compiler/luci-interpreter/src/kernels/Pad.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 "kernels/Pad.h"
  18
  19 #include "kernels/Utils.h"
  20
  21 #include <tensorflow/lite/kernels/internal/reference/pad.h>
  22
  23 namespace luci_interpreter
  24 {
  25 namespace kernels
  26 {
  27
  28 Pad::Pad(const Tensor *input, const Tensor *paddings, Tensor *output)
  29   : Kernel({input, paddings}, {output})
  30 {
  31 }
  32
  33 void Pad::configure()
  34 {
  35   const Shape &input_shape = input()->shape();
  36   const int num_dims = input_shape.num_dims();
  37
  38   if (num_dims > 4)
  39     throw std::runtime_error("Unsupported number of dimensions.");
  40
  41   assert(output()->element_type() == input()->element_type());
  42   assert(paddings()->element_type() == DataType::S32);
  43   // Paddings shape should be [N, 2].
  44   assert(paddings()->shape().num_dims() == 2);
  45   assert(paddings()->shape().dim(0) == num_dims);
  46   assert(paddings()->shape().dim(1) == 2);
  47
  48   Shape output_shape(num_dims);
  49   const auto *paddings_data = getTensorData<int32_t>(paddings());
  50   for (int i = 0; i < num_dims; ++i)
  51   {
  52     const int32_t padding_before = paddings_data[i * 2];
  53     const int32_t padding_after = paddings_data[i * 2 + 1];
  54     assert(padding_before >= 0 && padding_after >= 0);
  55     output_shape.dim(i) = input_shape.dim(i) + padding_before + padding_after;
  56   }
  57
  58   output()->resize(output_shape);
  59 }
  60
  61 void Pad::execute() const
  62 {
  63   const int num_dims = input()->shape().num_dims();
  64
  65   tflite::PadParams params{};
  66   params.left_padding_count = num_dims;
  67   params.right_padding_count = num_dims;
  68
  69   const auto *paddings_data = getTensorData<int32_t>(paddings());
  70   for (int i = num_dims - 1; i >= 0; --i)
  71   {
  72     params.left_padding[i] = paddings_data[i * 2];
  73     params.right_padding[i] = paddings_data[i * 2 + 1];
  74   }
  75
  76   switch (input()->element_type())
  77   {
  78     case DataType::FLOAT32:
  79     {
  80       const float pad_value = 0.0f;
  81       tflite::reference_ops::Pad(params, getTensorShape(input()), getTensorData<float>(input()),
  82                                  &pad_value, getTensorShape(output()),
  83                                  getTensorData<float>(output()));
  84       break;
  85     }
  86     case DataType::U8:
  87     {
  88       assert(output()->zero_point() >= std::numeric_limits<uint8_t>::min());
  89       assert(output()->zero_point() <= std::numeric_limits<uint8_t>::max());
  90       const auto pad_value = static_cast<uint8_t>(output()->zero_point());
  91       tflite::reference_ops::Pad(params, getTensorShape(input()), getTensorData<uint8_t>(input()),
  92                                  &pad_value, getTensorShape(output()),
  93                                  getTensorData<uint8_t>(output()));
  94       break;
  95     }
  96     default:
  97       throw std::runtime_error("Unsupported type.");
  98   }
  99 }
 100
 101 } // namespace kernels
 102 } // namespace luci_interpreter