in a single GEMM (FC1), and g and l are interleaved on each row of size 2 * inter_size.
      When swiglu_fusion=2, two GEMMs are fused, and g and l are concatenated on each row.
              Number of bits used in quantized weights. Default is 4 bits     The 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). If provided, both hidden_size and inter_size must be divisible by the block size. Otherwise, there is no blocking and a whole column shares one scaling factor.         2D 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.  2D tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size), or 3D tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size, hidden_size / block_size) when block_size is provided.    2D optional tensor with shape (num_experts, fusion_size * inter_size)   3D tensor with shape (num_experts, hidden_size, inter_size / pack_size) 2D tensor with shape (num_experts, hidden_size), or 3D tensor with shape (num_experts, hidden_size, inter_size / block_size) when block_size is provided.       2D optional tensor with shape (num_experts, hidden_size)        3D optional tensor with shape (num_experts, inter_size, hidden_size / pack_size)        2D optional tensor with shape (num_experts, inter_size), or 3D optional tensor with shape (num_experts, inter_size, hidden_size / block_size) when block_size is provided.      2D 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.    2D 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.       2D 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.      output tensor with same shape of input  Constrain weights type to uint8 tensors.        Constrain scales type to float tensors. Constrain input0 and output types to float tensors      
The fused convolution operator schema is the same as Conv besides it includes an attribute
activation. 
The FusedGemm operator schema is the same as Gemm besides it includes attributes
activation and leaky_relu_alpha.      Input/Output is a string tensor Boolean whether to mark the beginning/end character with start of text character (0x02)/end of text character (0x03).   The 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.     An optional string. Token's regular expression in basic POSIX format (pubs.opengroup.org/onlinepubs/9699919799/basedefs/V1_chap09.html#tag_09_03). If set, tokenizer may produce tokens matching the specified pattern. Note that one and only of 'tokenexp' and 'separators' should be set.    an optional list of strings attribute that contains a list of separators - 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.  Minimum number of characters allowed in the output. For example, if mincharnum is 2, tokens such as "A" and "B" would be ignored        
  Tokenizer divides each string in X into a vector of strings along the last axis. Allowed input shapes are [C] and [N, C].
  If the maximum number of tokens found per input string is D, the output shape would be [N, C, D] when input shape is [N, C].
  Similarly, if input shape is [C] then the output should be [C, D]. Tokenizer has two different operation modes.
  The first mode is selected when "tokenexp" is not set and "separators" is set. If "tokenexp" is set and "separators" is not set,
  the second mode will be used. The first mode breaks each input string into tokens by matching and removing separators.
  "separators" is a list of strings which are regular expressions. "tokenexp" is a single regular expression.
  Let's assume "separators" is [" "] and consider an example.
  If input is
  ["Hello World", "I love computer science !"] whose shape is [2],
  then the output would be
 [["Hello", "World", padvalue, padvalue, padvalue],
 ["I", "love", "computer", "science", "!"]]
 whose shape is [2, 5] because you can find at most 5 tokens per input string.
 Note that the input at most can have two axes, so 3-D and higher dimension are not supported.
 If "separators" contains a single empty string, the Tokenizer will enter into character tokenezation mode. This means all strings
 will be broken part into individual characters.
 For each input string, the second mode searches matches of "tokenexp" and each match will be a token in Y.
 The matching of "tokenexp" is conducted greedily (i.e., a match should be as long as possible).
 This operator searches for the first match starting from the beginning of the considered string,
 and then launches another search starting from the first remained character after the first matched token.
 If no match found, this operator will remove the first character from the remained string and do another search.
 This procedure will be repeated until reaching the end of the considered string.
  Let's consider another example to illustrate the effect of setting "mark" to true.
  If input is ["Hello", "World"],
  then the corresponding output would be [0x02, "Hello", "World", 0x03].
  This implies that if mark is true, [C]/[N, C] - input's output shape becomes [C, D+2]/[N, C, D+2].
If tokenizer removes the entire content of [C]-input, it will produce [[]].
I.e. the output shape should be [C][0] or [N][C][0] if input shape was [N][C].
If the tokenizer receives empty input of [0] then the output is [0] if empty input
of [N, 0] then [N, 0].
   
Matrix product with right hand matrix being pre-packed and quantized int4 data blob.
During quantization, the matrix is divided into blocks, where each block is a
contiguous subset inside each column. Each block is quantized into a
sequence of 4b integers with a scaling factor and an optional offset.
Currently 3 quantization types are supported:
(0): block size 32, no offset, (1): block size 32, with offset, (2): block size 64,
no offset
     Constrain input matrix data types as single precision float tensor      Constrain input B data types as data blob       Constrain shape of B must be int64 tensor.      
Duplicate of FusedMatMul. Going forward FusedMatMul should be used. This OP will be supported for backward compatibility.
Matrix product that behaves like numpy.matmul: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.matmul.html
        Whether A should be transposed on the 1st dimension and batch dimensions (dim-1 to dim-rank-2) before doing multiplication      Whether B should be transposed on the 1st dimension and batch dimensions (dim-1 to dim-rank-2) before doing multiplication      
Matrix product that behaves like numpy.matmul: https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.matmul.html
  
Executes the same operation as FusedMatMul, but also has an activation function fused to its output.
  Integer representing the embedding vector size for each word.If not provide, use the filter size of conv weight This 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.  Integer representing the embedding vector size for each char.If not provide, use the char embedding size of embedding vector.   Specify batchs of sequence words to embedding   Specify embedding vector of char        The WordConvEmbedding takes in a batch of sequence words and embed each word to a vector.       Three 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 array        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] 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).    
            Given `data` tensor, pads, mode, and value.
            Example:
            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]
            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],
                    ],
                    ]
                   The 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.   RoI 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].      
        Extracts crops from the input image tensor and resizes them using bilinear sampling or nearest neighbor sampling
        (possibly with aspect ratio change) to a common output size specified by crop_height and crop_width.
        Returns a tensor with crops from the input image at positions defined at the bounding box locations in boxes.
        The cropped boxes are all resized (with bilinear or nearest neighbor interpolation) to
        a fixed size = [crop_height, crop_width]. The result is a 4-D tensor [num_boxes, crop_height, crop_width, depth].
        The resizing is corner aligned.   Generic Gemm for float and float 8.     Whether 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).    Scale of tensor A if A is float 8 tensor        Scale of tensor B if B is float 8 tensor        Scale of the output tensor if A or B is float 8.        Constrain type to result type.  Constrain type for all input scales (scaleA, scaleB, scaleY).   Number of neurons in the hidden layer.  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]`       The weight tensor of the memory layer in the attention mechanism. Should be of shape `[num_directions, memory_depth, am_attn_size]`     The 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]`        The 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.`  A 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]`.  
Computes an one-layer RNN where its RNN Cell is an AttentionWrapper wrapped a LSTM Cell. The RNN layer
contains following basic component: LSTM Cell, Bahdanau Attention Mechanism, AttentionWrapp.

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)

  Softmax(x)             - exp(x) / sum(exp(x))

Bahdanau Attention Mechanism:
    `M` -  Memory tensor.

    `VALUES` - masked Memory by its real sequence length.

    `MW` - Memory layer weight.

    `KEYS` - Processed memory tensor by the memory layer.
             KEYS = M * MW

    `Query` - Query tensor, normally at specific time step in sequence.

    `QW` - Query layer weight in the attention mechanism

    `PQ` - processed query,  = `Query` * `QW`

    `V' - attention vector

    `ALIGN` - calculated alignment based on Query and KEYS
        ALIGN = softmax(reduce_sum(`V` * Tanh(`KEYS` + `PQ`)))

    `CONTEXT` - context based on `ALIGN` and `VALUES`
        CONTEXT = `ALIGN` * `VALUES`


LSTM Cell:
  `X` - input tensor concat with attention state in the attention wrapper

  `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

  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)


AttentionWrapp Notations:
  `lstm()' - wrapped inner cell.
           Ht, Ct = lstm(concat(Xt, ATTNt-1), Ct-1)

  `am()` - attention mechanism the wrapper used.
           CONTEXTt, ALIGNt = am(Ht, ALIGNt-1)

  `AW` - attention layer weights, optional.

  `ATTN` - attention state, initial is zero. If `AW` provided, it is the output of the attention layer,
                ATTNt = concat(Ht, CONTEXTt) * AW
           otherwise,
                ATTNt = CONTEXTt

RNN layer output:
  `Y` - if needed is the sequence of Ht from lstm cell.

  `Y_h` - is the last valid H from lstm cell.

  `Y_c` - is the last valid C from lstm cell.

       Constrain input and output types.       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.       
Creates a sequence of numbers that begins at `start` and extends by increments of `delta`
up to but not including `limit`.
    The first normalization dimension: normalization will be performed along dimensions axis : rank(inputs).        type used for stash mean/inv_std_var    Input data tensor from the previous layer.      Constrain output Y, scale and bias type to float tensors.       Constrain mean and inv_std_var to be float tensors.     Efficient NMS TensorRT Plugin.  The num_detections output tensor.       The detection_boxes output tensor.      The detection_scores output tensor.     The detection_classes output tensor.    Encoding type for the boxes or anchors inputs.  Version number of the TRT plugin.       Activation function to apply to the scores input.       Multilevel Crop and Resize TensorRT Plugin.     The first feature map input tensor.     The second feature map input tensor.    The third feature map input tensor.     The fourth feature map input tensor.    The cropped patches output tensor.      Pyramid ROI Align TensorRT Plugin.      Disentangled Attention TensorRT Plugin. content-to-content attention tensor, QcKc^T.    content-to-position attention tensor, QcKr^T.   position-to-content attention tensor, KcQr^T.   The disentangled attention output tensor.       Scaling 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.        (Optional) SNPE version used to convert the model.      (Optional) Target device like CPU, DSP, etc.    (Optional) Some notes for the model     List of tensors for SNPE DLC input      One or more outputs, list of tensors for DLC output     Constrain input and output types to uint8, uint16, float tensors.       Onnx node container for EP context.     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.       payload of the execution provider context if embed_mode=1, or path to the context file if embed_mode=0. 1: 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. (Optional) SDK version used to convert the model.       (Optional) Filename of the original ONNX model. (Optional) Hardware architecture.       (Optional) partitioned graph name.      (Optional) the source used to generate the engine/context cache file. Ort EP or native SDK tool chain   max size in the context. Usage depend on the EP.        One or more outputs, list of tensors for outputs        
BitmaskDropout takes an input floating-point tensor, an optional input ratio (floating-point scalar) and an optional input training_mode (boolean scalar).
It produces two tensor outputs: output (floating-point tensor) and mask (optional `Tensor<uint32>`). If `training_mode` is true then the output Y will be a random dropout.
Note that this Dropout scales the masked input data by the following equation, so to convert the trained model into inference mode, the user can simply not pass `training_mode` input or set it to false.
```
output = scale * data * mask,
```
where
```
scale = 1. / (1. - ratio).
```

This op functions in much the same was as Dropout-11 and Dropout-13 do, except that the mask is output as a bit-packed uint32 tensor, instead of a boolean tensor.
  Constrain 'training_mode' to boolean tensor.    Constrain output 'mask' types to bit-packed uint32 tensor.      
MatMulNBits performs a matrix multiplication where the right-hand-side matrix (weights) is quantized to N bits.

It is a fusion of two operations:
1. Linear dequantization of the quantized weights using scale and (optionally) zero-point with formula:
   dequantized_weight = (quantized_weight - zero_point) * scale
2. Matrix multiplication between the input matrix A and the dequantized weight matrix.

The weight matrix is a 2D constant matrix with the input feature count and output feature count specified by attributes 'K' and 'N'.
It is quantized block-wise along the K dimension with a block size specified by the 'block_size' attribute.
The block size must be a power of 2 and not smaller than 16 (e.g., 16, 32, 64, 128). Each block has its own scale and zero-point.
The quantization is performed using a bit-width specified by the 'bits' attribute, which can take values from 2 to 8.

The quantized weights are stored in a bit-packed format along the K dimension, with each block being represented by a blob of uint8.
For example, for 4 bits, the first 4 bits are stored in the lower 4 bits of a byte, and the second 4 bits are stored in the higher 4 bits of a byte.
        Input feature dimension of the weight matrix.   Output feature dimension of the weight matrix.  Bit-width used to quantize the weights (valid range: 2~8)       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.       The 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).    group_idx. This input is deprecated     Bias to add to result. It should have shape [N].        tensor. The output tensor has the same rank as the input.       Constrain quantized weight types to uint8.      Constrain quantized zero point types to uint8 or float tensors. 
MatMulBnb4 is a MatMul with weight quantized with 4 bits using either FP4 or NF4 data type (https://arxiv.org/pdf/2305.14314.pdf). It does Matrix Multiplication like MatMul (https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/Operators.md#matmul) with differences:
  1. Input B is a 2D constant Matrix. Its input feature count and output feature count are specified by attribute 'K' and 'N'.
  2. Input B is quantized with 4 bits with quantization data type specified by attribute 'quant_type'. It is transposed, flattened and quantized blockwisely with block size specified by attribute 'block_size'.
     And block_size is not an arbitrary number and must be a power of 2 and not smaller than 16, like 16, 32, 64, 128,..
  3. Input B's quantization constants or scales are specified by input 'absmax'.

  Input B is stored as uint8_t with shape: [(N * K + 1) / 2].
  Input absmax is stored in same type as original type of B(float32, float16) with shape like: [(N * K + block_size - 1) / block_size].


  1. (Default value) transB=True (Majorly used for forward pass)
    Shape of A: [D0, D1, ..., Dn, K]
    Shape of Dequanted B: [N, K], this is aligned with how PyTorch defined the linear weight, .e.g [out_features, in_features].

    The computation math:
      dequant_B = dequant(B, absmax, quant_type, block_size)
      transposed_dequant_B = dequant_B^T
      output = A @ transposed_dequant_B

    Shape of output: [D0, D1, ..., Dn, N]

  2. transB=False (Majorly used for backward pass)
    Shape of A: [D0, D1, ..., Dn, N]
    Shape of Dequanted B: [N, K], this is aligned with how PyTorch defined the linear weight, .e.g [out_features, in_features].

    The computation math:
      dequant_B = dequant(B, absmax, quant_type, block_size)
      output = A @ dequant_B

    Shape of output: [D0, D1, ..., Dn, K]

      number 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 quantized 1-dimensional quantized data for weight Constrain input and output types to float/half_float/brain_float tensors.       
GatherBlockQuantized is a Gather with data quantized. It is similar to Gather (https://github.com/onnx/onnx/blob/main/docs/Operators.md#gather) with differences:
  1. Input `data` is a constant. It is quantized block-wise along attribute `quantize_axis` with block size specified by attribute `block_size`.
     `block_size` must be a power of 2 and not smaller than 16, like 16, 32, 64, 128, ...
  2. Input `data`'s scale and zero point are specified by input `scales` and `zero_points`. `scales` and `zero_points` are also constants.
     If `zero_points` is not provided, the default value is 0 for int4/uint4, or 2^(bits-1) for uint8.
  3. During the op execution, `data` and `indices` are first used to generate the quantized output. Then, `scales` and `zero_points` are used
     to dequantize the output.
  4. The `output` and `scales` have the same type. The `data` and `zero_points` have the same type.
  5. For uint8 data, the `gather_axis` must be 0.
     (Optional) Which axis to gather on. Negative value means counting dimensions from the back. Accepted range is [-r, r-1] where r = rank(data).   (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). (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 either 4 or 8.     Tensor of rank r >= 1. Block-wise quantized.    Dequantized output tensor of rank q + (r - 1).  Constrain indices to integer types.     
Applies Group Normalization over a mini-batch of inputs as described in the paper Group Normalization (https://arxiv.org/abs/1803.08494).

This operator transforms input according to
  y = gamma * (x - mean) / sqrt(variance + epsilon) + beta

The input channels are separated into num_groups groups, each containing num_channels / num_groups channels. num_channels must be divisible by num_groups. The mean and standard-deviation are calculated separately over the each group.
The weight and bias are per-channel affine transform parameter vectors of size num_channels.

The activation attribute can be used to enable activation after group normalization.
       The epsilon value to use to avoid division by zero      The number of groups of channels. It should be a divisor of the number of channels C    Activation after group normalization: 0 for None, 1 for SiLU    1 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 data        1D gamma tensor for normalization with shape (C), where C is number of channels 1D beta tensor for normalization  with shape (C), where C is number of channels Constrain gamma and beta to float tensors.      
This operator element-wise adds x, skip and bias, then apply group normalization and optional activation.

This operator transforms input according to
  s = x + skip + bias
  y = gamma * (s - mean) / sqrt(variance + epsilon) + beta

The input channels are separated into num_groups groups, each containing num_channels / num_groups channels.
The num_channels must be divisible by num_groups.
The mean and standard-deviation of s are calculated separately over the each group.
The weight and bias are per-channel affine transform parameter vectors of size num_channels.

The activation attribute can be used to enable activation after group normalization.
        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 data       1D beta tensor for normalization with shape (C), where C is number of channels  4D 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)    1D bias tensor. Dimensions are (C), where C is number of channels       The element-wise sum of input x, skip and bias tensors. It has the same shape as X      Constrain input X, skip, bias and output Y, S types to float tensors.   
QLinearGlobalAveragePool consumes an input tensor X and applies Average pooling across
the values in the same channel. This is equivalent to AveragePool with kernel size
equal to the spatial dimension of input tensor. Input is of type uint8_t or int8_t.
 Input 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.        Scale 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. with the N and C value keep it value, while the otherdimensions are all 1.   Constrain input and output types to signed/unsigned int8 tensors.       
 QLinearAveragePool consumes an input tensor X and applies average pooling across
 the tensor according to kernel sizes, stride sizes, and pad lengths.
 average pooling consisting of computing the average on all values of a
 subset of the input tensor according to the kernel size and downsampling the
 data into the output tensor Y for further processing. The output spatial shape will be following:
 ```
 output_spatial_shape[i] = floor((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - kernel_spatial_shape[i]) / strides_spatial_shape[i] + 1)
 ```
 or
 ```
 output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] + pad_shape[i] - kernel_spatial_shape[i]) / strides_spatial_shape[i] + 1)
 ```
 if ceil_mode is enabled

 ```
 * pad_shape[i] is sum of pads along axis i
 ```

 `auto_pad` is a DEPRECATED attribute. If you are using them currently, the output spatial shape will be following:
 ```
 VALID: output_spatial_shape[i] = ceil((input_spatial_shape[i] - kernel_spatial_shape[i] + 1) / strides_spatial_shape[i])
 SAME_UPPER or SAME_LOWER: output_spatial_shape[i] = ceil(input_spatial_shape[i] / strides_spatial_shape[i])
 ```
 And pad shape will be following if `SAME_UPPER` or `SAME_LOWER`:
 ```
 pad_shape[i] = (output_spatial_shape[i] - 1) * strides_spatial_shape[i] + kernel_spatial_shape[i] - input_spatial_shape[i]
 ```

The output of each pooling window is divided by the number of elements (exclude pad when attribute count_include_pad is zero).

Input and output scales and zero points are used to convert the output to a new quantization range.
Output = Dequantize(Input) -> AveragePool on fp32 data -> Quantize(output)
   Works on NHWC layout or not? Default not.       Input scale. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.        Input zero point. Default value is 0 if it's not specified. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization. Output zero point. Default value is 0 if it's not specified. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.        Constrain input and output types to 8 bit tensors.      
NhwcFusedConv is a Conv operator with optional activation and add operators fused in.
Only has fp16 implementation as of 2023/04/15.
  Tensor to be added to the output, must be the same shape and format as the output tensor.       Specified axis to insert a dimension    Tensor of rank q-1+r-indices[-1].       Constrain indice type to int32 or int64 
Given `data` tensor of rank r >= 1, and `indices` tensor of rank q >= 1, gather
slices of `data` into an output tensor of rank q - 1 + r - indices[-1].
Example 1:
  data    = [[0,1],[2,3]]
  indices = [[0,0],[1,1]]
  output  = [0,3]
Example 2:
  data    = [[0,1],[2,3]]
  indices = [[1],[0]]
  output  = [[2,3],[0,1]]
Example 3:
  data    = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]]
  indices = [[0,1],[1,0]]
  output  = [[2,3],[4,5]]
Example 4:
  data    = [[[0,1],[2,3]],[[4,5],[6,7]]]
  indices = [[[0,1]],[[1,0]]]
  output  = [[[2,3]],[[4,5]]]
       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' A 1-D INT64 tensor containing the the count of each element of 'uniques' in the input 'x'       
              Finds all the unique values (deduped list) present in the given input tensor.
              This operator returns 3 outputs.
              The first output tensor 'uniques' contains all of the unique elements of the input,
              sorted in the same order that they occur in the input.
              The second output tensor 'idx' is the same size as the input and it contains the index
              of each value of the input in 'uniques'.
              The third output tensor 'counts' contains the count of each element of 'uniques' in the input.
              Example:
                input_x = [2, 1, 1, 3, 4, 3]
                output_uniques = [2, 1, 3, 4]
                output_idx = [0, 1, 1, 2, 3, 2]
                output_counts = [1, 2, 2, 1]
                     first input tensor has wrong dimension  rois input tensor has wrong dimension   batch_indices shape input tensor has wrong dimension    crop_size shape input tensor has wrong dimension        bias shape must be [N] where N =        Both attributes isinf_only and isnan_only cannot be set. Unset both to check for both conditions.       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! 'pads' input must be a 1D (shape: [input_rank]) or 2D tensor (shape: [1, input_rank]) of type int64     : expected buffer with room for at least         elements, but got buffer with room for only    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/ep_api_types.cc std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::EpValueInfo*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::EpValueInfo*>; const_reference = onnxruntime::EpValueInfo* const&; size_type = long unsigned int]   std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = OrtOpAttr*; _Alloc = std::allocator<OrtOpAttr*>; const_reference = OrtOpAttr* const&; size_type = long unsigned int]        std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::EpNode::SubgraphState; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::EpNode::SubgraphState>; const_reference = const onnxruntime::EpNode::SubgraphState&; size_type = long unsigned int]        ' that is not owned by a OrtGraph.      Unable to get uses of OrtValueInfo '    std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::EpNode*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::EpNode*>; const_reference = onnxruntime::EpNode* const&; size_type = long unsigned int]  Unable to get number of uses of OrtValueInfo '  std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::EpNode>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::EpNode> >; const_reference = const std::unique_ptr<onnxruntime::EpNode>&; size_type = long unsigned int] std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::pair<const char*, int>; _Alloc = std::allocator<std::pair<const char*, int> >; reference = std::pair<const char*, int>&]  Can not get shape initializer data!     Unsupported non-raw-data data type!     Tensor element type mismatch.   
Performs element-wise binary {name} on 8 bit data types (with Numpy-style broadcasting support).

{additionalDocumentation}
   Input A's scale. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.    Input A zero point. Default value is 0 if it's not specified. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.       Input B's scale. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.    Input B zero point. Default value is 0 if it's not specified. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.       Constrain input and output types to 8 bit signed and unsigned tensors.  Negative values are not allowed in a shape specification        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.      Constrain 'y_zero_point' and 'y' to 8-bit and 16-bit integer tensors.   
The linear quantization operator. It consumes a full precision data, a scale, a zero point to compute the low precision / quantized tensor.
The quantization formula is y = saturate ((x / y_scale) + y_zero_point). For saturation, it saturates to [0, 255] if it's uint8, [-128, 127] if it's int8,
[0, 65,535] if it's uint16, and [-32,768, 32,767] if it's int16. For (x / y_scale), it's rounding to nearest ties to even.
Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/Rounding for details.
Scale and zero point must have same shape. They must be either scalar (per tensor) or 1-D tensor (per 'axis').  N-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.    Constrain 'y', 'x_scale' to float tensors.      
The linear dequantization operator. It consumes a quantized data, a scale, a zero point and computes the full precision data.
The dequantization formula is y = (x - x_zero_point) * x_scale.
Scale and zero point must have same shape. They must be either scalar (per tensor) or 1-D tensor (per 'axis').   The type of BFP - must match with the BFPType enum      Each 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.    N-D full precision input tensor to be quantized.        Constrain the input to float and bfloat.        Constrain shape and strides to uint64.  
The BFP quantization operator. It consumes a full precision tensor and computes an BFP tensor.
More documentation on the BFP format can be found in this paper: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/pushing-the-limits-of-narrow-precision-inferencing-at-cloud-scale-with-microsoft-floating-point/  The datatype to dequantize to.  1-D, contiguous, raw, BFP data to be de-quantized.      strides of the original tensor. Constrain y to float and bfloat16.      
The BFP dequantization operator.
It consumes the raw BFP data and some metadata such as the shape and strides of the original tensor and computes the dequantized tensor.
More documentation on the BFP format can be found in this paper: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/pushing-the-limits-of-narrow-precision-inferencing-at-cloud-scale-with-microsoft-floating-point/       Performs element-wise binary quantized multiplication (with Numpy-style broadcasting support).
"This operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**"
The output of this op is the int32 accumulated result of the mul operation

```
C (int32) = (A - A_zero_point) * (B - B_zero_point)
```

 Constrain output to 32 bit tensor       Constrain input types to 8 bit signed and unsigned tensors.     Constrain output types to 32 bit tensors.       Scale 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 dimension  Constrain input A, b_scale and output Y data type as float tensor.      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'.  Constrain input a_scale, b_scale and output Y data type as float tensor.        
Computes the mean of the low-precision input tensor's element along the provided axes.
The resulting tensor has the same rank as the input if keepdims equal 1. If keepdims equal 0,
then the resulting tensor have the reduced dimension pruned. The above behavior is similar to numpy,
with the exception that numpy default keepdims to False instead of True.
Input and Output scales and zero points are used to requantize the output in a new range.
This helps to improve accuracy as after ReduceMean operation the range of the output is expected to decrease.

```
"Output = Dequantize(Input) -> ReduceMean on fp32 data -> Quantize(output)",

```
     
QLinearLeakyRelu takes quantized input data (Tensor), an argument alpha, and quantize parameter for output,
and produces one output data (Tensor<T>) where the function `f(x) = quantize(alpha * dequantize(x)) for dequantize(x) < 0`,
`f(x) = quantize(dequantize(x)) for dequantize(x) >= 0`, is applied to the data tensor elementwise.
   Input X's scale. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.    Input X's zero point. Default value is 0 if it's not specified. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.     Output Y's scale. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.   Output Y's zero point. Default value is 0 if it's not specified. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.    
QLinearSigmoid takes quantized input data (Tensor), and quantize parameter for output, and produces one output data
(Tensor<T>) where the function `f(x) = quantize(Sigmoid(dequantize(x)))`, is applied to the data tensor elementwise.
Wwhere the function `Sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))`  
QLinearSoftmax computes the normalized exponential values for the given input:
Softmax(input, axis) = Exp(input) / ReduceSum(Exp(input), axis=axis, keepdims=1)
The input does not need to explicitly be a 2D vector. The "axis" attribute
indicates the dimension along which QLinearSoftmax will be performed for onnx v.13+.
or the dimension coerced to NxD Matrix for onnx v.12-.
The output tensor has the same shape.
  apply softmax to elements for dimensions axis,or all dims along with axis according to op-version       opset version of corresponding SoftMax. 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.      The 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'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'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'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. Constrain weights types to 8 bit tensors.       Concatenate a list of tensors into a single tensor.All input tensors must have the same shape, except for the dimension size of the axis to concatenate on.     List of tensors/scale/zero_point for concatenation      Constrain scale types to any float tensor type. Sequence of (Tensor, Scale, ZeroPoint) tuples. The type is sequence of (T8, TF, T8).    Return elements, either from X or Y, depending on condition.     When True (nonzero), yield x, otherwise yield y        Tensor of shape equal to the broadcasted shape of condition, X, and Y   Scale of quantized input 'A'. It is a scalar,which means a per-tensor quantization.     Zero point tensor for input 'A'. It is a scalar.        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). 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.    Zero 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.       Constrain scale types to float tensors. Constrain input A and its zero point types to 8 bit tensors.    Constrain input B and its zero point types to 8 bit tensors.    Constrain input C to 32 bit integer tensors.    Constrain output zero point types to 8 bit tensors.     Constrain output type to float32 or 8 bit tensors.      Quantization of Multi-Head Self Attention.      Corresponding past and present are same tensor, its shape is (2, batch_size, num_heads, max_sequence_length, 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_size    scale of quantized input tensor. It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.    scale 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 quantization       Attention mask index with shape (batch_size)    zero point of quantized input tensor.It's a scalar, which means a per-tensor/layer quantization.        zero 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 quantization       past state for key and value with shape (2, batch_size, num_heads, past_sequence_length, head_size).    present state for key and value with shape (2, batch_size, num_heads, past_sequence_length + sequence_length, head_size)        Constrain input and output types to int8 tensors.       
QEmbedLayerNormalization is the quantized fusion of embedding layer in BERT model, with optional mask processing.
The embedding layer takes input_ids (word IDs) and segment_ids (sentence IDs) to look up word_embedding, position_embedding,
and segment_emedding; the embeddings are added then applied layer normalization using gamma and beta tensors. The input_ids
and segment_ids remain int32. All embeddings, gamma, and beta tensors are converted to int8/uint8. The last input mask is optional.
If mask is provided, mask index (that is position of first 0 in mask, or number of words will be calculated.    Zero point for word embeddings  Zero point for position embeddings      Zero Point for segment embeddings       Zero Point for 1D gamma tensor  Quantize input matrix to specific layout used in cublaslt.      cublasLt 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.    cublasLt order of output matrix.        TODO: input tensor of (ROWS, COLS). if less than 2d, will broadcast to (1, X). If 3d, it is treated as (B, ROWS, COS)   Constrain Scale to float32 types        Dequantize input matrix to specific layout used in cublaslt. attr to specify output type, float16 or float32    cublasLt order of input matrix. See the schema of QuantizeWithOrder for order definition.       cublasLt order of output matrix The output data type, only support TensorProto_DataType_FLOAT (1) and TensorProto_DataType_FLOAT16 (10) 
Quantize (Int8) MatMul with order. Implement Y = alpha * A * B + bias + beta * C. Matrix A, B, C, Y are all int8 matrix.
Two type of order combination supported:
  *) When order_B is ORDER_COL, order_A must be ORDER_ROW.
         bias is vector of {#cols of Y} of float32, C should be batch 1/batch_A. B could be of batch 1 or batch_A.
         Note B is reorder to ORDER_COL, or Transposed. Not Transposed first and then Reordered here.
  *) When order_B is specify ORDER_COL4_4R2_8C or ORDER_COL32_2R_4R4, orderA must be ORDER_COL32.
         MatMul will be implemented using alpha(A * B) + beta * C => Y.
         bias is not supported here. B in fact is transposed first then reordered into ORDER_COL4_4R2_8C or ORDER_COL32_2R_4R4 here.
order_Y and order_C will be same as order_A.
Support per column quantized weight, ie, scale_B is 1-D vector of size [#cols of matrix B].
 cublasLt order of matrix A. See the schema of QuantizeWithOrder for order definition.   cublasLt order of matrix Y and optional matrix C        2-dimensional matrix B. Transposed if order_B is ORDER_COL.     scale of the input B. Scalar or 1-D float32.    1d 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]         Constrain bias and scales to float32    
Quantized version of simplified Multi-Head Self Attention(using int8 with specific matrix Layout).
Multi-Head Self Attention that can be either unidirectional (like GPT-2) or bidirectional (like BERT).
The mask_index input is optional. Besides raw attention mask with shape (batch_size, past_sequence_length + sequence_length)
or (batch_size, sequence_length, past_sequence_length + sequence_length) with value 0 for masked and 1 otherwise,
we also support other two formats: When input has right-side padding, mask_index is one dimension with shape (batch_size),
where value of each element is the end position, or valid length of actual sequence excluding padding. When input has
left-side padding, mask_index has shape (2 * batch_size), where the values are the exclusive end positions followed by
the inclusive start positions. When unidirectional is 1, and each token only attend to previous tokens. For GPT-2, both past
and present state are optional. Present state could appear in output even when past state is not in input.
Current version does not support past/present, attention_bias and qkv_hidden_sizes.
TODO: Support them if needed in the future.
      Hidden layer sizes of Q, K, V paths in Attention        cublasLt order of weight matrix scale of the input, scalar value (per tensor) currently.        scale of the gemm - scalar (per-tensor quantization)    2D input tensor with shape (input_hidden_size, hidden_size), where hidden_size = num_heads * head_size  scale of the weight (scalar for per-tensor quantization or 1-D of dims [hidden_size] for per-channel quantization)      scale of the softmax result - scalar (per-tensor quantization)  scale of the gemm - scalar (per-tensor quantization). Also this is the output scale for the operator.   Attention 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).    Constrain scales to float32 tensors.    cublasLt order of input X. Default is ROW MAJOR. See the schema of QuantizeWithOrder for order definition.      cublasLt order of matrix Y, must be same as order_X. Default is ROW MAJOR.      Scale tensor, i.e., gamma vector.       Constrain input gamma and bias could be float16/float tensors. float may get better precision, float16 runs faster.     quantization scale must be float tensors.       quantization tensor must be int8 tensors.       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.    Quantized version of Longformer Self Attention (using int8 with specific matrix Layout).        1D 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 of the output for fused kqv gemm  Be compatible with float version.       input_ids shall be 2 dimensions segment_ids input shall be 2 dimensions word_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.     Shape of quantized tensor must be 1D.   Inputs 0 shall be 3 dimensions  The past input shall be 5 dimensions    Unable to get initializer value named ' Unable to find initializer value named '        Unable to get producer node for OrtValueInfo '  ' that is not owned by an OrtGraph.     Did not find OrtValueInfo with name     Source and target must both be tensors  Error merging shape info for output. '  . Falling back to lenient merge.        Optional Type mismatch. Expected:       Unable to get external initializer information for value named '        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::EpNode*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::EpNode*>; reference = onnxruntime::EpNode*&; size_type = long unsigned int]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = OrtOpAttr*; _Alloc = std::allocator<OrtOpAttr*>; reference = OrtOpAttr*&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::EpNode::SubgraphState; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::EpNode::SubgraphState>; reference = onnxruntime::EpNode::SubgraphState&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnx::TypeProto; _Alloc = std::allocator<onnx::TypeProto>; const_reference = const onnx::TypeProto&; size_type = long unsigned int] std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = gsl::not_null<const onnxruntime::Graph*>; _Alloc = std::allocator<gsl::not_null<const onnxruntime::Graph*> >; reference = gsl::not_null<const onnxruntime::Graph*>&]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::Graph*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::Graph*>; reference = onnxruntime::Graph*&]   Graph attribute inferencing failed:     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::GraphInferencerImpl>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::GraphInferencerImpl> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::GraphInferencerImpl>&]        No Graph instance was found for attribute       const onnxruntime::ConstPointerContainer<Container>::T* onnxruntime::ConstPointerContainer<Container>::at(size_t) const [with Container = std::vector<onnxruntime::NodeArg*>; T = onnxruntime::NodeArg; size_t = long unsigned int]     /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/common/const_pointer_container.h      Graph state to be loaded into must be empty.    void onnxruntime::Graph::InitializeStateFromModelFileGraphProto()       graph_inputs_excluding_initializers_.empty() && graph_inputs_including_initializers_.empty() && value_info_.empty() && graph_outputs_.empty()   Graph 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 (     Invalid node indexes specified when adding edge.        void onnxruntime::Graph::AddEdge(onnxruntime::NodeIndex, onnxruntime::NodeIndex, int, int)      Invalid source node arg slot specified when adding edge.        Invalid destination node arg slot specified when adding edge.   Argument type mismatch when adding edge.        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::Node>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::Node> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::Node>&; size_type = long unsigned int]       Invalid node indexes specified when removing edge.      void onnxruntime::Graph::RemoveEdge(onnxruntime::NodeIndex, onnxruntime::NodeIndex, int, int)   Invalid source node arg slot specified when removing edge.      Invalid destination node arg slot specified when removing edge. Argument mismatch when removing edge.   AddInitializedTensor already has tensor with name       void onnxruntime::Graph::AddInitializedTensor(const onnx::TensorProto&) OrtValue needs to be inserted. Use the overload that takes both TensorProto and OrtValue with data      Removable attributes were removed before the conversion is started.     void onnxruntime::Node::ToProto(onnx::NodeProto&, bool) const   fbs_node_arg_names cannot be null       LoadNodeArgsFromOrtFormat: Node [       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/graph_flatbuffers_utils.cc      Null string attribute. Invalid ORT format model.        Null tensor attribute. Invalid ORT format model.        Null graph attribute. Invalid ORT format model. Empty graph proto from deserialization of ORT format model      Null floats attribute. Invalid ORT format model.        Null ints attribute. Invalid ORT format model.  Null strings attribute. Invalid ORT format model.       Null tensors attribute. Invalid ORT format model.       Serialization error. Graph attribute was serialized without Graph instance      Node::LoadFromOrtFormat, input_arg_counts is missing     has in-memory external data but cannot get OrtValue during shape inference     virtual const onnx::TensorProto* onnxruntime::InferenceContextImpl::getInputData(size_t) const  constexpr const _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() const [with _Tp = onnx::TensorShapeProto; _Dp = std::_Optional_base<onnx::TensorShapeProto, false, false>]    Failed to find existing initializer with name   Trying to replace non-external initializer with external data   All TensorProtos are expected to point to an OrtValue   Replacement 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_        onnxruntime::common::Status onnxruntime::Graph::ReplaceInitializedTensorImpl(onnx::TensorProto, OrtValue, bool) existing_entry != mutable_initializers.pointer_end()    onnxruntime::Graph::Graph(const onnxruntime::Model&, onnx::GraphProto*, const std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, int>&, onnxruntime::Version, onnxruntime::IOnnxRuntimeOpSchemaCollectionPtr, onnxruntime::Graph*, const onnxruntime::Node*, const onnxruntime::logging::Logger&, bool)       Duplicate constant node sparse initializer name: '      Graph loading canceled due to user request.     Sparse initializer must have a name. This model is invalid      Duplicate sparse_tensor_initializer: '  Duplicate initializer (dense, sparse or ConstantNode): '        ' the model will use the latest encountered initializer This is an invalid model. Tensor does not have type information.        ' does not have valid data type.        This is an invalid model. Tensor '       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.     std::deque<_Tp, _Alloc>::reference std::deque<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = long unsigned int; _Alloc = std::allocator<long unsigned int>; reference = long unsigned int&]   This is an invalid model. Error: the graph is not acyclic.      The element counts from Tensor should be the samefrom using utils::GetTensorShapeFromTensorProto()      onnxruntime::Graph::SaveShapeValuesFromDataPropagation(const onnxruntime::Node&, onnxruntime::NodeArg&, const onnx::TypeProto&) const::<lambda(const std::string&, onnxruntime::TensorShapeVector&)>    data_span.size() == element_cnt sparse_tensor_names_ not in sync with name_to_initial_tensor_   void onnxruntime::Graph::RemoveInitializedTensor(const std::string&)    sparse_tensor_names_.count(tensor_name) == 0    graph_proto_ is not in sync with name_to_initial_tensor_.       This is an invalid model. Model input ( ) does not have type information.       Type Error: Data in initializer '        but usage of initializer in graph expects      Type Error: Shape of initializer        This is an invalid model. Node (        ) does not have type information set by parent node.    This is an invalid model. Type Error: Type '    SaveShapeValuesFromDataPropagation      constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnx::TensorShapeProto; _Dp = std::_Optional_base<onnx::TensorShapeProto, false, false>]        ) type inference failed, inferred types:        ) does not match expected type (        typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::FunctionTemplate; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::FunctionTemplate>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::FunctionTemplate&] ) is not a registered function/op       This is an invalid model. The sum of input arg count is not equal to size of input defs in node (       ) is required but not specified.        This is an invalid model. In Node,      PerformTypeAndShapeInferencing  Size mismatch validating subgraph inputs. Got    inputs. Either provide all subgraph inputs, or just the required inputs.       Shouldn't be possible to have NodeArgs that haven't been handled already.       onnxruntime::common::Status onnxruntime::Graph::Resolve(const ResolveOptions&)  outer_scope_node_args_consumed.empty()   must be either specified in graph inputs or graph initializers.        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = const onnxruntime::NodeArg*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::NodeArg*>; reference = const onnxruntime::NodeArg*&; size_type = long unsigned int]     Error: Duplicate definition-site for (  This is an invalid model. Error: two nodes with same node name (        This is an invalid model. Error: Duplicate definition of name ( In-memory data mismatch for initializer:        The model contains initializers with arbitrary in-memory references.    Absolute paths not allowed for external data location   ) escapes both model directory:         External data path validation failed for initializer:   Attempt to replace the existing tensor  TensorProto is expected to refer to the ortvalue_initializer    Element type mismatch between tensor proto and ortvalue_initializer     Shape mismatch with ortvalue_initializer        In-memory data pointer mismatch between tensor proto and ortvalue_initializer   Stray leftover ort_value for a small initializer being inserted.        onnxruntime::common::Status onnxruntime::Graph::AddInitializedOrtValue(const onnx::TensorProto&, const OrtValue&)       ortvalue_initializers_.count(tensor_proto.name()) == 0  void onnxruntime::Graph::SetInputs(gsl::span<const onnxruntime::NodeArg* const>)        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const onnxruntime::NodeArg*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::NodeArg*>; reference = const onnxruntime::NodeArg*&]   InjectExternalInitializersFromFilesInMemory      not found from the table user provided.        onnxruntime::common::Status onnxruntime::Graph::InjectExternalInitializersFromFilesInMemory(const onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, std::pair<char*, long unsigned int> >&) LoadExternalInitializerAsOrtValue       Cannot load unknown initializer named ' ' does not have external data in a file.        void onnxruntime::Graph::CleanUnusedInitializersAndNodeArgs(const std::unordered_set<std::__cxx11::basic_string<char> >*)       initializer_node_arg != nullptr CleanUnusedInitializersAndNodeArgs      '. 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 != nullptr typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::ModelEditorValueInfo; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::ModelEditorValueInfo>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::ModelEditorValueInfo&]     Internal error. Model Editor API should only allow OrtValueInfo for tensor to be created.       onnx::ValueInfoProto onnxruntime::{anonymous}::ModelEditorValueInfoToOnnx(const onnxruntime::ModelEditorValueInfo&)     vi.type_info->type == ONNX_TYPE_TENSOR  typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = OrtTensorTypeAndShapeInfo; _Dp = std::default_delete<OrtTensorTypeAndShapeInfo>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = OrtTensorTypeAndShapeInfo&]     typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = OrtValue; _Dp = std::default_delete<OrtValue>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = OrtValue&]        onnxruntime::Graph::LoadFromModelEditorApiModel(const OrtGraph&, bool)::<lambda(const std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, std::unique_ptr<OrtValue> >&, bool)>  as it still has output edges.  bool onnxruntime::Graph::RemoveNode(onnxruntime::NodeIndex)     node->GetOutputEdgesCount() == 0        gsl::not_null<onnxruntime::Node*> onnxruntime::Graph::AllocateNode()    nodes_.size() < static_cast<unsigned int>(std::numeric_limits<int>::max())      Unable to find OrtValue for initializer with data in memory     Unable to match OrtValue for initializer with data in memory    RegenerateInitializersAndReplaceInMemory        AddExternalInitializersToGraphProtoImpl Failed to convert dense initializer to sparse   Failed writing external data to:        Failed to write external initializers to file:  constexpr const _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() const [with _Tp = onnxruntime::PrepackedWeightsForGraph; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::PrepackedWeightsForGraph, false, false>]      Prepacked weights not found for key     static std::ostream& onnxruntime::ExternalDataInfo::WritePrepackedToFileAndAddToProto(const onnxruntime::PrepackedWeightsForGraph&, const onnxruntime::InlinedHashSet<std::__cxx11::basic_string<char> >&, bool, int64_t, int64_t, std::ostream&, int64_t&, onnx::TensorProto&) Failed to write pre-packed blobs to external file       onnxruntime::common::Status onnxruntime::Graph::AddExternalInitializersToGraphProtoImpl(const std::filesystem::__cxx11::path&, const std::filesystem::__cxx11::path&, const std::filesystem::__cxx11::path&, const onnxruntime::ModelSavingOptions&, onnx::GraphProto&, std::ostream&, int64_t&) const  processed_weights.find(weight_name) != processed_weights.end()  ToGraphProtoWithCustomInitializerHandlingImpl   User's OrtGetInitializerLocationFunc must not return the external_info parameter.       'was added but does not exist.  void onnxruntime::Graph::ToGraphProtoInternal(onnx::GraphProto&) const  onnx::GraphProto onnxruntime::Graph::ToGraphProto() const       void onnxruntime::Graph::FinalizeFuseSubGraph(const onnxruntime::IndexedSubGraph&, onnxruntime::Node&)  dst_implicit_input_idx < (int)node->ImplicitInputDefs().size()  onnxruntime::Node& onnxruntime::Graph::CreateFusedSubGraphNode(const onnxruntime::IndexedSubGraph&, const std::string&) Schema was not found for fused node. Domain:    SetOpSchemaFromRegistryForNode(fused_node)      typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnx::OpSchema; _Dp = std::default_delete<onnx::OpSchema>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnx::OpSchema&]      Unable to constant fold If node: '       conflicts with graph initializer. Check name generation above. onnxruntime::common::Status onnxruntime::Graph::InlineIfSubgraph(bool, onnxruntime::Node&, const onnxruntime::logging::Logger&)  is not If node's input or previous node output in this subgraph        Node has no function body and cannot be inlined.        onnxruntime::common::Status onnxruntime::Graph::InlineFunction(onnxruntime::Node&)      callnode.TryGetFunctionProto(inlined_fp)        Number of actual parameters cannot exceed number of formal parameters   void onnxruntime::function_utils::Inliner::bind(google::protobuf::RepeatedPtrField<std::__cxx11::basic_string<char> >&, const google::protobuf::RepeatedPtrField<std::__cxx11::basic_string<char> >&) [with bool isOutput = false]      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/function_utils.cc       actuals.size() <= formals.size()        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> > >; reference = onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >&]   void onnxruntime::function_utils::Inliner::bind(google::protobuf::RepeatedPtrField<std::__cxx11::basic_string<char> >&, const google::protobuf::RepeatedPtrField<std::__cxx11::basic_string<char> >&) [with bool isOutput = true]       Duplicate initializer (dense or ConstantNode): '        LoadSparseInitializerOrtFormat  Missing values for sparse initializer. Invalid ORT format model.        Missing name for SparseTensor initializer. Invalid ORT format model.    Missing indicies for sparse initializer:        Missing dims for sparse initializer:     is not the same as this node's index:  Invalid OrtGraph variant for use in the model editor API.       typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::ModelEditorNode; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::ModelEditorNode>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::ModelEditorNode&]     is an invalid 'Constant' node. Must have no inputs, one attribute and one output.      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::vector<const onnxruntime::Node*>; _Alloc = std::allocator<std::vector<const onnxruntime::Node*> >; reference = std::vector<const onnxruntime::Node*>&; size_type = long unsigned int]      Graph attribute value was null. Invalid ORT format model.       SaveAttributeOrtFormat: Unsupported attribute type:     Missing dimensions for initializer. Invalid ORT format model.   Missing string data for initializer. Invalid ORT format model.  Missing raw data for initializer. Invalid ORT format model.     Tensor has external data but a data reader was not provided.    String data type is not supported for on-device training        size_t onnxruntime::fbs::utils::GetSizeInBytesFromFbsTensor(const onnxruntime::fbs::Tensor&)    Unsupported tensor data type for tensor         Attempting to get index by a name which does not exist: int onnxruntime::graph_utils::GetIndexFromName(const onnxruntime::Node&, const std::string&, bool)      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/graph_utils.cc  Attempting to get an input that does not exist. const std::string& onnxruntime::graph_utils::GetNodeInputName(const onnxruntime::Node&, int)    index >= 0 && static_cast<size_t>(index) < inputs.size()        Attempting to get an output that does not exist.        const std::string& onnxruntime::graph_utils::GetNodeOutputName(const onnxruntime::Node&, int)   index >= 0 && static_cast<size_t>(index) < outputs.size()       void onnxruntime::graph_utils::ReplaceNodeInput(onnxruntime::Node&, int, onnxruntime::NodeArg&) Memory efficient topological order is not enabled for non-training build.       const std::vector<long unsigned int>& onnxruntime::GraphViewer::GetNodesInTopologicalOrder(onnxruntime::ExecutionOrder) const   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/graph_viewer.cc onnx::GraphProto onnxruntime::Graph::ToGraphProtoWithExternalInitializers(const std::filesystem::__cxx11::path&, const std::filesystem::__cxx11::path&, const onnxruntime::ModelSavingOptions&) const   external_file_path.is_relative()        ToGraphProtoWithExternalInitializers    Failed to flush file with external initializers:        AttributeProto must have a name.        std::pair<std::__detail::_Node_iterator<std::pair<const std::__cxx11::basic_string<char>, onnx::AttributeProto>, false, true>, bool> onnxruntime::utils::SetNodeAttribute(onnx::AttributeProto, onnxruntime::NodeAttributes&)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/node_attr_utils.cc      void onnxruntime::GraphViewerToProto(const GraphViewer&, onnx::GraphProto&, bool, bool, ExecutionOrder, bool)   /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/graph_proto_serializer.cc       void onnxruntime::graph_utils::UpdateImplicitInputNameInSubgraph(onnxruntime::Node&, const std::string&, const std::string&)    std::count_if(subgraph_node.InputEdgesBegin(), subgraph_node.InputEdgesEnd(), [input_slot_index](const Node::EdgeEnd& entry) { return entry.GetDstArgIndex() == input_slot_index; }) == 0       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::front() [with _Tp = onnxruntime::graph_utils::GraphEdge; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::graph_utils::GraphEdge>; reference = onnxruntime::graph_utils::GraphEdge&]  Node must only have one used output     bool onnxruntime::graph_utils::RemoveNodeWithSingleNodeInSingleUsedOutput(onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Node&)      std::all_of(output_edges.cbegin(), output_edges.cend(), [&src_idx](const GraphEdge& edge) { return edge.src_arg_index == src_idx; })    Should be unreachable if CanRemoveNodeAndMergeEdges is in sync with the logic here.     bool onnxruntime::graph_utils::RemoveNode(onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Node&)      onnxruntime::NodeArg& onnxruntime::graph_utils::AddInitializerWithOrtValue(onnxruntime::Graph&, const onnx::TensorProto&, onnxruntime::Tensor&&)        onnxruntime::NodeArg& onnxruntime::graph_utils::AddInitializerWithOrtValue(onnxruntime::Graph&, const onnx::TensorProto&, OrtValue)     CanUpdateImplicitInputNameInSubgraphs   Failed since multiple edges matched:    ALLOW_RELEASED_ONNX_OPSET_ONLY   are '0' and '1'. The environment variable contained the value:         bool onnxruntime::model_load_utils::IsAllowReleasedONNXOpsetsOnlySet()  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/model_load_utils.h      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/data_propagation/gather_op_data_propagation.cc  Skip Gather op custom data propagation. bool onnxruntime::graph_utils::CheckInMemoryDataMatch(const onnx::TensorProto&, const onnxruntime::Tensor&)     Initializer with same name exists. Name:        onnxruntime::NodeArg& onnxruntime::graph_utils::AddInitializer(onnxruntime::Graph&, const onnx::TensorProto&)   !graph.GetInitializedTensor(new_initializer.name(), existing)   void onnxruntime::graph_utils::MakeInitializerCopyIfNotExist(const onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Graph&, const std::string&, bool)  onnxruntime::common::Status onnxruntime::graph_utils::ConvertInMemoryDataToInline(onnxruntime::Graph&, const std::string&)      Expecting an initializer that contains data inline      onnxruntime::NodeArg& onnxruntime::graph_utils::AddInitializerWithOrtValue(onnxruntime::Graph&, const onnx::TensorProto&)       Some nodes are not included in the topological sort, graph have a cycle.        void onnxruntime::Graph::KahnsTopologicalSort(const std::function<void(const onnxruntime::Node*)>&, const std::function<bool(const onnxruntime::Node*, const onnxruntime::Node*)>&) const       IndexedSubGraph contains values not present in the Graph        onnxruntime::GraphViewer::GraphViewer(const onnxruntime::Graph&, const onnxruntime::IndexedSubGraph*)   graph_->GetNode(idx) != nullptr Mismatch between Graph and IndexedSubGraph. Node not found:     Mismatch between Graph and IndexedSubGraph. Output not found:   Mismatch between Graph and IndexedSubGraph. Input not found:    ONNX Runtime only *guarantees* support for models stamped with official released onnx opset versions. 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         void onnxruntime::model_load_utils::ValidateOpsetForDomain(const std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, int>&, const onnxruntime::logging::Logger&, bool, const std::string&, int)         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      ModelProto does not have a graph.       onnxruntime::Model::Model(onnx::ModelProto&&, const onnxruntime::PathString&, const onnxruntime::IOnnxRuntimeOpSchemaRegistryList*, const onnxruntime::logging::Logger&, const onnxruntime::ModelOptions&)      Missing opset in the model. All ModelProtos MUST have at least one entry that specifies which version of the ONNX OperatorSet is being imported.        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.     Protobuf serialization failed.  SaveModelWithExternalInitializers       No graph was found in the protobuf.     Failed to load model with error:        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/op_identifier_utils.cc  LoadRuntimeOptimizationRecordFromOrtFormat      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/runtime_optimization_record_container.cc        Attempting to load runtime optimization records for a previously loaded optimizer:      std::deque<_Tp, _Alloc>::const_reference std::deque<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::shared_ptr<onnxruntime::IOnnxRuntimeOpSchemaCollection>; _Alloc = std::allocator<std::shared_ptr<onnxruntime::IOnnxRuntimeOpSchemaCollection> >; const_reference = const std::shared_ptr<onnxruntime::IOnnxRuntimeOpSchemaCollection>&; size_type = long unsigned int]   Lacks kernels for fp16 softmax. hgemm does not have A x Transposed(B) kernels   hgemm does not have A x B kernels       hgemm currently only support A x Transpoe(B) or A x B   ) is not supported on this device       ORT shouldn't run Gather's custom data propagation here as Gather'sPartialDataPropagationFunction() already infers shape values in the output.  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/data_propagation/squeeze_op_data_propagation.cc Skip Squeeze op custom data propagation.        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/data_propagation/unsqueeze_op_data_propagation.cc       Skip Unsqueeze op custom data propagation.      MakeConstantInitializerCopyIfNotExist   void onnxruntime::graph_utils::MakeConstantInitializerCopyIfNotExist(const onnxruntime::Graph&, onnxruntime::Graph&, const std::string&, bool)  onnxruntime::FunctionImpl::FunctionImpl(onnxruntime::Graph&, const onnxruntime::IndexedSubGraph&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/function.cc     std::unique_ptr<onnx::OpSchema> onnxruntime::function_utils::CreateSchema(const onnxruntime::Graph&, const onnxruntime::IndexedSubGraph&, bool) No opset registered for domain  onnxruntime::function_utils::IOTypeConstraintHelper(const onnx::FunctionProto&, std::unique_ptr<onnx::OpSchema>&, const onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, int>&, const onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, int>&)::<lambda(const onnx::NodeProto&)>       static_cast<size_t>(i) < node_op_schema->inputs().size()        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::pair<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >; _Alloc = std::allocator<std::pair<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> > >; reference = std::pair<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >&; size_type = long unsigned int]    is not found in model local functions  std::unique_ptr<onnx::OpSchema> onnxruntime::function_utils::CreateSchema(const std::string&, const std::string&, const std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, const onnx::FunctionProto*>&, const std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, int>&, const onnxruntime::SchemaRegistryManager&, const onnxruntime::logging::Logger&, bool)      void std::vector<_Tp, _Alloc>::pop_back() [with _Tp = onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> > >]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> > >; reference = onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >&; size_type = long unsigned int]     T-MAC kernel parameters not initialized for key:        Unsupported activation group size       Warning: scales_size_total=%zu is not divisible by n_tiles_num=%zu; using floor division.
      M > 1 is not supported yet in TMAC AVX2 kernel  No matching kernel found for T-MAC GEMM 
	ERROR LOG MSG NOTIFICATION: Failure to successfully parse the message std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::__detail::_State<char>; _Alloc = std::allocator<std::__detail::_State<char> >; reference = std::allocator_traits<std::allocator<std::__detail::_State<char> > >::value_type&]     Number of NFA states exceeds limit. Please use shorter regex string, or use smaller brace expression, or make _GLIBCXX_REGEX_STATE_LIMIT larger.        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::__detail::_State<char>; _Alloc = std::allocator<std::__detail::_State<char> >; reference = std::allocator_traits<std::allocator<std::__detail::_State<char> > >::value_type&; size_type = long unsigned int]       std::stack<_Tp, _Sequence>::reference std::stack<_Tp, _Sequence>::top() [with _Tp = std::__detail::_StateSeq<std::__cxx11::regex_traits<char> >; _Sequence = std::deque<std::__detail::_StateSeq<std::__cxx11::regex_traits<char> >, std::allocator<std::__detail::_StateSeq<std::__cxx11::regex_traits<char> > > >; reference = std::allocator_traits<std::allocator<std::__detail::_StateSeq<std::__cxx11::regex_traits<char> > > >::value_type&]     std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = std::__detail::_State<char>; _Alloc = std::allocator<std::__detail::_State<char> >; const_reference = const std::allocator_traits<std::allocator<std::__detail::_State<char> > >::value_type&; size_type = long unsigned int]       void std::__detail::_Executor< <template-parameter-1-1>, <template-parameter-1-2>, <template-parameter-1-3>, <anonymous> >::_M_handle_backref(_Match_mode, std::__detail::_StateIdT) [with _BiIter = const char*; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::sub_match<const char*> >; _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>; bool __dfs_mode = false; std::__detail::_StateIdT = long int]    /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/regex_executor.tcc  void std::__detail::_Executor< <template-parameter-1-1>, <template-parameter-1-2>, <template-parameter-1-3>, <anonymous> >::_M_dfs(_Match_mode, std::__detail::_StateIdT) [with _BiIter = const char*; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::sub_match<const char*> >; _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>; bool __dfs_mode = false; std::__detail::_StateIdT = long int]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::pair<const char*, int>; _Alloc = std::allocator<std::pair<const char*, int> >; reference = std::pair<const char*, int>&; size_type = long unsigned int]    void std::__detail::_Executor< <template-parameter-1-1>, <template-parameter-1-2>, <template-parameter-1-3>, <anonymous> >::_M_handle_accept(_Match_mode, std::__detail::_StateIdT) [with _BiIter = const char*; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::sub_match<const char*> >; _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>; bool __dfs_mode = true; std::__detail::_StateIdT = long int]      void std::__detail::_Executor< <template-parameter-1-1>, <template-parameter-1-2>, <template-parameter-1-3>, <anonymous> >::_M_dfs(_Match_mode, std::__detail::_StateIdT) [with _BiIter = const char*; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::sub_match<const char*> >; _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>; bool __dfs_mode = true; std::__detail::_StateIdT = long int]        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/common/cpuid_info.cc  onnxruntime cpuid_info warning:         onnxruntime::TimePoint onnxruntime::profiling::Profiler::Start()        Invalid '\xNN' control character in regular expression  Invalid '\uNNNN' control character in regular expression        invalid '\cX' control character in regular expression   Invalid escape at end of regular expression     Invalid '(?...)' zero-width assertion in regular expression     !"unexpected special character in regex"        void std::__detail::_Scanner<_CharT>::_M_scan_normal() [with _CharT = char]     /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/regex_scanner.tcc   Incomplete '[[' character class in regular expression   !"unexpected state while processing regex"      void std::__detail::_Scanner<_CharT>::_M_advance() [with _CharT = char] std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::element_type& std::__shared_ptr_access<_Tp, _Lp, <anonymous>, <anonymous> >::operator*() const [with _Tp = std::__detail::_NFA<std::__cxx11::regex_traits<char> >; __gnu_cxx::_Lock_policy _Lp = __gnu_cxx::_S_atomic; bool <anonymous> = false; bool <anonymous> = false; element_type = std::__shared_ptr_access<std::__detail::_NFA<std::__cxx11::regex_traits<char> >, __gnu_cxx::_S_atomic, false, false>::element_type]    Unexpected back-reference in polynomial mode.   Back-reference index exceeds current sub-expression count.      Back-reference referred to an opened sub-expression.    void std::__detail::_Compiler<_TraitsT>::_M_insert_character_class_matcher() [with bool __icase = false; bool __collate = false; _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>]   /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/regex_compiler.tcc  void std::__detail::_Compiler<_TraitsT>::_M_insert_character_class_matcher() [with bool __icase = false; bool __collate = true; _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>]    void std::__detail::_Compiler<_TraitsT>::_M_insert_character_class_matcher() [with bool __icase = true; bool __collate = false; _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>]    void std::__detail::_Compiler<_TraitsT>::_M_insert_character_class_matcher() [with bool __icase = true; bool __collate = true; _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>]     Invalid start of '[x-x]' range in regular expression    Invalid end of '[x-x]' range in regular expression      Invalid location of '-' within '[...]' in POSIX regular expression      Unexpected character within '[...]' in regular expression       constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnxruntime::concurrency::ThreadPoolParallelSection; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::concurrency::ThreadPoolParallelSection, false, false>]      Failed to unload library with error:    bool std::__detail::_RegexTranslator<std::__cxx11::regex_traits<_CharType>, true, true>::_M_match_range(const _StrTransT&, const _StrTransT&, const _StrTransT&) const [with _CharType = char; _StrTransT = std::__detail::_RegexTranslator<std::__cxx11::regex_traits<char>, true, true>::_StrTransT]  /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/regex_compiler.h    Invalid range in bracket expression.    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::ChildThreadStat; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::ChildThreadStat>; reference = onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::ChildThreadStat&; size_type = long unsigned int]       Error: std::error_code with category name:       is not a valid year_month_day  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > >; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > > >; reference = std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > >&; size_type = long unsigned int]   void std::__detail::_Executor< <template-parameter-1-1>, <template-parameter-1-2>, <template-parameter-1-3>, <anonymous> >::_M_handle_backref(_Match_mode, std::__detail::_StateIdT) [with _BiIter = __gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> >; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > > >; _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>; bool __dfs_mode = false; std::__detail::_StateIdT = long int] void std::__detail::_Executor< <template-parameter-1-1>, <template-parameter-1-2>, <template-parameter-1-3>, <anonymous> >::_M_dfs(_Match_mode, std::__detail::_StateIdT) [with _BiIter = __gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> >; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > > >; _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>; bool __dfs_mode = false; std::__detail::_StateIdT = long int]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = std::pair<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> >, int>; _Alloc = std::allocator<std::pair<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> >, int> >; reference = std::pair<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> >, int>&; size_type = long unsigned int] void std::__detail::_Executor< <template-parameter-1-1>, <template-parameter-1-2>, <template-parameter-1-3>, <anonymous> >::_M_handle_accept(_Match_mode, std::__detail::_StateIdT) [with _BiIter = __gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> >; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > > >; _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>; bool __dfs_mode = true; std::__detail::_StateIdT = long int]   void std::__detail::_Executor< <template-parameter-1-1>, <template-parameter-1-2>, <template-parameter-1-3>, <anonymous> >::_M_dfs(_Match_mode, std::__detail::_StateIdT) [with _BiIter = __gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> >; _Alloc = std::allocator<std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > > >; _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>; bool __dfs_mode = true; std::__detail::_StateIdT = long int]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::pair<char, char>; _Alloc = std::allocator<std::pair<char, char> >; reference = std::pair<char, char>&]    DeleteFolder(): nftw() failed with error:       onnxruntime::common::Status::Status(onnxruntime::common::StatusCategory, int, const std::string&)       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/common/status.cc      code != static_cast<int>(common::OK)    onnxruntime::common::Status::Status(onnxruntime::common::StatusCategory, int, const char*)      std::string onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::Stop()        LogStart must pair with LogEnd  std::string onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::MainThreadStat::Reset()       thread::id of a non-executing thread    void onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::MainThreadStat::LogEnd(onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::ThreadPoolEvent)        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::chrono::time_point<std::chrono::_V2::system_clock, std::chrono::duration<long int, std::ratio<1, 1000000000> > >; _Alloc = std::allocator<std::chrono::time_point<std::chrono::_V2::system_clock, std::chrono::duration<long int, std::ratio<1, 1000000000> > > >; reference = std::chrono::time_point<std::chrono::_V2::system_clock, std::chrono::duration<long int, std::ratio<1, 1000000000> > >&]    void onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::MainThreadStat::LogEndAndStart(onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::ThreadPoolEvent)        void onnxruntime::concurrency::ThreadPool::ParallelFor(std::ptrdiff_t, const onnxruntime::TensorOpCost&, const std::function<void(long int, long int)>&)        void onnxruntime::concurrency::ThreadPoolTempl<Environment>::RunInParallelSection(onnxruntime::concurrency::ThreadPoolParallelSection&, std::function<void(unsigned int)>, unsigned int, std::ptrdiff_t) [with Environment = onnxruntime::Env; std::ptrdiff_t = long int]       /onnxruntime_src/include/onnxruntime/core/platform/EigenNonBlockingThreadPool.h void onnxruntime::concurrency::ThreadPoolTempl<Environment>::RunInParallel(std::function<void(unsigned int)>, unsigned int, std::ptrdiff_t) [with Environment = onnxruntime::Env; std::ptrdiff_t = long int]    Negative thread index is not allowed    onnxruntime::{anonymous}::PosixThread::PosixThread(const char*, int, unsigned int (*)(int, Eigen::ThreadPoolInterface*), Eigen::ThreadPoolInterface*, const onnxruntime::ThreadOptions&)        custom_create_thread_fn returned invalid handle.        pthread_attr_init failed, error code:   pthread_attr_setstacksize failed, error code:   pthread_create failed, error code:      Failed to close file descriptor         ReadFileIntoBuffer - unexpected end of file.     does not exist, skipping it for affinity setting       pthread_setaffinity_np succeed for thread:      constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = std::vector<int>; _Dp = std::_Optional_base<std::vector<int>, false, false>]    pthread_setaffinity_np failed for thread:       . Specify the number of threads explicitly so the affinity is not set.  Getting runtime path as parent directory of binary:     [0-9a-f]+:[0-9a-f]+:[0-9a-f]+[.][0-9a-f]+       /onnxruntime_src/onnxruntime/core/platform/linux/device_discovery.cc    Skipping pci_bus_id for PCI path at "   " dit not match expected pattern of     Null tensor type info. Invalid ORT format model.        dim_param value with no name. Invalid ORT format model. LoadTensorTypeAndShapeOrtFormat Null sequence type info. Invalid ORT format model.      Null value type info in fbs::SequenceType. Invalid ORT format model.    Null map type info. Invalid ORT format model.   Null value type info in fbs::MapType. Invalid ORT format model. constexpr const _Tp& std::clamp(const _Tp&, const _Tp&, const _Tp&) [with _Tp = float]  Input data type does not match the expected data type   Input data type does not match the expected data type. Current data type is     Scale and Zero-point must be a scalar   Scale and Zero-point must be of rank 1  Scale 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.     Word embedding scale must be a scalar or 1D tensor of size 1    Position embedding scale must be a scalar or 1D tensor of size 1        Segment embedding scale must be a scalar or 1D tensor of size 1 Gamma scale must be a scalar or 1D tensor of size 1     Beta scale must be a scalar or 1D tensor of size 1      Word embedding zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1       Position embedding zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1   Segment embedding zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1    Gamma zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1        Beta zero point must be a scalar or 1D tensor of size 1 Attention cannot have both past and attention_bias      Input '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 0   Input 'bias' dimension 0 should have same length as dimension 1 of input 'weights'      qkv_hidden_sizes attribute should have 3 elements       hidden_size should be divisible by num_heads:   qkv_hidden_sizes first element should be same as the second     Hidden size of Q, K and V shall be same Input 'bias' dimension 0 should have same length as sum of Q/K/V hidden sizes:  Input 'past' expect k_hidden_size == v_hidden_size      Input 'past' is expected to have 5 dimension, got       Inputs 'past' dimension 0 shall have length of 2        Inputs 'past' dimension 1 shall have same length as dimension 0 of input 0      Inputs 'past' dimension 2 shall have length of num_heads        Inputs 'past' dimension 2 shall have length of  Inputs 'mask_index' with 1D data shall have length of batch_size or 2 * batch_size or 3 * batch_size + 2        Inputs 'mask_index' with 2D data shall have shape batch_size x total_sequence_length    Inputs 'mask_index' with 3D data shall have shape batch_size x sequence_length x total_sequence_length  Inputs '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 false      Input 'mask_index' is expected to have 1, 2, 3 or 4 dimensions, got     max_sequence_length not matching from mask and past when past_present_share_buffer_ is set      onnxruntime::contrib::GQAAttentionBase::GQAAttentionBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&, bool)        /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/bert/gqa_attention_base.h  onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::WhisperEncoderSubgraph::CreateInitialFeeds(const onnxruntime::Tensor&, const OrtValue*, int, const std::vector<const OrtValue*>&, std::vector<OrtValue>&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::CreateWhisperEncoderInputsFunc&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::AddToFeedsFunc&, onnxruntime::IAllocatorUniquePtr<char>&, OrtValue&, onnxruntime::Stream*)   cpu_allocator shouldn't be nullptr      onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::T5EncoderSubgraph::CreateInitialFeeds(const onnxruntime::Tensor&, const OrtValue*, const std::vector<const OrtValue*>&, int, int, std::vector<OrtValue>&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::CreateEncoderInputsFunc&, const onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::AddToFeedsFunc&, onnxruntime::IAllocatorUniquePtr<char>&, OrtValue&, onnxruntime::Stream*)  BroadcastLooper requires two tensors as input.  void onnxruntime::BroadcastLooper(TBroadcastHelper&, const ProcessBroadcastSpanFuncs&) [with TBroadcastHelper = contrib::{anonymous}::QLinearBroadcastHelper]   Input 'input' is expected to have 2 or  Input 'fc1_experts_weights' is expected to have 3 dimensions, got       Input 'fc2_experts_weights' is expected to have 3 dimensions, got       Input 'router_probs' is expected to have 2 dimensions, got      Input 'fc1_experts_weights' is expected to have shape   Input 'fc2_experts_weights' is expected to have shape   Input 'fc3_experts_weights' 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 tensor      onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::moe_helper::CheckInputs(onnxruntime::contrib::MoEParameters&, const Tensor*, const Tensor*, const Tensor*, const Tensor*, const Tensor*, const Tensor*, const Tensor*, const Tensor*, const Tensor*, const Tensor*, const Tensor*, const Tensor*, const Tensor*, const Tensor*, int64_t, bool, int64_t) [with Tensor = onnxruntime::Tensor; int64_t = long int]       /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/moe/moe_helper.h   fc2_experts_scales must be 2D or 3D tensor      fc3_experts_scales must be 2D or 3D tensor      fc3_experts_bias == nullptr && fc3_experts_scales == nullptr && fc3_zero_points == nullptr      fc1_experts_scales == nullptr || fc3_experts_scales != nullptr  num_experts must be greater than or equal to local_num_experts, got     bool onnxruntime::Graph::GetExternalInitializerInfo(const std::string&, std::unique_ptr<onnxruntime::ExternalDataInfo>&, bool) const    Inputs 0 (query) shall be 3 dimensions  Output QK buffer was provided but qk_output attribute was not configured        Output QK buffer was not provided but qk_output attribute was configured        subgraph output present_key_self_0 is expected to have 4 dimension, got          is smaller than requested bytes of     Incorrect arena extend strategy.        onnxruntime::BFCArena::Extend(size_t)::<lambda(size_t)> onnxruntime::BFCArena::AllocationRegion::AllocationRegion(void*, size_t, int64_t)       0 == memory_size % kMinAllocationSize   Failed to find a free memory block despite calling Extend. rounded_bytes=       void* onnxruntime::BFCArena::AllocateRawInternal(size_t, bool, onnxruntime::Stream*)    Failed to allocate memory for requested buffer of size  onnxruntime::contrib::BahdanauAttention<T>::BahdanauAttention(onnxruntime::AllocatorPtr, const onnxruntime::logging::Logger&, int, int, int, int, int, bool, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) [with T = float; onnxruntime::AllocatorPtr = std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::T5DecoderSubgraph::CreateInitialFeeds(onnxruntime::AllocatorPtr, gsl::span<const int>, const std::vector<const OrtValue*>&, const std::vector<OrtValue>&, const std::vector<OrtValue>&, std::vector<OrtValue>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::DeviceCopyFunc<int>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<int>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<float>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<onnxruntime::MLFloat16>&, int, onnxruntime::Stream*, bool, onnxruntime::contrib::transformers::Sequences&, int, bool, bool)    cross_shape.NumDimensions() == 4        MatmulInteger : input1 A_scale must be a scalar or 1D tensor of size 1  void onnxruntime::contrib::{anonymous}::QLinearImpl(onnxruntime::OpKernelContext&, double, const onnxruntime::ProcessBroadcastSpanFuncs&) [with T = unsigned char]      /onnxruntime_src/onnxruntime/contrib_ops/cpu/quantization/qlinear_binary_op.cc  IsScalarOr1ElementVector(tensor_a_scale)        MatmulInteger : input1 A_zero_point must be a scalar or 1D tensor of size 1 if given    tensor_a_zero_point == nullptr || IsScalarOr1ElementVector(tensor_a_zero_point) MatmulInteger : input1 B_scale must be a scalar or 1D tensor of size 1  IsScalarOr1ElementVector(tensor_b_scale)        MatmulInteger : input1 B_zero_point must be a scalar or 1D tensor of size 1 if given    tensor_b_zero_point == nullptr || IsScalarOr1ElementVector(tensor_b_zero_point) MatmulInteger : input1 C_scale must be a scalar or 1D tensor of size 1  IsScalarOr1ElementVector(tensor_c_scale)        MatmulInteger : input1 C_zero_point must be a scalar or 1D tensor of size 1 if given    tensor_c_zero_point == nullptr || IsScalarOr1ElementVector(tensor_c_zero_point) void onnxruntime::contrib::{anonymous}::QLinearImpl(onnxruntime::OpKernelContext&, double, const onnxruntime::ProcessBroadcastSpanFuncs&) [with T = signed char]        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = unsigned char; _Alloc = std::allocator<unsigned char>; reference = unsigned char&; size_type = long unsigned int]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::short_time_fourier_transform(OpKernelContext*, bool, bool) [with T = double; U = std::complex<double>] const T* onnxruntime::rnn::detail::SafeRawConstPointer(gsl::span<const T>, size_t, size_t) [with T = const float; size_t = long unsigned int]   const T* onnxruntime::rnn::detail::SafeRawConstPointer(gsl::span<const T>, size_t, size_t) [with T = float; size_t = long unsigned int] void onnxruntime::rnn::detail::ComputeGemm(int, int, int, float, TSpanAIter, TSpanAIter, int, TSpanBIter, TSpanBIter, int, float, TSpanCIter, TSpanCIter, int, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) [with TSpanAIter = gsl::details::span_iterator<const float>; TSpanBIter = gsl::details::span_iterator<const float>; TSpanCIter = gsl::details::span_iterator<float>]      gsl::span<const long int> onnxruntime::GetEffectiveAxes(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, TensorShapeVector&)        void onnxruntime::PoolAttributes::ComputeSizePadDilations(int64_t, int64_t, int64_t, int64_t*, int64_t*, int64_t, int64_t*) const       onnxruntime::TensorShapeVector onnxruntime::PoolAttributes::SetOutputSize(const onnxruntime::TensorShape&, int64_t, onnxruntime::TensorShapeVector*, bool) const        input_shape.Size() > 0 || input_shape[0] == 0   void onnxruntime::PoolAttributes::InferOutputSize(gsl::span<const long int>, onnxruntime::TensorShapeVector*, onnxruntime::TensorShapeVector*, bool) const      void onnxruntime::{anonymous}::ComputeJobGenericShared(const DataT*, const DataT*, const DataT*, ptrdiff_t, const onnxruntime::LayerNormParams&, const float*, const float*, float, bool, DataT*, U*, U*) [with DataT = double; MathPolicy = NormalizationMath<double>; U = double; ptrdiff_t = long int]        Scale/Bias rank cannot exceed Input rank.      static bool onnxruntime::LayerNormHelper::IsNumpyBroadcastable(gsl::span<const long int>, gsl::span<const long int>)    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/nn/layer_norm_helper.h  Scale and (optional) bias must match X.shape[axis:] or be NumPy-broadcastable to it.    onnxruntime::common::Status onnxruntime::ConcatBase::PrepareForCompute(onnxruntime::OpKernelContext*, const InlinedTensorsVector&, onnxruntime::Prepare&) const Ranks of input data are different, cannot concatenate them. expected rank:      Non concat axis dimensions must match: Axis      has mismatched dimensions of   Invalid GRU reset gate activation function:     void (* onnxruntime::rnn::detail::deepcpu::GruResetGateFuncByName(const std::string&))(const float*, float*, float*, int, float, float) Invalid GRU hidden gate activation function:    void (* onnxruntime::rnn::detail::deepcpu::GruOutputGateFuncByName(const std::string&))(float*, const float*, const float*, float*, int, float, float)  bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMax<float, long int>]      bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMin<float, long int>]      bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMax<int, long int>]        bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMax<double, long int>]     bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMin<int, long int>]        bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMin<double, long int>]     bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMax<long int, long int>]   bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMin<long int, long int>]   bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMax<signed char, long int>]        bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMax<unsigned char, long int>]      bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMaxLastIndex<float, long int>]     bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMinLastIndex<float, long int>]     bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMaxLastIndex<int, long int>]       bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMinLastIndex<int, long int>]       bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMaxLastIndex<double, long int>]    bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMinLastIndex<double, long int>]    bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMin<signed char, long int>]        bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMaxLastIndex<signed char, long int>]       bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMinLastIndex<signed char, long int>]       bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMaxLastIndex<long int, long int>]  bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMinLastIndex<long int, long int>]  bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMin<unsigned char, long int>]      bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMaxLastIndex<unsigned char, long int>]     bool onnxruntime::check_and_reduce_empty_set_input(OpKernelContext*, gsl::span<const long int>, bool) [with AGG = ReduceAggregatorArgMinLastIndex<unsigned char, long int>]     /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/math/matmul_helper.h    Per-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.    Size of X.shape[axis:] must be at least 1, got  Input channels C is not equal to kernel channels * group.       Output channels M is not divisible by group.    However, the number of key is   kernel_shape num_dims is not compatible with W num_dims.        kernel_shape is not compatible with W shape.    void onnxruntime::{anonymous}::ComputeJobGenericShared(const DataT*, const DataT*, const DataT*, ptrdiff_t, const onnxruntime::LayerNormParams&, const float*, const float*, float, bool, DataT*, U*, U*) [with DataT = double; MathPolicy = NormalizationMath<double>; U = float; ptrdiff_t = long int]        void onnxruntime::{anonymous}::ComputeJobGenericShared(const DataT*, const DataT*, const DataT*, ptrdiff_t, const onnxruntime::LayerNormParams&, const float*, const float*, float, bool, DataT*, U*, U*) [with DataT = float; MathPolicy = NormalizationMath<float>; U = float; ptrdiff_t = long int]  const T* onnxruntime::OpKernelContext::Input(int) const [with T = std::map<long int, std::__cxx11::basic_string<char> >]        const T* onnxruntime::OpKernelContext::Input(int) const [with T = std::map<long int, float>]    onnxruntime::BitShift<unsigned char>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const::<lambda(onnxruntime::BroadcastHelper&)>     onnxruntime::LayerNormImpl::LayerNormImpl(const onnxruntime::OpKernelInfo&, bool, bool) op_kernel_info.GetAttr("axis", &axis_).IsOK()   Not enough elements in strides. Expected:       Not enough elements in kernel shape. Expected:  Not enough elements in dilations. Expected:     Not enough elements in pads. Expected:  Dilation not supported for AutoPadType::SAME_UPPER or AutoPadType::SAME_LOWER.  ComputePad: pad type not supported.     Invalid input X: NumDimensions() < 1    Invalid input scale: NumDimensions() !=         Invalid input scale: 0th dimension !=   Invalid input B: NumDimensions() !=     Invalid input B: 0th dimension !=       Invalid input mean: NumDimensions() !=  Invalid input mean: 0th dimension !=    Invalid input var: NumDimensions() !=   Invalid input var: 0th dimension !=     onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::Init(int, int, int, const onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<ThresholdType>&) [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float]       attributes.base_values.empty()  (coor.node_id >= 0 && coor.node_id < n_nodes_)  A node cannot point to itself:  values cannot be cast into int32_t.     MemberShip values is only implemented for integers,     onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::Init(int, int, int, const onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<ThresholdType>&) [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = double]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::Init(int, int, int, const onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<ThresholdType>&) [with InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, long int>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, long int> >; reference = onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, long int>&]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::Init(int, int, int, const onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<ThresholdType>&) [with InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, int>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, int> >; reference = onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, int>&]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::Init(int, int, int, const onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<ThresholdType>&) [with InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float] std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, float>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, float> >; reference = onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, float>&]       void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorClassifier<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >; int64_t = long int]      void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorClassifier<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double>, 3, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<double> > >; int64_t = long int]  void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorClassifier<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >; int64_t = long int]   void onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorClassifier<InputType, ThresholdType, OutputType>::FinalizeScores(onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> >&, OutputType*, int, int64_t*) const [with InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float; onnxruntime::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<ThresholdType> > = absl::lts_20250814::InlinedVector<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float>, 6, std::allocator<onnxruntime::ml::detail::ScoreValue<float> > >; int64_t = long int]        void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorClassifier<double, double, float>; InputType = double; ThresholdType = double; OutputType = float]       void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorClassifier<float, float, float>; InputType = float; ThresholdType = float; OutputType = float]   void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorClassifier<long int, float, float>; InputType = long int; ThresholdType = float; OutputType = float]     void onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleCommon<InputType, ThresholdType, OutputType>::ComputeAgg(onnxruntime::concurrency::ThreadPool*, const onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, onnxruntime::Tensor*, const AGG&) const [with AGG = onnxruntime::ml::detail::TreeAggregatorClassifier<int, float, float>; InputType = int; ThresholdType = float; OutputType = float]       T onnxruntime::ml::GetDefault(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, const T&) [with T = double; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>] T onnxruntime::ml::GetDefault(const onnxruntime::OpKernelInfo&, const std::string&, const T&) [with T = long int; std::string = std::__cxx11::basic_string<char>]       left_num_dims and right_num_dims must be >= 1   Two inputs should have same rank and rank >= 3 if transBatchA or transBatchB is true    onnxruntime::common::Status onnxruntime::MatMulComputeHelper::Compute(const onnxruntime::TensorShape&, const onnxruntime::TensorShape&, bool, bool, bool, bool, bool)   left_num_dims > 2 && left_num_dims == right_num_dims    left operand cannot broadcast on dim    right operand cannot broadcast on dim   num_dims_with_pad != num_output_dims    num_dims_with_pad - 1 != num_output_dims        num_dims_with_pad - 2 != num_output_dims        Tensor with shape information must be 1 dimensional.    void onnxruntime::UntypedExpand(OpKernelContext&, const ProcessBroadcastSpanFuncs&)     shape_data_tensor.Shape().GetDims().size() == 1 ExpandBroadcastLooper should only have a shape for the second input.    void onnxruntime::ExpandBroadcastLooper(BroadcastHelper&, const ProcessBroadcastSpanFuncs&)     onnxruntime::BitShift<unsigned int>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const::<lambda(onnxruntime::BroadcastHelper&)>      onnxruntime::BitShift<long unsigned int>::Compute(onnxruntime::OpKernelContext*) const::<lambda(onnxruntime::BroadcastHelper&)> void onnxruntime::BroadcastLooper(TBroadcastHelper&, const ProcessBroadcastSpanFuncs&) [with TBroadcastHelper = BroadcastHelper]        Q, K, and V inputs must not be null     onnxruntime::common::Status onnxruntime::attention_helper::ComputeOutputShapeForAttention(const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, const onnxruntime::Tensor*, bool, float, int, QKMatMulOutputMode, int, int, float, AttentionParameters&, std::vector<long int>&, std::vector<long int>&, std::vector<long int>&, std::vector<long int>&)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/llm/attention_helper.cc Q != nullptr && K != nullptr && V != nullptr    Q and K must have the same rank.        Q and V must have the same rank.        past_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 0       attn_mask must be 2D or 3D or 4D tensor attn_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<int>(K->Shape()[1])      kv_num_heads different from V.shape[1]  parameters.kv_num_heads == onnxruntime::narrow<int>(V->Shape()[1])      q_num_heads different from Q.shape[1]   parameters.q_num_heads == onnxruntime::narrow<int>(Q->Shape()[1])       Q->Shape()[3] == K->Shape()[3]  inconsistent kv_sequence_length K->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_heads      Q->Shape()[2] % parameters.q_num_heads == 0     inconsistent v_hidden_size, it should be a multiple of kv_num_heads     V->Shape()[2] % parameters.kv_num_heads == 0    q_num_heads % kv_num_heads == 0 is not verified parameters.q_num_heads % parameters.kv_num_heads == 0   inconsistent 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_length  attn_mask must be broadcastable to (batch_size, kv_num_heads, q_sequence_length, total_sequence_length) but is not compatible with kv_num_heads attn_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.kv_num_heads      attn_mask must be broadcastable to (batch_size, kv_num_heads, q_sequence_length, total_sequence_length) but is not compatible with batch_size   attn_mask == nullptr || attn_mask->Shape().NumDimensions() < 4 || attn_mask->Shape()[0] == 1 || attn_mask->Shape()[0] == parameters.batch_size  Input 'past_key' is expected to have shape      Input 'past_value' is expected to have shape    void onnxruntime::attention_helper::AttentionParameters::checkParameters() const        Q sequence length must be greater than 0        KV sequence length must be greater than 0       Head size must be greater than 0        V head size must be greater than 0      Past sequence length must be non-negative       Total sequence length must be greater than 0    KV number of heads must be greater than 0       Q number of heads must be greater than 0        Total sequence length must be equal to past sequence length plus KV sequence length     total_sequence_length == past_sequence_length + kv_sequence_length      Axis tensor must be provided to the CumSum op   Axis tensor should be 0D or 1D  Axis tensor should be of type `int32_t` or `int64_t`    OrtValue should contain a Tensor or a Sparse Tensor     This API supports Tensors or SparseTensors      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::front() [with _Tp = int; _Alloc = std::allocator<int>; reference = int&]  Can only add a new input at the end of the current ones.        void onnxruntime::graph_utils::AddNodeInput(onnxruntime::Node&, int, onnxruntime::NodeArg&)     num_explicit_inputs == static_cast<size_t>(target_input_idx)    bool onnxruntime::QDQ::QOrDQNodeHasConstantScalarScaleAndZeroPoint(const onnxruntime::Node&, const GetConstantInitializerFn&, bool&)    Output edge count not expected for Softmax      mask_unsqueeze_1 axes not matched. Expect: 1    mask_unsqueeze_2 axes not matched. Expect: 2    mask_sub const input not matched        mask_mul const input not matched        q root should be layer normalization    q_matmul and q_add shape not matched    k_matmul and k_add shape not matched    Failed 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.   Mask shape is unknown or not 2D, or data type unknown   Mask data type is not int32 or int64 or float32 Failed to convert mask to int32 Failed in match Transpose attribute perm. Expected: 0, 2, 1, 3  Failed in match v_transpose attribute perm. Expected: 0, 2, 1, 3        hidden_size != num_heads * head_size    v_reshape initializer value is not expected     reshape initializer value is not expected       Method IncrementIndexAndComputeOffset assumes this value is strictly positive.  void onnxruntime::IncrementIndexAndComputeOffsetSetup(MultiIndex&, size_t, gsl::span<const long int>, const gsl::span<const long unsigned int>&, size_t)         Similar to ConvTranspose in onnx, but with quantization.
The convolution transpose operator consumes an input tensor and a filter,
and computes the output.

If the pads parameter is provided the shape of the output is calculated via the following equation:

  output_shape[i] = stride[i] * (input_size[i] - 1) + output_padding[i] + ((kernel_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - pads[start_i] - pads[end_i]

output_shape can also be explicitly specified in which case pads values are auto generated using these equations:

  total_padding[i] = stride[i] * (input_size[i] - 1) + output_padding[i] + ((kernel_shape[i] - 1) * dilations[i] + 1) - output_shape[i]
  If (auto_pads == SAME_UPPER): pads[start_i] = total_padding[i]/2; pads[end_i] = total_padding[i] - (total_padding[i]/2)
  Else: pads[start_i] = total_padding[i] - (total_padding[i]/2); pads[end_i] = (total_padding[i]/2).

      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.        auto_pad must be either NOTSET, SAME_UPPER, SAME_LOWER or VALID. Where default value is NOTSET  Padding for the beginning and ending along each spatial axis    Load a model saved in ONNX or ORT format.       Log severity level for a particular Run() invocation. 0:Verbose, 1:Info, 2:Warning. 3:Error, 4:Fatal. Default is 2.     VLOG level if DEBUG build and run_log_severity_level is 0.
Applies to a particular Run() invocation. Default is 0.      To identify logs generated by a particular Run() invocation.    Set to True to terminate any currently executing calls that are using this
RunOptions instance. The individual calls will exit gracefully and return an error status.   Only execute the nodes needed by fetch list     description of the graph hosted in the model    buffer_info: ndim doesn't match shape and/or strides length     ONNXRuntime device information. OrtExecutionProviderDevicePolicy        ONNX Runtime hardware device information.       Represents a synchronization stream for model inference.        Represents a hardware device that an execution provider supports
for model inference.   Contains information about a node assigned to an execution
provider     Contains information about a subgraph assigned to an
execution provider Configuration information for a session.        Configuration information for a single Run.     Pre-defined and custom metadata about the model.
It is usually used to identify the model used to run the prediction and
facilitate the comparison.     Node argument definition, for both input and output,
including arg name, arg type (contains both type and shape).       This is the main class used to run a model.     Location information for initializer data stored in an external file    This is the class used to compile an ONNX model.        Failed to initialize PyTorch cpuinfo library. May cause CPU EP performance degradation due to undetected CPU features.  Unknown CPU vendor. cpuinfo_vendor value:       std::__detail::_ScannerBase::_ScannerBase(_FlagT)       /opt/rh/gcc-toolset-14/root/usr/include/c++/14/bits/regex_scanner.h     std::__detail::_Compiler<_TraitsT>::_Compiler(const _CharT*, const _CharT*, const typename _TraitsT::locale_type&, _FlagT) [with _TraitsT = std::__cxx11::regex_traits<char>; _CharT = char; typename _TraitsT::locale_type = std::locale; _FlagT = std::regex_constants::syntax_option_type]   libonnxruntime_providers_shared.so      SaveTensorTypeAndShapeOrtFormat onnxruntime::logging::LoggingManager::LoggingManager(std::unique_ptr<onnxruntime::logging::ISink>, onnxruntime::logging::Severity, bool, InstanceType, const std::string*, int) /onnxruntime_src/onnxruntime/core/common/logging/logging.cc     default_logger_id must be provided if instance_type is InstanceType::Default    Only one instance of LoggingManager created with InstanceType::Default can exist at any point in time.  void onnxruntime::logging::LoggingManager::CreateDefaultLogger(const std::string&)      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = unsigned int; _Alloc = std::allocator<unsigned int>; reference = unsigned int&; size_type = long unsigned int]  SaveRuntimeOptimizationRecordToOrtFormat        std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = flatbuffers::Offset<onnxruntime::fbs::RuntimeOptimizationRecordContainerEntry>; _Alloc = std::allocator<flatbuffers::Offset<onnxruntime::fbs::RuntimeOptimizationRecordContainerEntry> >; reference = flatbuffers::Offset<onnxruntime::fbs::RuntimeOptimizationRecordContainerEntry>&] /onnxruntime_src/onnxruntime/core/graph/op_identifier.h Failed to parse since_version from      op_kernel_type_str_args is null.        Duplicate entry for kernel type str:    SaveSparseInitializerOrtFormat  SaveValueInfoOrtFormat: value_info_proto for    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         std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::fbs::EdgeEnd; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::fbs::EdgeEnd>; reference = onnxruntime::fbs::EdgeEnd&] std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = flatbuffers::Offset<onnxruntime::fbs::NodeEdge>; _Alloc = std::allocator<flatbuffers::Offset<onnxruntime::fbs::NodeEdge> >; reference = flatbuffers::Offset<onnxruntime::fbs::NodeEdge>&]      Trying to add a domain to DomainToVersion map, but the domain is already exist with version range (     Trying to add a domain to LastReleaseVersion map, but the domain is already exist with last version:    GetSubgraphsWithMatchingGraphProtos      not found in output_graph_proto         is referred to in GetAttributeNameToSubgraphMap, but not found in node          while attempting to recurse into it.   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::SubgraphWithMutableProto; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::SubgraphWithMutableProto>; reference = onnxruntime::SubgraphWithMutableProto&]     OuterScopeNodeArgLocationAccumulator     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=     ' is not a graph input, initializer, or output of a previous node.      This is an invalid model. Failed to find NodeArg in all parent graphs. Name=    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode>; reference = onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode&] std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::NodeAndMoveInfo; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::NodeAndMoveInfo>; reference = onnxruntime::NodeAndMoveInfo&]        Compile an ONNX model into an output stream using the provided write functor.   Compile an ONNX model into a buffer.    Compile an ONNX model into a file.      Set dynamic options for execution providers.

          Args:
              options (dict): Dictionary of key-value pairs where both keys and values are strings.
                            These options will be passed to the execution providers to modify
                            their runtime behavior.

          Example:
              session.set_ep_dynamic_options({
                  "option1": "value1",
                  "option2": "value2"
              })

          Raises:
              RuntimeError: If no options are provided or if setting the options fails.
                get_provider_graph_assignment_info      Returns information on the subgraph/nodes assigned to execution providers in the session.       converts the node into a readable string        Adds specified adapter as an active adapter     Get a single run configuration value using the given configuration key. Set a single run configuration entry as a pair of strings.      add_external_initializers_from_files_in_memory  
Provide external initializer file contents from memory.

Args:
  names: sequence[str] of external file names (as referenced by the model's external_data locations).
  buffers: sequence[bytes-like] objects exposing the buffer protocol (e.g., bytes, bytearray, memoryview, numpy uint8 array) containing the corresponding file contents.
  lengths: sequence[int] sizes in bytes for each buffer.

Notes:
  - Keep the provided buffers alive until after session creation completes. ONNX Runtime copies needed data during session creation.
  - The bytestream must match the external file layout expected by the model (raw tensor bytes at the specified offsets).
 Specify the path to the shared library containing the custom op kernels required to run a model.        Get a single session configuration value using the given configuration key.     Set a single session configuration entry as a pair of strings.  add_free_dimension_override_by_name     Specify values of named dimensions within model inputs. add_free_dimension_override_by_denotation       Specify the dimension size for each denotation associated with an input's free dimension.       Request inference session load cancellation     Returns true if the SessionOptions has been configured with providers, OrtEpDevices, or
policies that will run the model.       set_provider_selection_policy_delegate  Sets the execution provider selection policy delegate for the session. Allows users to specify a
custom selection policy function for automatic execution provider (EP) selection. The delegate must return a list of
selected OrtEpDevice instances. The signature of the delegate is
def custom_delegate(ep_devices: Sequence[OrtEpDevice], model_metadata: dict[str, str], runtime_metadata: dict[str, str],
max_selections: int) -> Sequence[OrtEpDevice]   Sets the execution provider selection policy for the session. Allows users to specify a
selection policy for automatic execution provider (EP) selection.       Adds the execution provider that is responsible for the selected OrtEpDevice instances. All OrtEpDevice instances
must refer to the same execution provider.    Adds an explicit execution provider.    List of nodes in the subgraph.  The OrtSyncStream instance for the OrtEpDevice. The OrtMemoryInfo instance for the OrtEpDevice specific to the device memory type.      SyncStream handle that can be converted to a string and added to SessionOptions Constructor with vendor_id defaulted to 0 for backward compatibility.   The OrtHardwareDevice instance for the OrtEpDevice.     The byte size of the initializer data in the file.      Whether to use deterministic compute. Default is false. Graph optimization level for this session.      Sets the execution order. Default is basic topological order.   Sets the execution mode. Default is sequential. Sets the number of threads used to parallelize the execution of the graph (across nodes). Default is 0 to let onnxruntime choose.       Sets the number of threads used to parallelize the execution within nodes. Default is 0 to let onnxruntime choose.      Whether to use per-session thread pool. Default is True.        VLOG level if DEBUG build and session_log_severity_level is 0.
Applies to session load, initialization, etc. Default is 0.      Log severity level. Applies to session load, initialization, etc.
0:Verbose, 1:Info, 2:Warning. 3:Error, 4:Fatal. Default is 2. Logger id to use for session output.    Enable the memory reuse optimization. Default is true.  Enable the memory pattern optimization. Default is true.        Enable memory arena on CPU. Default is true.    
File path to serialize optimized model to.
Optimized model is not serialized unless optimized_model_filepath is set.
Serialized model format will default to ONNX unless:
- add_session_config_entry is used to set 'session.save_model_format' to 'ORT', or
- there is no 'session.save_model_format' config entry and optimized_model_filepath ends in '.ort' (case insensitive)

   The prefix of the profile file. The current time will be appended to the file name.     Enable profiling for this session. Default is false.    Enables the memory arena on CPU. Arena may pre-allocate memory for future usage.
Set this option to false if you don't want it. Default is True.        pybind11::detail::instance::get_value_and_holder: type is not a pybind11 base of the given instance (#define PYBIND11_DETAILED_ERROR_MESSAGES or compile in debug mode for type details)        ortvalue_from_shape_and_onnx_type       Create an OrtMemoryInfo instance using CreateMemoryInfo_V2()    static bool onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType<std::map<K, V> >::check(const onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont&, size_t) [with K = long int; V = std::__cxx11::basic_string<char>; onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont = std::vector<onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode>; size_t = long unsigned int]       static bool onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType<std::map<K, V> >::check(const onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont&, size_t) [with K = long int; V = double; onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont = std::vector<onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode>; size_t = long unsigned int] static bool onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType<std::map<K, V> >::check(const onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont&, size_t) [with K = long int; V = long int; onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont = std::vector<onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode>; size_t = long unsigned int]       static bool onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType<std::map<K, V> >::check(const onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont&, size_t) [with K = std::__cxx11::basic_string<char>; V = double; onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont = std::vector<onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode>; size_t = long unsigned int] static bool onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType<std::map<K, V> >::check(const onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont&, size_t) [with K = std::__cxx11::basic_string<char>; V = long int; onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont = std::vector<onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode>; size_t = long unsigned int]       static bool onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType<std::map<K, V> >::check(const onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont&, size_t) [with K = std::__cxx11::basic_string<char>; V = std::__cxx11::basic_string<char>; onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont = std::vector<onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode>; size_t = long unsigned int]       This function only supports tensors     pybind11::object onnxruntime::python::GetPyObjFromTensor(const OrtValue&, const onnxruntime::DataTransferManager*, const std::unordered_map<OrtDevice, std::function<void(void*, const void*, long unsigned int)> >*)   device.Type() == OrtDevice::CPU GetPyObjFromTensor: Either data transfer manager or a function to copy data to the host is needed to convert non-CPU tensor to numpy array      Non-tensor type is not supported in this build:         pybind11::object onnxruntime::python::AddNonTensorAsPyObj(const OrtValue&, const onnxruntime::DataTransferManager*, const std::unordered_map<OrtDevice, std::function<void(void*, const void*, long unsigned int)> >*)  onnxruntime::Tensor::Tensor(onnxruntime::MLDataType, const onnxruntime::TensorShape&, void*, const OrtMemoryInfo&, ptrdiff_t, gsl::span<const long int>)        GetCustomOpDomainsFromEpDevice  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::profiling::EventRecord; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::profiling::EventRecord>; reference = onnxruntime::profiling::EventRecord&]   Maximum number of events reached, could not record profile event.       Tensor shape.Size() must be >= 0        Calculation for Tensor storage size overflowed  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::pair<long int, std::vector<std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > >, std::allocator<std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > > > > >; _Alloc = std::allocator<std::pair<long int, std::vector<std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > >, std::allocator<std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > > > > > >; reference = std::pair<long int, std::vector<std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > >, std::allocator<std::__cxx11::sub_match<__gnu_cxx::__normal_iterator<const char*, std::__cxx11::basic_string<char> > > > > >&]  typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::MainThreadStat; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::MainThreadStat>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::concurrency::ThreadPoolProfiler::MainThreadStat&]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::pair<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >; _Alloc = std::allocator<std::pair<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> > >; reference = std::pair<std::__cxx11::basic_string<char>, std::__cxx11::basic_string<char> >&] std::deque<_Tp, _Alloc>::reference std::deque<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::__detail::_StateSeq<std::__cxx11::regex_traits<char> >; _Alloc = std::allocator<std::__detail::_StateSeq<std::__cxx11::regex_traits<char> > >; reference = std::allocator_traits<std::allocator<std::__detail::_StateSeq<std::__cxx11::regex_traits<char> > > >::value_type&]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::pair<long int, std::vector<std::__cxx11::sub_match<const char*>, std::allocator<std::__cxx11::sub_match<const char*> > > >; _Alloc = std::allocator<std::pair<long int, std::vector<std::__cxx11::sub_match<const char*>, std::allocator<std::__cxx11::sub_match<const char*> > > > >; reference = std::pair<long int, std::vector<std::__cxx11::sub_match<const char*>, std::allocator<std::__cxx11::sub_match<const char*> > > >&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::RuntimeOptimizationRecord; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::RuntimeOptimizationRecord>; reference = onnxruntime::RuntimeOptimizationRecord&]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::graph_utils::GraphEdge; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::graph_utils::GraphEdge>; reference = onnxruntime::graph_utils::GraphEdge&]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::Graph>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::Graph> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::Graph>&]  onnxruntime::ReduceKernelBase<allow_multi_axes>::ReduceKernelBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&, std::optional<long int>) [with bool allow_multi_axes = true]        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/reduction/reduction_kernel_base.h       info.GetAttr("keepdims", &keepdims).IsOK()      TypeProto must have shape for this to run       const onnx::TensorShapeProto& onnxruntime::utils::GetShape(const onnx::TypeProto&)      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/tensorprotoutils.h  onnxruntime::ReduceKernelBase<allow_multi_axes>::ReduceKernelBase(const onnxruntime::OpKernelInfo&, std::optional<long int>) [with bool allow_multi_axes = false]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::contrib::transformers::WhisperDecoderSubgraph::CreateInitialFeeds(onnxruntime::AllocatorPtr, gsl::span<const int>, const std::vector<const OrtValue*>&, const std::vector<OrtValue>&, const std::vector<OrtValue>&, std::vector<OrtValue>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::DeviceCopyFunc<int>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<float>&, onnxruntime::contrib::GenerationDeviceHelper::ExpandBufferFunc<onnxruntime::MLFloat16>&, int, onnxruntime::Stream*, bool, int, onnxruntime::contrib::transformers::Sequences&, int, bool)      Invalid hidden_states expension: has_hidden_state_ == false     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::{anonymous}::GpuSysfsPathInfo; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::{anonymous}::GpuSysfsPathInfo>; reference = onnxruntime::{anonymous}::GpuSysfsPathInfo&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = OrtHardwareDevice; _Alloc = std::allocator<OrtHardwareDevice>; reference = OrtHardwareDevice&] Discovered OrtHardwareDevice {vendor_id:0x      /onnxruntime_src/onnxruntime/core/platform/device_discovery_common.cc   sub_match does not match anything.      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::MemPatternPlanner::OrtValueAllocationBlock; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::MemPatternPlanner::OrtValueAllocationBlock>; reference = onnxruntime::MemPatternPlanner::OrtValueAllocationBlock&]       std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::reference_wrapper<const std::__cxx11::basic_string<char> >; _Alloc = std::allocator<std::reference_wrapper<const std::__cxx11::basic_string<char> > >; reference = std::reference_wrapper<const std::__cxx11::basic_string<char> >&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::NodeUnitIODef; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::NodeUnitIODef>; reference = onnxruntime::NodeUnitIODef&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = onnxruntime::Node*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::Node*>; reference = onnxruntime::Node*&; size_type = long unsigned int]        '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) ) needs to be greater than or equal to the top_border ( ) needs to be greater than or equal to the left_border (        data tensor must have rank > 1  gather_axis must be in [-r, r-1]        quantize_axis must be in [-r, r-1]      block_size must be non-negative gather_axis must be 0, for uint8 data   scales must have the same rank as data  data shape and scales shape do not match        zero_points shape must be known zero points must have the same rank as data     zero points shape and scales shape do not match Attribute 'pooled_size' must be >= 1.   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! Attribute 'max_output_boxes' must be >= 1.      NormalizedV = Cast (Normalized) Scaled = Mul (NormalizedV, Scale2D)     
                CX = Mul (Alpha, X)
                SIGMOIDCX = Sigmoid (CX)
                Y = Mul (X, SIGMOIDCX)
                   
                CX = Mul (C, X)
                ERFCX = Erf (CX)
                ERFCXPlus1 = Add (ERFCX, One)
                PhiX = Mul (ERFCXPlus1, Half)
                Y = Mul (X, PhiX)
                
                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)
             /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/endian_utils.cc     source and destination buffer size mismatch     void onnxruntime::Tensor::Init(onnxruntime::MLDataType, const onnxruntime::TensorShape&, void*, onnxruntime::AllocatorPtr, ptrdiff_t, gsl::span<const long int>)        Tensor is expected to contain one of the primitive data types. Got:     onnxruntime::Tensor::Tensor(onnxruntime::MLDataType, const onnxruntime::TensorShape&, void*, std::shared_ptr<onnxruntime::IAllocator>, ptrdiff_t, gsl::span<const long int>)    Expecting to have at lest 3-D shape. Got:       Expecting indices to have 2-D shape . Got:      Indices shape must have dim[0] == 2      to be equal to values blocks:  Expecting fully sparse tensors to have value shape {0}  Expecting fully sparse tensors to have indices shape {0}        CblasNoTrans Unexpected CBLAS_TRANSPOSE for TransB of   void onnxruntime::math::Gemm(CBLAS_TRANSPOSE, CBLAS_TRANSPOSE, ptrdiff_t, ptrdiff_t, ptrdiff_t, T, const T*, const T*, T, T*, Provider*) [with T = Eigen::half; Provider = onnxruntime::concurrency::ThreadPool; ptrdiff_t = long int]  CblasTrans Unexpected CBLAS_TRANSPOSE for TransB of     Unexpected CBLAS_TRANSPOSE for TransA of        DLDevice onnxruntime::dlpack::GetDlpackDevice(const OrtValue&, const int64_t&)  Cannot pack tensors on this device.     SetGraphAndCreateKernels must be called prior to GetExecutionInfo.      const onnxruntime::NodeIndexInfo& onnxruntime::SessionState::GetNodeIndexInfo() const   onnxruntime::ExecutionFrame::ExecutionFrame(gsl::span<const int>, gsl::span<const OrtValue>, gsl::span<const int>, gsl::span<const OrtValue>, const std::unordered_map<long unsigned int, std::function<onnxruntime::common::Status(const onnxruntime::TensorShape&, const OrtDevice&, OrtValue&, bool&)> >&, const onnxruntime::DeviceStreamCollection*, const onnxruntime::SessionState&)     buffers_.find(location) == buffers_.end()       Allocation of memory pattern buffer for         Subgraph has nodes running on device:    while parent graph node running on device:     void onnxruntime::utils::UpdateWithParentStream(onnxruntime::DeviceStreamCollection&, onnxruntime::Stream*)     onnxruntime::common::Status onnxruntime::utils::CopyInputsAcrossDevices(const onnxruntime::SessionState&, gsl::span<const OrtValue>, std::vector<OrtValue>&, onnxruntime::DeviceStreamCollection*, gsl::span<const onnxruntime::MLValueCopyInfo>)       std::vector<_Tp, _Alloc>::const_reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) const [with _Tp = onnxruntime::MLValueCopyInfo; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::MLValueCopyInfo>; const_reference = const onnxruntime::MLValueCopyInfo&; size_type = long unsigned int]   must be equal to or twice the values size:     std::vector<long int> onnxruntime::SparseTensor::GetCooIndexDims(size_t, size_t) const  session.node_partition_config_file      void onnxruntime::PlannerImpl::PartitionIntoStreams(const onnxruntime::ExecutionProviders&, const onnxruntime::PathString&)     SessionState finalize is canceled due to user request   constexpr _Tp& std::_Optional_base_impl<_Tp, _Dp>::_M_get() [with _Tp = onnxruntime::SequentialExecutionPlan; _Dp = std::_Optional_base<onnxruntime::SequentialExecutionPlan, false, false>]    typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type std::unique_ptr<_Tp, _Dp>::operator*() const [with _Tp = onnxruntime::ITensorAllocator; _Dp = std::default_delete<onnxruntime::ITensorAllocator>; typename std::add_lvalue_reference<_Tp>::type = onnxruntime::ITensorAllocator&] Missing session state for subgraph. Node:'      onnxruntime::common::Status onnxruntime::SessionState::FinalizeSessionStateImpl(const std::__cxx11::basic_string<char>&, const onnxruntime::KernelRegistryManager&, const onnxruntime::Node*, const onnxruntime::SessionOptions&, bool, bool, onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, long unsigned int>&, const onnxruntime::InlinedHashMap<std::__cxx11::basic_string<char>, OrtDevice>&, bool) entry != node_to_subgraph_ss.second.cend()      type_proto is not of type sequence!     static std::unique_ptr<OrtSequenceTypeInfo> OrtSequenceTypeInfo::FromTypeProto(const onnx::TypeProto&)  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/onnxruntime_sequence_type_info.cc   value_case == ONNX_NAMESPACE::TypeProto::kSequenceType  type_proto is not of type map!  static std::unique_ptr<OrtMapTypeInfo> OrtMapTypeInfo::FromTypeProto(const onnx::TypeProto&)    /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/onnxruntime_map_type_info.cc        value_case == ONNX_NAMESPACE::TypeProto::kMapType        in the supported version range  However the types are incompatible.     Encountered following errors: (        /onnxruntime_src/onnxruntime/core/framework/kernel_registry.cc  bool onnxruntime::{anonymous}::MatchKernelDefTypes(const onnxruntime::Node&, const std::unordered_map<std::__cxx11::basic_string<char>, std::vector<const onnxruntime::DataTypeImpl*> >&, const onnxruntime::IKernelTypeStrResolver&, std::string&)     static_cast<size_t>(first_arg_idx) < actual_inputs.size()       This op has been implemented only for the following types (      but the node in the model has the following type (      However the types are incompatible.    CPU execution provider: string data type is not supported with ScatterElements opset 18 when reduction is 'max'.        CPU execution provider: string data type is not supported with ScatterElements opset 18 when reduction is 'min'.        CPU execution provider: string data type is not supported with ScatterElements opset 16 when reduction is 'mul'.        CPU execution provider: bool data type is not supported with ScatterElements opset 18 when reduction is 'max'.  CPU execution provider: bool data type is not supported with ScatterElements opset 18 when reduction is 'min'.  CPU execution provider: BFloat16 data type is not supported with ScatterElements opset 18 when reduction is 'max'.      CPU execution provider: BFloat16 data type is not supported with ScatterElements opset 18 when reduction is 'min'.      CPU execution provider: BFloat16 data type is not supported with ScatterElements opset 16 when reduction is 'mul'.      CPU execution provider: BFloat16 data type is not supported with ScatterElements opset 16 when reduction is 'add'.      CPU execution provider: MLFloat16 data type is not supported with ScatterElements opset 16 when reduction is 'mul'.     CPU execution provider: MLFloat16 data type is not supported with ScatterElements opset 16 when reduction is 'add'.     Cannot 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:      T onnxruntime::bit_reverse(T, unsigned int) [with T = long unsigned int]        void onnxruntime::rnn::detail::ComputeGemm(int, int, int, float, const float*, const float*, const GemmWeights<float>&, float, float*, float*, int, uint8_t*, int32_t*, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*)  lower_edge_hertz produces a mel triangle filter bank that is out of range given the dft_length and the sample_rate.     onnxruntime::common::Status onnxruntime::CreateMelWeightMatrix<T>::operator()(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t, int64_t, int64_t, float, float) [with T = long unsigned int; int64_t = long int]  /onnxruntime_src/onnxruntime/core/providers/cpu/signal/window_functions.cc      lowest_index >= 0 && lowest_index < num_spectrogram_bins        upper_edge_hertz produces a mel triangle filter bank that is out of range given the dft_length and the sample_rate.     highest_index >= 0 && highest_index < num_spectrogram_bins      onnxruntime::common::Status onnxruntime::CreateMelWeightMatrix<T>::operator()(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t, int64_t, int64_t, float, float) [with T = unsigned int; int64_t = long int]       onnxruntime::common::Status onnxruntime::CreateMelWeightMatrix<T>::operator()(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t, int64_t, int64_t, float, float) [with T = short unsigned int; int64_t = long int] onnxruntime::common::Status onnxruntime::CreateMelWeightMatrix<T>::operator()(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t, int64_t, int64_t, float, float) [with T = unsigned char; int64_t = long int]      onnxruntime::common::Status onnxruntime::CreateMelWeightMatrix<T>::operator()(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t, int64_t, int64_t, float, float) [with T = long int; int64_t = long int]   onnxruntime::common::Status onnxruntime::CreateMelWeightMatrix<T>::operator()(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t, int64_t, int64_t, float, float) [with T = int; int64_t = long int]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::CreateMelWeightMatrix<T>::operator()(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t, int64_t, int64_t, float, float) [with T = short int; int64_t = long int]  onnxruntime::common::Status onnxruntime::CreateMelWeightMatrix<T>::operator()(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t, int64_t, int64_t, float, float) [with T = signed char; int64_t = long int]        onnxruntime::common::Status onnxruntime::CreateMelWeightMatrix<T>::operator()(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t, int64_t, int64_t, float, float) [with T = double; int64_t = long int]     onnxruntime::common::Status onnxruntime::CreateMelWeightMatrix<T>::operator()(onnxruntime::OpKernelContext*, int64_t, int64_t, int64_t, float, float) [with T = float; int64_t = long int]      std::deque<_Tp, _Alloc>::reference std::deque<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<float>::transformInputOneTree(size_t, int64_t, int64_t, bool, std::vector<std::vector<float>, std::allocator<std::vector<float> > >&, onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<float>&) const::StackFrame; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<float>::transformInputOneTree(size_t, int64_t, int64_t, bool, std::vector<std::vector<float>, std::allocator<std::vector<float> > >&, onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<float>&) const::StackFrame>; reference = onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<float>::transformInputOneTree(size_t, int64_t, int64_t, bool, std::vector<std::vector<float>, std::allocator<std::vector<float> > >&, onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<float>&) const::StackFrame&]  std::deque<_Tp, _Alloc>::reference std::deque<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<double>::transformInputOneTree(size_t, int64_t, int64_t, bool, std::vector<std::vector<double>, std::allocator<std::vector<double> > >&, onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<double>&) const::StackFrame; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<double>::transformInputOneTree(size_t, int64_t, int64_t, bool, std::vector<std::vector<double>, std::allocator<std::vector<double> > >&, onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<double>&) const::StackFrame>; reference = onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV5<double>::transformInputOneTree(size_t, int64_t, int64_t, bool, std::vector<std::vector<double>, std::allocator<std::vector<double> > >&, onnxruntime::ml::detail::TreeEnsembleAttributesV3<double>&) const::StackFrame&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<float>*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<float>*>; reference = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<float>*&]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<double>*; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<double>*>; reference = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<double>*&] std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<float>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<float> >; reference = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<float>&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, double>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, double> >; reference = onnxruntime::ml::detail::TreeCategorySet<int, double>&]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<double>; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<double> >; reference = onnxruntime::ml::detail::TreeNodeElement<double>&]   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX>; reference = onnxruntime::ml::NODE_MODE_ONNX&]       std::deque<_Tp, _Alloc>::reference std::deque<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const onnxruntime::Node*; _Alloc = std::allocator<const onnxruntime::Node*>; reference = const onnxruntime::Node*&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::vector<const onnxruntime::Node*>; _Alloc = std::allocator<std::vector<const onnxruntime::Node*> >; reference = std::vector<const onnxruntime::Node*>&]    com.microsoft.DequantizeLinear  com.microsoft.QLinearAveragePool        com.microsoft.QLinearGlobalAveragePool  com.microsoft.QLinearLeakyRelu  com.microsoft.QLinearReduceMean std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = const std::vector<long int>*; _Alloc = std::allocator<const std::vector<long int>*>; reference = const std::vector<long int>*&]        Invalid parameters for ConcatStateChunk: head_size=     T* onnxruntime::AttentionBase<T>::ConcatStateChunk(const T*, const T*, T*, size_t, size_t, size_t, size_t, size_t, std::ptrdiff_t, std::ptrdiff_t, bool) const [with T = onnxruntime::MLFloat16; size_t = long unsigned int; std::ptrdiff_t = long int] head_size > 0 && num_heads > 0 && batch_i >= 0 && head_i >= 0   T* onnxruntime::AttentionBase<T>::ConcatStateChunk(const T*, const T*, T*, size_t, size_t, size_t, size_t, size_t, std::ptrdiff_t, std::ptrdiff_t, bool) const [with T = float; size_t = long unsigned int; std::ptrdiff_t = long int]  Expected AllocateFinalOutput to have been called to before we increment the iterator    onnxruntime::scan::detail::OutputIterator& onnxruntime::scan::detail::OutputIterator::operator++()      void onnxruntime::If::Init(const onnxruntime::OpKernelInfo&)    info.GetAttr<ONNX_NAMESPACE::GraphProto>("then_branch", &proto).IsOK()  info.GetAttr<ONNX_NAMESPACE::GraphProto>("else_branch", &proto).IsOK()  void onnxruntime::utils::mltype_dispatcher_internal::UnsupportedTypeDefaultPolicy<Ret>::operator()(int32_t, Ret&) const [with Ret = onnxruntime::common::Status; int32_t = int] std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<OrtValue>::Iterator; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<OrtValue>::Iterator>; reference = onnxruntime::OrtValueTensorSlicer<OrtValue>::Iterator&]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::unique_ptr<onnxruntime::scan::detail::OutputIterator>; _Alloc = std::allocator<std::unique_ptr<onnxruntime::scan::detail::OutputIterator> >; reference = std::unique_ptr<onnxruntime::scan::detail::OutputIterator>&]     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::pair<onnxruntime::IfImpl::AllocationType, OrtValue>; _Alloc = std::allocator<std::pair<onnxruntime::IfImpl::AllocationType, OrtValue> >; reference = std::pair<onnxruntime::IfImpl::AllocationType, OrtValue>&]   session.qdq_matmulnbits_accuracy_level  session.enable_quant_qdq_cleanup        Unsupported optimization level:         onnxruntime::InlinedVector<std::unique_ptr<onnxruntime::GraphTransformer> > onnxruntime::optimizer_utils::GenerateTransformersForMinimalBuild(onnxruntime::TransformerLevel, const onnxruntime::SessionOptions&, const onnxruntime::SatApplyContextVariant&, const onnxruntime::IExecutionProvider&, const onnxruntime::logging::Logger&, const onnxruntime::InlinedHashSet<std::__cxx11::basic_string<char> >&, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*) optimization.enable_cast_chain_elimination      session.disable_double_qdq_remover      CommonSubexpressionElimination  optimization.enable_gelu_approximation  FuseFp16InitializerToFp32NodeTransformer        onnxruntime::InlinedVector<std::unique_ptr<onnxruntime::GraphTransformer> > onnxruntime::optimizer_utils::GenerateTransformers(onnxruntime::TransformerLevel, const onnxruntime::SessionOptions&, const onnxruntime::IExecutionProvider&, const onnxruntime::logging::Logger&, const onnxruntime::InlinedHashSet<std::__cxx11::basic_string<char> >&, onnxruntime::concurrency::ThreadPool*)     execution provider is not supported in this build.     EP selection delegate failed:   EP selection delegate did not select anything.  EP selection delegate selected too many EP devices (    constexpr std::array<_Tp, _Nm>::value_type& std::array<_Tp, _Nm>::operator[](size_type) [with _Tp = const OrtEpDevice*; long unsigned int _Nm = 8; reference = const OrtEpDevice*&; size_type = long unsigned int]      No execution providers selected. Please check the device policy and available devices.  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::IDataTransfer::SrcDstPair; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::IDataTransfer::SrcDstPair>; reference = onnxruntime::IDataTransfer::SrcDstPair&]   Please fix either the inputs/outputs or the model.     std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::FreeDimensionOverride; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::FreeDimensionOverride>; reference = onnxruntime::FreeDimensionOverride&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::shared_ptr<onnxruntime::IExecutionProviderFactory>; _Alloc = std::allocator<std::shared_ptr<onnxruntime::IExecutionProviderFactory> >; reference = std::shared_ptr<onnxruntime::IExecutionProviderFactory>&]      std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::vector<long int>; _Alloc = std::allocator<std::vector<long int> >; reference = std::vector<long int>&]    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = pybind11::object; _Alloc = std::allocator<pybind11::object>; reference = pybind11::object&]    Inplace update of OrtValues is currently only supported from non-string numpy arrays    The input size of numpy arrays does not match the size of the OrtValue. Unsupported GPU device: Cannot find the supported GPU device.   Unsupported device: Cannot update the OrtValue on this device   std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = _typeobject*; _Alloc = std::allocator<_typeobject*>; reference = _typeobject*&]        void std::vector<_Tp, _Alloc>::pop_back() [with _Tp = _typeobject*; _Alloc = std::allocator<_typeobject*>]      Unexpected PYBIND11_BYTES_AS_STRING() failure.  Unexpected PyByteArray_AsString() failure.      Not able to find appropriate IDataTransfer to copy sparse data  std::unique_ptr<onnxruntime::IDataTransfer> {anonymous}::GetDataTransfer(const OrtDevice&, const OrtDevice&)    onnxruntime::InferenceSession::TransformGraph(onnxruntime::Graph&, bool)::<lambda(const onnxruntime::Graph&)> mutable   add_external_initializers_from_files_in_memory: expecting 'names', 'buffers' and 'lengths' to have equal length onnxruntime::python::addObjectMethods(pybind11::module&, ExecutionProviderRegistrationFn)::<lambda(onnxruntime::python::PySessionOptions*, std::vector<std::__cxx11::basic_string<char> >, std::vector<pybind11::buffer>, std::vector<long unsigned int>)>      num == buffers.size() && num == lengths.size()  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = pybind11::buffer; _Alloc = std::allocator<pybind11::buffer>; reference = pybind11::buffer&; size_type = long unsigned int]      onnxruntime::python::addObjectMethods(pybind11::module&, ExecutionProviderRegistrationFn)::<lambda(const pybind11::dict&)>      Invalid logging severity. 0:Verbose, 1:Info, 2:Warning, 3:Error, 4:Fatal        onnxruntime::python::addGlobalMethods(pybind11::module&)::<lambda(int)> severity >= 0 && severity <= 4  static bool onnxruntime::utils::ContainerChecker::IsContainerOfType<std::map<K, V> >::check(const onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont&, size_t) [with K = std::__cxx11::basic_string<char>; V = float; onnxruntime::utils::ContainerChecker::Cont = std::vector<onnxruntime::utils::data_types_internal::TypeNode>; size_t = long unsigned int]  Cuda is not available in this build     onnxruntime::python::addSparseTensorMethods(pybind11::module&)::<lambda(const onnxruntime::python::PySparseTensor*, const OrtDevice&)>  onnxruntime::python::addIoBindingMethods(pybind11::module&)::<lambda(onnxruntime::SessionIOBinding*, const std::string&, pybind11::object&)>    IExecutionProvider* retrieved from OpKernelInfo should never be nullptr static onnxruntime::common::Status onnxruntime::PluginEpOpKernel::Create(onnxruntime::FuncManager&, const onnxruntime::OpKernelInfo&, OrtKernelCreateFunc, void*, std::unique_ptr<onnxruntime::PluginEpOpKernel>&)      OrtKernelCreateFunc returned a NULL OrtKernelImpl for   OrtKernelImpl::flags has been initialized to an unexpected value for    OrtKernelImpl is missing an implementation of the       onnxruntime::python::addOrtValueMethods(pybind11::module&)::<lambda(std::vector<OrtValue>*, std::vector<pybind11::object>&, std::vector<long int>&, std::vector<pybind11::object>&, const std::vector<std::vector<long int> >&, const std::vector<OrtDevice>&)> Not a valid ONNX Tensor data type:      onnxruntime::python::addOrtValueMethods(pybind11::module&)::<lambda(pybind11::array&, int32_t)> Items size in the incoming array:       Can't allocate memory on the device using this package of OnnxRuntime. Please use the appropriate package of OnnxRuntime for your hardware to use this feature. Can't allocate memory on the CANN device using this package of OnnxRuntime. Please use the CANN package of OnnxRuntime to use this feature.     Expecting names and ort_values lists to have equal length       onnxruntime::python::addObjectMethods(pybind11::module&, ExecutionProviderRegistrationFn)::<lambda(onnxruntime::python::PySessionOptions*, pybind11::list&, const pybind11::list&)>     The provided Python object must be an OrtValue  onnxruntime::python::addObjectMethods(pybind11::module&, ExecutionProviderRegistrationFn)::<lambda(onnxruntime::python::PySessionOptions*, const char*, pybind11::object&)>     strcmp(Py_TYPE(ml_value_pyobject.ptr())->tp_name, PYTHON_ORTVALUE_OBJECT_NAME) == 0     onnxruntime::python::addObjectMethods(pybind11::module&, ExecutionProviderRegistrationFn)::<lambda(onnxruntime::python::PyInferenceSession*, const pybind11::dict&)>    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::operator[](size_type) [with _Tp = pybind11::object; _Alloc = std::allocator<pybind11::object>; reference = pybind11::object&; size_type = long unsigned int]      Only OrtValues that are Tensors/SpareTensors are currently supported    ort_value->IsTensor() || ort_value->IsSparseTensor()    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::TuningResults; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::TuningResults>; reference = onnxruntime::TuningResults&]      Got invalid graph optimization level; defaulting to ORT_ENABLE_ALL      use_per_session_threads must be false when using a global thread pool   onnxruntime::python::addObjectMethods(pybind11::module&, ExecutionProviderRegistrationFn)::<lambda(const onnxruntime::python::PySessionOptions&, std::string, bool, bool)>      session options intra_op_param.thread_pool_size and inter_op_param.thread_pool_size are ignored when using a global thread pool onnxruntime::InferenceSession::InferenceSession(const onnxruntime::SessionOptions&, const onnxruntime::Environment&, std::istream&)     run_async has active adapters specified, but won't have an effect       This sparse tensor instance does not contain data       void onnxruntime::utils::mltype_dispatcher_internal::UnsupportedTypeDefaultPolicy<Ret>::operator()(int32_t, Ret&) const [with Ret = pybind11::dtype; int32_t = int]     Expecting all data to be 1-D numpy arrays for CSR format.       onnxruntime::python::addSparseTensorMethods(pybind11::module&)::<lambda(const std::vector<long int>&, const pybind11::array&, const pybind11::array_t<long int>&, const pybind11::array_t<long int>&, const OrtDevice&)>        Require contiguous numpy array of values        Require contiguous numpy array of indices       Only CPU based devices are supported for non-numeric datatypes  Unsupported values data type:   onnxruntime::python::addSparseTensorMethods(pybind11::module&)::<lambda(const std::vector<long int>&, const pybind11::array&, const pybind11::array_t<int>&, const OrtDevice&)> Expecting values 1-D numpy values array for COO format. Got dims:       onnxruntime::python::addSparseTensorMethods(pybind11::module&)::<lambda(const std::vector<long int>&, const pybind11::array&, const pybind11::array_t<long int>&, const OrtDevice&)>    std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = onnxruntime::KernelDef; _Alloc = std::allocator<onnxruntime::KernelDef>; reference = onnxruntime::KernelDef&]  std::vector<_Tp, _Alloc>::reference std::vector<_Tp, _Alloc>::back() [with _Tp = std::map<long int, float>; _Alloc = std::allocator<std::map<long int, float> >; reference = std::map<long int, float>&]        onnxruntime::python::addAdapterFormatMethods(pybind11::module&)::<lambda(const onnxruntime::python::{anonymous}::PyAdapterFormatReaderWriter*, const std::wstring&)>    /onnxruntime_src/onnxruntime/python/onnxruntime_pybind_lora.cc  std::vector<unsigned char> onnxruntime::adapters::utils::LoadLoraAdapterBytes(const std::filesystem::__cxx11::path&)    libonnxruntime_providers_cuda.so        libonnxruntime_providers_cuda_ut.so     libonnxruntime_providers_cann.so        libonnxruntime_providers_dnnl.so        libonnxruntime_providers_vitisai.so     libonnxruntime_providers_openvino.so    libonnxruntime_providers_tensorrt.so    libonnxruntime_providers_nv_tensorrt_rtx.so     libonnxruntime_providers_migraphx.so    libonnxruntime_providers_qnn.so ȼ ȼȼ@ȾȼPp(                            N4onnx7checker15ValidationErrorE      ?'7   K     UU>PU?UUU?VU>  =UUU>*;"=S>$?ى\?m ?gP>Ԃ>cH=vꭾ8qx:<ppRY  8   ?     4  B  C   ̼+w+2   @L>'7=*BL?  @@??   ?   0??  gn=:?`O?W%<>?;;O<޵=C:JH̽[I@kP=k!=栚=*> ?  pA  K       z@@3ֳ  5?= -"0>77Q><v,>H@8> E;8;8?";wĬ2  C  r1? p1?  8-rB 1^9r(:̭*=>	<G*>  B    C  B   @  @  @r1N
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Generate a tensor with given vaalue and shape.
types. Strings and complex are ne not supported.Constrain output types to float Constrain to any tensor type. If the dtype attribute is not provided this must be a valid outputtypes to float tThis operator supports **multidirectional (i.e., Numpy-style) broadcasting**; for more details please check [the doc](Broadcastitypes to all numnumeric tensors.
Returns the negation of the input tensor elemen
Returns the bitwise not of the input tensor eler element-wise.
 should be unidirectional broadcroadcastable to ); for more details please check [the doc](Broadroadcasting.md). to numeric tens               Constrain types to float tensors
Constructs an optional-type value containing either an empty optional of a certain type specified by the attribute,
or a non-empty value containing the input etype to all tensor and sequence  type to all optional tensor or optional sequenc
Returns true if (1) the input is an optional-type and contains an element,
or, (2) the input is a tensor or sequence type.
If the input is not provided or is an empty optional-type, this op r returns false.
type to optional tensor and optional sequence ty type to all tensor or sequence  the optional-type input contains an element. If it is an empty optional-type, this op returns f
Outputs the element in the optional-type input. It is an error if the input value does not have an element
and the behavior is undefined in thi to all numeric  to high-precision numeric tensonoop_with_empty_

The above behavior is similar to numpy, with the exception that numpy defaults `keepdims`
to `False` instead ostead of `True`. to float tensorOne (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 nf not specified.000102030405060708091011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495293949596979899 types to all tenll tensor types. types to all te             keep_aspect_ratiStringConcat concatenates string tensors elementwise (with NumPy-style broadcastcasting support)string enum that cases output to be lowercased/uppercases/unchanged. Valid values are "LOWER", "UPPER", "NONE". Default is "NONEcase_change_actiBoolean. Whether the identification of stop words in X is case-sensitive. DefaulDefault is falseis_case_sensitivclasslabels_strinodes_values_as_nodes_hitrates_atarget_weights_abase_values_as_tclass_weights_asclasslabels_int6onnx.FunctionProonnx.AttributePronnx.ValueInfoPronnx.IntIntListEntListEntryProtoonnx.NodeDeviceConfigurationProtonnx.ShardingSpeonnx.ShardedDimPonnx.SimpleShardeShardedDimProtoonnx.TrainingInfonnx.DeviceConfinfigurationProtoonnx.StringStrinStringEntryProtoonnx.TensorAnnotonnx.TensorProtoonnx.SparseTensoonnx.TensorShapeeProto.Dimensiononnx.TypeProto.Tonnx.TypeProto.Sonnx.TypeProto.Monnx.TypeProto.Ooto.SparseTensoronnx.OperatorSetonnx.SequenceProonnx.OptionalPro            (cannot determine missing fields for lite messag" because it is missing requiredequired fields:                            [^\x00-\x{10ffff                            @       @                                     @     @       `     @                                                                                 @                 @                                                                                                               @       @     @            @       0            @            `                               @            @       `           @                                                                                                                 >                                                        0           @     Check sink faile*** Check failure stack trace: *WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to                                               : No constructortructor defined!                                                        P                         H             H             X              8                                                                 [json.exception.Specified provider is not supporIExecutionProvider::Compile with FusedNodeAndGraph is not implem implemented by CUDA execution provider is either not enabled orr not available.TensorRT execution provider is not enabled in thd in this build.rovider is not enabled in this bCANN execution poneDNN execution provider is not enabled in this execution provider is not enabled in this build                                                                                                       ?              ?      ?                    @C      @C               ̐     ̐     @     @      ?      ?;f?;f?            Ó´?Ó´?RV??RV??i@i@.>r,@.>r,@MK1@MK1@~}c@~}c@&3T@&3T@!^Q@!^Q@%
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