compiler/locomotiv/src/Node/FilterEncode.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
  38 template <typename T>
  39 std::unique_ptr<locomotiv::NodeData> filter_encode(const loco::FilterEncode *node,
  40                                                    const Buffer<T> *input_buf)
  41 {
  42   auto encoder = node->encoder();
  43
  44   // Make TensorShape from input
  45   loco::TensorShape input_shape;
  46   input_shape.rank(input_buf->shape().rank());
  47   assert(input_shape.rank() == 4);
  48   for (uint32_t i = 0; i < input_shape.rank(); ++i)
  49   {
  50     input_shape.dim(i) = input_buf->shape().dim(i);
  51   }
  52
  53   loco::FilterShape node_shape = encoder->shape(input_shape);
  54
  55   // Make NHWC buffer from FilterShape
  56   Buffer<T> node_buf =
  57       make_buffer<T, LexicalLayout>(Shape{node_shape.count().value(), node_shape.height().value(),
  58                                           node_shape.width().value(), node_shape.depth().value()});
  59
  60   // Copy buffer in an order arranged by encoder
  61   for (IndexEnumerator e{node_buf.shape()}; e.valid(); e.advance())
  62   {
  63     loco::FilterIndex index;
  64     index.nth() = e.current().at(0);
  65     index.row() = e.current().at(1);
  66     index.column() = e.current().at(2);
  67     index.channel() = e.current().at(3);
  68
  69     node_buf.at(e.current()) = input_buf->at(encoder->value(index));
  70   }
  71
  72   return locomotiv::make_data(node_buf);
  73 }
  74
  75 } // namespace
  76
  77 namespace
  78 {
  79
  80 using namespace locomotiv;
  81
  82 void execute_node(loco::FilterEncode *enc)
  83 {
  84   auto input_data = annot_data(enc->input());
  85
  86   validate(input_data, "Input of FilterEncode not ready");
  87   validate(annot_domain(enc->input()) == loco::Domain::Tensor,
  88            "Input of FilterEncode is not Tensor");
  89   validate(input_data->shape()->rank() == 4, "Input shape mismatch");
  90
  91   std::unique_ptr<NodeData> enc_data = nullptr;
  92
  93   switch (input_data->dtype())
  94   {
  95     case loco::DataType::S32:
  96     {
  97       auto input_buf = input_data->as_s32_bufptr();
  98       enc_data = filter_encode<int32_t>(enc, input_buf);
  99       break;
 100     }
 101     case loco::DataType::FLOAT32:
 102     {
 103       auto input_buf = input_data->as_f32_bufptr();
 104       enc_data = filter_encode<float>(enc, input_buf);
 105       break;
 106     }
 107     default:
 108       throw std::runtime_error("NYI for this DataType");
 109   }
 110
 111   assert(enc_data != nullptr);
 112   annot_data(enc, std::move(enc_data));
 113   annot_domain(enc, loco::Domain::Filter);
 114 }
 115
 116 } // namespace
 117
 118 namespace locomotiv
 119 {
 120
 121 void NodeExecution::execute(loco::FilterEncode *enc) { execute_node(enc); }
 122
 123 } // namespace locomotiv