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规则总览
量化模式、被动传递、non-quant-only 与 Pattern 统一放在一张表里。
| op | 规则定位 | 数据类型概述 | 是否必须量化 | 示例 | 验证 |
|---|---|---|---|---|---|
| Abs算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| Add浮点数据模式为 quant-only：两个数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ。 | 量化或原生模式 | 量化模式：激活 S8 / U8 / S16 / U16；另有原生模式 | 按模式判定 | 4 个案例 | verified |
| And算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| ArgMax算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| ArgMin算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| AveragePool浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| BatchNormalization独立形式的数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ，二者的量化参数相互独立。 | quant-only · 融合 Pattern | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 4 个案例 | verified |
| Cast算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| Ceil算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| Clipmin 和 max 只允许省略或使用直接引用的 FP32 initializer；动态 min 或 max 不符合 ax quant spec。 | quant-only · 分支局部融合尾 | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 4 个案例 | verified |
| Concat浮点数据模式为 quant-only，所有数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ。 | 量化或原生模式 | 量化模式：激活 S8 / U8 / S16 / U16；另有原生模式 | 按模式判定 | 4 个案例 | verified |
| Conv输入激活、权重和输出激活都必须量化。 | quant-only | 激活 U4（偶数通道） / S8 / U8 / S16 / U16；权重 S4（偶数 OC) / S8；bias FP32 / S32 | 输入、权重、输出必须量化 | 8 个案例 | verified |
| ConvTranspose输入激活、权重和输出激活都必须量化。 | quant-only | 激活 U4（偶数通道） / S8 / U8 / S16 / U16；权重 S4（偶数 OC) / S8；bias FP32 / S32 | 输入、权重、输出必须量化 | 9 个案例 | verified |
| Cos浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| CumSum数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ，二者的量化参数相互独立。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| DepthToSpace算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Div两个浮点数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Elu浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Equal算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| Erf浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Exp浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Expand算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Flatten算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Floor算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
GLUGLU 由 Split、Sigmoid 和 Mul 子图表示，Pattern 输入和输出必须量化。 |
Pattern | Pattern 边界使用激活类型；内部节点不插入 Q/DQ | 按 Pattern 边界量化 | 1 个案例 | verified |
| Gather算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| GatherElements算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| GatherND算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Gelu浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Gemm输入激活、权重和输出激活都必须量化。 | quant-only | 激活 U4（偶数通道） / S8 / U8 / S16 / U16；权重 S4（偶数 OC) / S8；bias FP32 / S32 | 输入、权重、输出必须量化 | 7 个案例 | verified |
| GlobalAveragePool浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| GlobalMaxPool算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Greater算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| GreaterOrEqual算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| GridSample特征输入必须使用对称 per-tensor S8 或 S16。 | quant-only | 特征 S8 / S16 对称 per-tensor；grid FP32 / S16 | 特征输入和输出必须量化 | 2 个案例 | verified |
| GroupNormalization数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ，二者的量化参数相互独立。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| HardSigmoid浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| HardSwish浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Identity算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| InstanceNormalization数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ，二者的量化参数相互独立。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| LayerNormalization数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ，二者的量化参数相互独立。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| LeakyRelu浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Less算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| LessOrEqual算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| Log浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| LogSoftmax浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| LpNormalization浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| MatMul两个输入都必须使用对称 per-tensor S8 或 S16。 | quant-only | 输入 S8 / S16 对称 per-tensor；输出为激活类型 | 两个数据输入和输出必须量化 | 2 个案例 | verified |
| Max所有浮点数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| MaxPool算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Min所有浮点数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Mish浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Mul浮点数据模式为 quant-only：两个数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ。 | 量化或原生模式 | 量化模式：激活 S8 / U8 / S16 / U16；另有原生模式 | 按模式判定 | 4 个案例 | verified |
| Neg算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| Not算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
| PRelu数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ，二者的量化参数相互独立。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Pad量化模式下，数据输入和数据输出共享完整量化参数。 | 量化或非量化模式 | 量化模式：激活 S8 / U8 / S16 / U16；另有原生模式 | 按模式判定 | 5 个案例 | verified |
| Powbase 输入和输出必须具有完整 Q/DQ，二者的量化参数相互独立。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Reciprocal浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| ReduceL2数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ，二者的量化参数相互独立。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| ReduceMax算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| ReduceMean数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ，二者的量化参数相互独立。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| ReduceMin算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| ReduceSum数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ，二者的量化参数相互独立。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
Relu对称量化时，Relu 前后都必须具有完整 Q/DQ，输出 zero_point = 0，不形成融合尾。 |
quant-only · 分支局部融合尾 | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 4 个案例 | verified |
| Reshape算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Resize算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| RoiAlignfeature 输入和输出都必须具有完整 Q/DQ，二者的量化参数相互独立。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Round算子自身不拥有输入或输出 Q/DQ。 | non-quant-only | 按 ONNX 原生类型 | 不拥有 Q/DQ | 1 个案例 | verified |
ScatterElementsdata 和 updates 都必须量化，并且整数量化类型相同；二者的 scale 和 zero_point 可以不同。 |
quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
ScatterNDdata 和 updates 都必须量化，并且整数量化类型相同；二者的 scale 和 zero_point 可以不同。 |
quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| SiLUSiLU 由 Sigmoid 和 Mul 子图表示，Pattern 输入和输出必须量化。 | Pattern | Pattern 边界使用激活类型；内部节点不插入 Q/DQ | 按 Pattern 边界量化 | 1 个案例 | verified |
| Sigmoid浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Sin浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Slice算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Softmax浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Softplus浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| SpaceToDepth算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Split算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Sqrt浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Squeeze算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Sub浮点数据模式为 quant-only：两个数据输入和输出都必须具有完整 Q/DQ。 | 量化或原生模式 | 量化模式：激活 S8 / U8 / S16 / U16；另有原生模式 | 按模式判定 | 4 个案例 | verified |
| Tanh浮点数据输入必须由完整 Q/DQ 量化边提供。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
| Tile算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| TopK量化模式下，X 与每个已使用或作为 graph output 的 Values 输出共享完整量化参数。 | 量化或非量化模式 | 量化模式：激活 S8 / U8 / S16 / U16；另有原生模式 | 按模式判定 | 5 个案例 | verified |
| Transpose算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Unsqueeze算子允许使用非量化模式或量化被动传递模式。 | 被动传递 | 继承入口量化类型；激活 S8 / U8 / S16 / U16 | 量化时被动传递 | 4 个案例 | verified |
| Wherecondition 使用 BOOL，不量化。 | quant-only | 激活 S8 / U8 / S16 / U16，per-tensor | 数据输入和输出必须量化 | 3 个案例 | verified |
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