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/// <amd-module name="@tensorflow/tfjs-backend-webgl/dist/unaryop_packed_gpu" />
import { GPGPUProgram } from './gpgpu_math';
export declare const LINEAR = "return x;";
export declare const ELU = "\n  vec4 result;\n\n  result.r = (x.r >= 0.0) ? x.r : (exp(x.r) - 1.0);\n  result.g = (x.g >= 0.0) ? x.g : (exp(x.g) - 1.0);\n  result.b = (x.b >= 0.0) ? x.b : (exp(x.b) - 1.0);\n  result.a = (x.a >= 0.0) ? x.a : (exp(x.a) - 1.0);\n\n  return result;\n";
export declare const RELU = "\n  vec4 result = x * vec4(greaterThanEqual(x, vec4(0.0)));\n  bvec4 isNaN = isnan(x);\n\n  result.r = isNaN.r ? x.r : result.r;\n  result.g = isNaN.g ? x.g : result.g;\n  result.b = isNaN.b ? x.b : result.b;\n  result.a = isNaN.a ? x.a : result.a;\n\n  return result;\n";
export declare const RELU6 = "\n  vec4 result = min(x, vec4(6.)) * vec4(greaterThanEqual(x, vec4(0.0)));\n  bvec4 isNaN = isnan(x);\n\n  result.r = isNaN.r ? x.r : result.r;\n  result.g = isNaN.g ? x.g : result.g;\n  result.b = isNaN.b ? x.b : result.b;\n  result.a = isNaN.a ? x.a : result.a;\n\n  return result;\n";
export declare const SIGMOID = "return 1.0 / (1.0 + exp(-1.0 * x));";
export declare class UnaryOpPackedProgram implements GPGPUProgram {
    variableNames: string[];
    userCode: string;
    enableShapeUniforms: boolean;
    outputShape: number[];
    packedInputs: boolean;
    packedOutput: boolean;
    constructor(aShape: number[], opSnippet: string);
}