LDacc (u2)
	CALL p256SubInternal(SB)

	LDt (r)
	CALL p256MulInternal(SB)

	LDt (s2)
	CALL p256SubInternal(SB)
	ST (yout)

	MOVOU xout(16*0), X0
	MOVOU xout(16*1), X1
	MOVOU yout(16*0), X2
	MOVOU yout(16*1), X3
	MOVOU zout(16*0), X4
	MOVOU zout(16*1), X5
	// Finally output the result
	MOVQ rptr, AX
	MOVQ $0, rptr
	MOVOU X0, (16*0)(AX)
	MOVOU X1, (16*1)(AX)

		err := arbitraryValues(arguments, xType, config, rand)
		if err != nil {
			return err
		}

		xOut := toInterfaces(x.Call(arguments))
		yOut := toInterfaces(y.Call(arguments))

		if !reflect.DeepEqual(xOut, yOut) {
			return &CheckEqualError{CheckError{i + 1, toInterfaces(arguments)}, xOut, yOut}
		}
	}

	return nil
}

// arbitraryValues writes Values to args such that args contains Values

                                                            slice[4:0] runtime error: slice bounds out of range [4:0]
                                                            slice[4:3] runtime error: slice bounds out of range [4:3]
                                                            slice[4:4] runtime error: slice bounds out of range [:4] with capacity 3

  // CHECK: %[[CUSTOM_AGGREGATOR_2:.*]], {{.*}}, {{.*}}, {{.*}} = "tf.CustomAggregator"(%[[XLA_CALL_MODULE:.*]])

		fmt.Fprintf(bout, binaryConstL, "Uint64", i, "uint64", "uint64", a, "uint64")
		if a.hi == 0 && a.lo == 0 {
			fmt.Fprintf(bout, binaryConstR0, "Uint64", i, "uint64", "uint64", a, "uint64")
		} else {
			fmt.Fprintf(bout, binaryConstR, "Uint64", i, "uint64", "uint64", a, "uint64")
		}
		fmt.Fprintf(bout, shiftConstL, "Uint64", i, "uint64", "uint64", a, "uint64")
	}
	for i, a := range shiftValues {

	} {
		test("Add32", Add32, a.x, a.y, a.c, a.z, a.cout)
		test("Add32 symmetric", Add32, a.y, a.x, a.c, a.z, a.cout)
		test("Sub32", Sub32, a.z, a.x, a.c, a.y, a.cout)
		test("Sub32 symmetric", Sub32, a.z, a.y, a.c, a.x, a.cout)
	}
}

func TestAddSubUint64(t *testing.T) {
	test := func(msg string, f func(x, y, c uint64) (z, cout uint64), x, y, c, z, cout uint64) {
		z1, cout1 := f(x, y, c)

  %cst = "tf.Const"() {value = dense<3.000000e-01> : tensor<2x3x3x2xf32>} : () -> tensor<2x3x3x2xf32>
  %0 = "tf.XlaCallModule"(%arg0, %cst) {
    Sout = [#tf_type.shape<1x2x2x2>], _entry_function = @composite_conv_fn,
    _original_entry_function = "composite_conv_fn",
    _stablehlo_module_attrs = {}, _quantization_method = "weight_only_ptq { }",

  std::unordered_map<Node*, int> requested_grads;
  for (const Output& nout : inputs_) {
    if (pending_[nout.node()->id()] > 0) {
      DCHECK_GT(nout.node()->num_outputs(), 1);
      int idx = input_nodes_[nout];
      DCHECK(((*grad_outputs_)[idx].node() == nullptr));
      TF_RETURN_IF_ERROR(SumGradients(nout, &(*grad_outputs_)[idx]));
      ++requested_grads[nout.node()];
    }
  }
  for (const auto& p : requested_grads) {

### Court

Des **valeurs par défaut** sont définies pour tout, des configurations optionnelles sont présentent partout. Tous ces paramètres peuvent être ajustés afin de faire ce que vous voulez et définir l'API dont vous avez besoin.

Mais, **tout fonctionne** par défaut.

### Validation

* Validation pour la plupart (ou tous?) les **types de données** Python incluant:

tfr.func @tf__my_identity(%value: !tfr.tensor) -> !tfr.tensor {
  tfr.return %value : !tfr.tensor
}

tfr.func @tf__my_cast(%value: !tfr.tensor, %tout: !tfr.attr{tfr.name="Tout"}) -> !tfr.tensor {
  %0 = tfr.call @tf__risc_cast(%value, %tout) : (!tfr.tensor, !tfr.attr) -> !tfr.tensor
  tfr.return %0 : !tfr.tensor
}

tfr.func @tf__my_rsqrt(%value: !tfr.tensor) -> !tfr.tensor {