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/**
 * @license
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 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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 */
/// <amd-module name="@tensorflow/tfjs-converter/dist/operations/custom_op/register" />
import { OpExecutor, OpMapper } from '../types';
/**
 * Register an Op for graph model executor. This allows you to register
 * TensorFlow custom op or override existing op.
 *
 * Here is an example of registering a new MatMul Op.
 * ```js
 * const customMatmul = (node) =>
 *    tf.matMul(
 *        node.inputs[0], node.inputs[1],
 *        node.attrs['transpose_a'], node.attrs['transpose_b']);
 *
 * tf.registerOp('MatMul', customMatmul);
 * ```
 * The inputs and attrs of the node object are based on the TensorFlow op
 * registry.
 *
 * @param name The Tensorflow Op name.
 * @param opFunc An op function which is called with the current graph node
 * during execution and needs to return a tensor or a list of tensors. The node
 * has the following attributes:
 *    - attr: A map from attribute name to its value
 *    - inputs: A list of input tensors
 *
 * @doc {heading: 'Models', subheading: 'Op Registry'}
 */
export declare function registerOp(name: string, opFunc: OpExecutor): void;
/**
 * Retrieve the OpMapper object for the registered op.
 *
 * @param name The Tensorflow Op name.
 *
 * @doc {heading: 'Models', subheading: 'Op Registry'}
 */
export declare function getRegisteredOp(name: string): OpMapper;
/**
 * Deregister the Op for graph model executor.
 *
 * @param name The Tensorflow Op name.
 *
 * @doc {heading: 'Models', subheading: 'Op Registry'}
 */
export declare function deregisterOp(name: string): void;