compiler/locomotiv/src/Node/Softmax.cpp

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2019 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
   3  *
   4  * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   5  * you may not use this file except in compliance with the License.
   6  * You may obtain a copy of the License at
   7  *
   8  *    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   9  *
  10  * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  11  * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  12  * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  13  * See the License for the specific language governing permissions and
  14  * limitations under the License.
  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/Shape.h>
  24 #include <nncc/core/ADT/tensor/Buffer.h>
  25 #include <nncc/core/ADT/tensor/Index.h>
  26 #include <nncc/core/ADT/tensor/IndexEnumerator.h>
  27 #include <nncc/core/ADT/tensor/LexicalLayout.h>
  28
  29 using nncc::core::ADT::tensor::Index;
  30 using nncc::core::ADT::tensor::IndexEnumerator;
  31 using nncc::core::ADT::tensor::LexicalLayout;
  32 using nncc::core::ADT::tensor::make_buffer;
  33 using nncc::core::ADT::tensor::Shape;
  34
  35 #include <cassert>
  36 #include <stdexcept>
  37 #include <cmath>
  38
  39 namespace
  40 {
  41
  42 Index reduce_index(const Index &index, uint32_t axis)
  43 {
  44   Index r_index;
  45
  46   r_index.resize(index.rank());
  47   for (uint32_t i = 0; i < index.rank(); ++i)
  48     r_index.at(i) = index.at(i);
  49   r_index.at(axis) = 0;
  50
  51   return r_index;
  52 }
  53
  54 Shape reduce_shape(const Shape &shape, uint32_t axis)
  55 {
  56   Shape r_shape;
  57
  58   r_shape.resize(shape.rank());
  59   for (uint32_t i = 0; i < shape.rank(); ++i)
  60     r_shape.dim(i) = shape.dim(i);
  61   r_shape.dim(axis) = 1;
  62
  63   return r_shape;
  64 }
  65
  66 } // namespace
  67
  68 namespace locomotiv
  69 {
  70
  71 void NodeExecution::execute(loco::TensorSoftmax *softmax)
  72 {
  73   auto input_data = annot_data(softmax->input());
  74
  75   validate(input_data, "Input not ready");
  76   validate(annot_domain(softmax->input()) == loco::Domain::Tensor,
  77            "Input domain of TensorSoftmax is not Tensor");
  78
  79   std::unique_ptr<NodeData> softmax_data = nullptr;
  80
  81   switch (input_data->dtype())
  82   {
  83     case loco::DataType::FLOAT32:
  84     {
  85       auto axis = softmax->axis();
  86
  87       auto *input_shape = input_data->shape();
  88       auto input_bufptr = input_data->as_f32_bufptr();
  89       auto softmax_buf = make_buffer<float, LexicalLayout>(*input_data->shape());
  90
  91       auto reduce_sum_shape = reduce_shape(*input_shape, axis);
  92       auto reduce_sum_bufptr = make_buffer<float, LexicalLayout>(reduce_sum_shape);
  93
  94       for (IndexEnumerator e{*input_shape}; e.valid(); e.advance())
  95       {
  96         const auto &index = e.current();
  97         const auto r_index = reduce_index(index, axis);
  98
  99         reduce_sum_bufptr.at(r_index) += exp(input_bufptr->at(index));
 100       }
 101
 102       for (IndexEnumerator e{*input_shape}; e.valid(); e.advance())
 103       {
 104         const auto &index = e.current();
 105         const auto r_index = reduce_index(index, axis);
 106
 107         softmax_buf.at(index) = exp(input_bufptr->at(index)) / reduce_sum_bufptr.at(r_index);
 108       }
 109
 110       softmax_data = make_data(softmax_buf);
 111       break;
 112     }
 113     default:
 114       throw std::runtime_error("NYI for this DataType");
 115   }
 116
 117   assert(softmax_data != nullptr);
 118   annot_data(softmax, std::move(softmax_data));
 119   annot_domain(softmax, annot_domain(softmax->input()));
 120 }
 121
 122 } // namespace locomotiv