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

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  15  */
  16
  17 #include "luci/Import/Nodes/CircleSplitV.h"
  18
  19 #include <luci/IR/Nodes/CircleSplitV.h>
  20 #include <luci/IR/Nodes/CircleSplitVOut.h>
  21
  22 #include <loco.h>
  23 #include <oops/UserExn.h>
  24
  25 namespace luci
  26 {
  27
  28 bool CircleSplitVGraphBuilder::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.AsSplitVOptions();
  33
  34   if (inputs.size() != 3)
  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  SplitV Node builder
  47  *
  48  * @note   Current loco does not provide multiple outputs
  49  *         We will create multiple CircleSplitVOut nodes to emulate this
  50  *         For two outputs that may look like this
  51  *
  52  *         --- CircleSplitV --- FullyConnected ---
  53  *                           \- FullyConnected ---
  54  *
  55  *         will be created like this
  56  *
  57  *         --- CircleSplitV --- CircleSplitVOut --- FullyConnected ---
  58  *                           \- CircleSplitVOut --- FullyConnected ---
  59  */
  60
  61 void CircleSplitVGraphBuilder::build(const circle::OperatorT &op,
  62                                      GraphBuilderContext *context) const
  63 {
  64   assert(context != nullptr);
  65
  66   auto graph = context->graph();
  67
  68   const std::vector<int32_t> &inputs = op.inputs;
  69   const std::vector<int32_t> &outputs = op.outputs;
  70   const auto &tensors = context->reader()->tensors();
  71   const auto &opcodes = context->reader()->opcodes();
  72   auto tensors_ptr = context->reader()->tensors_ptr();
  73   assert(tensors_ptr != nullptr);
  74
  75   std::vector<CircleNode *> input_nodes;
  76   for (const int32_t input_tensor_index : inputs)
  77   {
  78     input_nodes.push_back(context->nodefinder()->node(input_tensor_index));
  79   }
  80
  81   // Create CircleSplitV
  82   auto node = graph->nodes()->create<CircleSplitV>();
  83   node->input(input_nodes[0]);
  84   node->size_splits(input_nodes[1]);
  85   node->split_dim(input_nodes[2]);
  86
  87   const auto *options = op.builtin_options.AsSplitVOptions();
  88   node->num_split(options->num_splits);
  89
  90   assert(outputs.size() > 0);
  91   assert(int32_t(outputs.size()) == options->num_splits);
  92   {
  93     // Let's use name of output 0 as Split name
  94     const circle::TensorT &output_tensor = *tensors[outputs[0]];
  95     node->name(tensor_name(output_tensor));
  96     node->op_version(opcodes[op.opcode_index].get()->version);
  97
  98     // NOTE We don't set quantization for Split itself but to virtual outputs
  99   }
 100
 101   // Create virtual outputs of Split
 102   for (int32_t n = 0; n < options->num_splits; ++n)
 103   {
 104     const circle::TensorT &output_tensor = *tensors[outputs[n]];
 105
 106     auto *nodeout = graph->nodes()->create<CircleSplitVOut>();
 107     copy_tensor_attributes(output_tensor, nodeout);
 108     // mark shape_status
 109     if (tensors_ptr->Get(outputs[n])->shape() == nullptr)
 110       nodeout->shape_status(ShapeStatus::NOSHAPE);
 111     else
 112       nodeout->shape_status(ShapeStatus::VALID);
 113
 114     nodeout->input(node);
 115     nodeout->index(n);
 116
 117     context->nodefinder()->enroll(outputs[n], nodeout);
 118   }
 119 }
 120
 121 } // namespace luci