compiler/luci/import/src/Nodes/CircleSplit.cpp

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  15  */
  16
  17 #include "luci/Import/Nodes/CircleSplit.h"
  18
  19 #include <luci/IR/Nodes/CircleSplit.h>
  20 #include <luci/IR/Nodes/CircleSplitOut.h>
  21
  22 #include <loco.h>
  23 #include <oops/UserExn.h>
  24
  25 namespace luci
  26 {
  27
  28 bool CircleSplitGraphBuilder::validate(const ValidateArgs &args) const
  29 {
  30   const auto &inputs = args.op.inputs;
  31   const auto &outputs = args.op.outputs;
  32   const auto *options = args.op.builtin_options.AsSplitOptions();
  33
  34   if (inputs.size() != 2)
  35     return false;
  36
  37   if (static_cast<int32_t>(outputs.size()) != options->num_splits)
  38     return false;
  39
  40   // TODO check types
  41
  42   return true;
  43 }
  44
  45 /**
  46  * @brief  Split Node builder
  47  *
  48  * @note   Current loco does not provide multiple outputs
  49  *         We will create multiple CircleSplitOut nodes to emulate this
  50  *         For two outputs that may look like this
  51  *
  52  *         --- CircleSplit --- FullyConnected ---
  53  *                          \- FullyConnected ---
  54  *
  55  *         will be created like this
  56  *
  57  *         --- CircleSplit --- CircleSplitOut --- FullyConnected ---
  58  *                          \- CircleSplitOut --- FullyConnected ---
  59  */
  60
  61 void CircleSplitGraphBuilder::build(const circle::OperatorT &op, GraphBuilderContext *context) const
  62 {
  63   assert(context != nullptr);
  64
  65   auto graph = context->graph();
  66
  67   const std::vector<int32_t> &inputs = op.inputs;
  68   const std::vector<int32_t> &outputs = op.outputs;
  69   const auto &tensors = context->reader()->tensors();
  70   const auto &opcodes = context->reader()->opcodes();
  71   auto tensors_ptr = context->reader()->tensors_ptr();
  72   assert(tensors_ptr != nullptr);
  73
  74   std::vector<CircleNode *> input_nodes;
  75   for (const int32_t input_tensor_index : inputs)
  76   {
  77     input_nodes.push_back(context->nodefinder()->node(input_tensor_index));
  78   }
  79
  80   // Create CircleSplit
  81   auto node = graph->nodes()->create<CircleSplit>();
  82   node->split_dim(input_nodes[0]);
  83   node->input(input_nodes[1]);
  84
  85   const auto *options = op.builtin_options.AsSplitOptions();
  86   node->num_split(options->num_splits);
  87
  88   assert(outputs.size() > 0);
  89   assert(int32_t(outputs.size()) == options->num_splits);
  90   {
  91     // Let's use name of output 0 as Split name
  92     const circle::TensorT &output_tensor = *tensors[outputs[0]];
  93     node->name(tensor_name(output_tensor));
  94     node->op_version(opcodes[op.opcode_index].get()->version);
  95
  96     // NOTE We don't set quantization for Split itself but to virtual outputs
  97   }
  98
  99   // Create virtual outputs of Split
 100   for (int32_t n = 0; n < options->num_splits; ++n)
 101   {
 102     const circle::TensorT &output_tensor = *tensors[outputs[n]];
 103
 104     auto *nodeout = graph->nodes()->create<CircleSplitOut>();
 105     copy_tensor_attributes(output_tensor, nodeout);
 106     // mark shape_status
 107     if (tensors_ptr->Get(outputs[n])->shape() == nullptr)
 108       nodeout->shape_status(ShapeStatus::NOSHAPE);
 109     else
 110       nodeout->shape_status(ShapeStatus::VALID);
 111
 112     nodeout->input(node);
 113     nodeout->index(n);
 114
 115     context->nodefinder()->enroll(outputs[n], nodeout);
 116   }
 117 }
 118
 119 } // namespace luci