compiler/luci-interpreter/src/kernels/DepthToSpace.cpp

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2020 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 "DepthToSpace.h"
  18 #include "Utils.h"
  19 #include <tensorflow/lite/kernels/internal/optimized/optimized_ops.h>
  20
  21 namespace luci_interpreter
  22 {
  23 namespace kernels
  24 {
  25
  26 DepthToSpace::DepthToSpace(const Tensor *input, Tensor *output, const DepthToSpaceParams &params)
  27     : KernelWithParams<DepthToSpaceParams>({input}, {output}, params)
  28 {
  29 }
  30
  31 void DepthToSpace::configure()
  32 {
  33   if (input()->shape().num_dims() != 4)
  34   {
  35     throw std::runtime_error("Invalid input num_dims.");
  36   }
  37   if (output()->element_type() != DataType::FLOAT32 && output()->element_type() != DataType::U8 &&
  38       output()->element_type() != DataType::S8 && output()->element_type() != DataType::S32 &&
  39       output()->element_type() != DataType::S64)
  40   {
  41     throw std::runtime_error("Invalid output type");
  42   }
  43   if (input()->element_type() != output()->element_type())
  44   {
  45     throw std::runtime_error("Type mismatch on input and output.");
  46   }
  47   const int block_size = params().block_size;
  48   const int32_t input_height = input()->shape().dim(1);
  49   const int32_t input_width = input()->shape().dim(2);
  50   const int32_t input_channels = input()->shape().dim(3);
  51   int32_t output_height = input_height * block_size;
  52   int32_t output_width = input_width * block_size;
  53   int32_t output_channels = input_channels / block_size / block_size;
  54
  55   assert(input_height == output_height / block_size);
  56   assert(input_width == output_width / block_size);
  57   assert(input_channels == output_channels * block_size * block_size);
  58
  59   Shape output_shape(4);
  60   output_shape.dim(0) = input()->shape().dim(0);
  61   output_shape.dim(1) = output_height;
  62   output_shape.dim(2) = output_width;
  63   output_shape.dim(3) = output_channels;
  64
  65   output()->resize(output_shape);
  66 }
  67
  68 void DepthToSpace::execute() const
  69 {
  70   tflite::DepthToSpaceParams op_params;
  71   op_params.block_size = params().block_size;
  72   switch (input()->element_type())
  73   {
  74     case DataType::FLOAT32:
  75       tflite::optimized_ops::DepthToSpace(op_params, getTensorShape(input()),
  76                                           getTensorData<float>(input()), getTensorShape(output()),
  77                                           getTensorData<float>(output()));
  78       break;
  79     case DataType::U8:
  80       tflite::optimized_ops::DepthToSpace(op_params, getTensorShape(input()),
  81                                           getTensorData<uint8_t>(input()), getTensorShape(output()),
  82                                           getTensorData<uint8_t>(output()));
  83       break;
  84     default:
  85       throw std::runtime_error("Unsupported Type.");
  86   }
  87 }
  88
  89 } // namespace kernels
  90 } // namespace luci_interpreter