compiler/locomotiv/src/Node/FeatureDecode.cpp

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  15  */
  16
  17 #include "NodeExecution.h"
  18
  19 #include "NodeDataImpl.h"
  20 #include "NodeDomain.h"
  21 #include "Validation.h"
  22
  23 #include <nncc/core/ADT/tensor/LexicalLayout.h>
  24 #include <nncc/core/ADT/tensor/IndexEnumerator.h>
  25
  26 #include <stdexcept>
  27 #include <cassert>
  28
  29 namespace
  30 {
  31
  32 using nncc::core::ADT::tensor::Buffer;
  33 using nncc::core::ADT::tensor::make_buffer;
  34 using nncc::core::ADT::tensor::LexicalLayout;
  35 using nncc::core::ADT::tensor::Shape;
  36 using nncc::core::ADT::tensor::IndexEnumerator;
  37 using nncc::core::ADT::tensor::Index;
  38
  39 template <typename T>
  40 std::unique_ptr<locomotiv::NodeData> feature_decode(const loco::FeatureDecode *node,
  41                                                     const Buffer<T> *input_buf)
  42 {
  43   auto decoder = node->decoder();
  44
  45   // Make FeatureShape from input. Note that feature in locomotiv represented as NHWC
  46   loco::FeatureShape input_shape;
  47   assert(input_buf->shape().rank() == 4);
  48   input_shape.count() = input_buf->shape().dim(0);
  49   input_shape.height() = input_buf->shape().dim(1);
  50   input_shape.width() = input_buf->shape().dim(2);
  51   input_shape.depth() = input_buf->shape().dim(3);
  52
  53   loco::TensorShape node_shape = decoder->shape(input_shape);
  54
  55   // Make tensor buffer from TensorShape
  56   Buffer<T> node_buf =
  57       make_buffer<T, LexicalLayout>(Shape{node_shape.dim(0).value(), node_shape.dim(1).value(),
  58                                           node_shape.dim(2).value(), node_shape.dim(3).value()});
  59
  60   // Copy buffer in an order arranged by decoder
  61   for (IndexEnumerator e{node_buf.shape()}; e.valid(); e.advance())
  62   {
  63     loco::FeatureIndex feature_index = decoder->value(e.current());
  64     Index buf_index({feature_index.batch(), feature_index.row(), feature_index.column(),
  65                      feature_index.channel()});
  66
  67     node_buf.at(e.current()) = input_buf->at(buf_index);
  68   }
  69
  70   return locomotiv::make_data(node_buf);
  71 }
  72
  73 } // namespace
  74
  75 namespace
  76 {
  77
  78 using namespace locomotiv;
  79
  80 void execute_node(loco::FeatureDecode *dec)
  81 {
  82   auto input_data = annot_data(dec->input());
  83
  84   validate(input_data, "Input of FeatureDecode not ready");
  85   validate(annot_domain(dec->input()) == loco::Domain::Feature,
  86            "Input of FeatureDecode is not Feature");
  87   validate(input_data->shape()->rank() == 4, "Input shape mismatch");
  88
  89   std::unique_ptr<NodeData> dec_data = nullptr;
  90
  91   switch (input_data->dtype())
  92   {
  93     case loco::DataType::S32:
  94     {
  95       auto input_buf = input_data->as_s32_bufptr();
  96       dec_data = feature_decode<int32_t>(dec, input_buf);
  97       break;
  98     }
  99     case loco::DataType::FLOAT32:
 100     {
 101       auto input_buf = input_data->as_f32_bufptr();
 102       dec_data = feature_decode<float>(dec, input_buf);
 103       break;
 104     }
 105     default:
 106       throw std::runtime_error("NYI for this DataType");
 107   }
 108
 109   assert(dec_data != nullptr);
 110   annot_data(dec, std::move(dec_data));
 111   annot_domain(dec, loco::Domain::Tensor);
 112 }
 113
 114 } // namespace
 115
 116 namespace locomotiv
 117 {
 118
 119 void NodeExecution::execute(loco::FeatureDecode *dec) { execute_node(dec); }
 120
 121 } // namespace locomotiv