compiler/luci-interpreter/src/kernels/L2Pool2D.cpp

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2020 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
   3  * Copyright 2017 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.
   4  *
   5  * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   6  * you may not use this file except in compliance with the License.
   7  * You may obtain a copy of the License at
   8  *
   9  *    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
  10  *
  11  * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  12  * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  13  * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  14  * See the License for the specific language governing permissions and
  15  * limitations under the License.
  16  */
  17
  18 #include "kernels/L2Pool2D.h"
  19
  20 #include "kernels/Utils.h"
  21
  22 #include <tensorflow/lite/kernels/internal/optimized/optimized_ops.h>
  23
  24 #include <stdexcept>
  25
  26 namespace luci_interpreter
  27 {
  28
  29 namespace kernels
  30 {
  31
  32 L2Pool2D::L2Pool2D(const Tensor *input, Tensor *output, const Pool2DParams &params)
  33     : KernelWithParams<Pool2DParams>({input}, {output}, params)
  34 {
  35 }
  36
  37 void L2Pool2D::configure()
  38 {
  39   assert(input()->shape().num_dims() == 4);
  40   assert(input()->element_type() == output()->element_type());
  41
  42   int batches = input()->shape().dim(0);
  43   int height = input()->shape().dim(1);
  44   int width = input()->shape().dim(2);
  45   int channels_out = input()->shape().dim(3);
  46
  47   // Matching GetWindowedOutputSize in TensorFlow.
  48   auto padding = params().padding;
  49   int out_width, out_height;
  50   out_width = computeOutputSize(padding, width, params().filter_width, params().stride_width, 1);
  51   out_height =
  52       computeOutputSize(padding, height, params().filter_height, params().stride_height, 1);
  53   _padding_width =
  54       computePadding(params().stride_width, 1, width, params().filter_width, out_width);
  55   _padding_height =
  56       computePadding(params().stride_height, 1, height, params().filter_height, out_height);
  57
  58   assert(input()->element_type() == DataType::FLOAT32);
  59   output()->resize({batches, out_height, out_width, channels_out});
  60 }
  61
  62 void L2Pool2D::execute() const
  63 {
  64   switch (input()->element_type())
  65   {
  66     case DataType::FLOAT32:
  67       float activation_min, activation_max;
  68       calculateActivationRange(params().activation, &activation_min, &activation_max);
  69       tflite::PoolParams op_params;
  70       op_params.stride_height = params().stride_height;
  71       op_params.stride_width = params().stride_width;
  72       op_params.filter_height = params().filter_height;
  73       op_params.filter_width = params().filter_width;
  74       op_params.padding_values.height = _padding_height;
  75       op_params.padding_values.width = _padding_width;
  76       op_params.float_activation_min = activation_min;
  77       op_params.float_activation_max = activation_max;
  78       tflite::optimized_ops::L2Pool(op_params, getTensorShape(input()),
  79                                     getTensorData<float>(input()), getTensorShape(output()),
  80                                     getTensorData<float>(output()));
  81       break;
  82     default:
  83       throw std::runtime_error("Unsupported type.");
  84   }
  85 }
  86
  87 } // namespace kernels
  88 } // namespace luci_interpreter