compiler/luci-interpreter/src/kernels/StridedSlice.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/StridedSlice.h"
  19
  20 #include "kernels/Utils.h"
  21
  22 #include <tensorflow/lite/kernels/internal/reference/strided_slice.h>
  23
  24 #include <stdexcept>
  25
  26 namespace luci_interpreter
  27 {
  28
  29 namespace kernels
  30 {
  31
  32 StridedSlice::StridedSlice(const Tensor *input, const Tensor *begin, const Tensor *end,
  33                            const Tensor *strides, Tensor *output, const StridedSliceParams &params)
  34   : KernelWithParams<StridedSliceParams>({input, begin, end, strides}, {output}, params)
  35 {
  36 }
  37
  38 void StridedSlice::configure()
  39 {
  40   assert(begin()->shape().num_dims() == 1);
  41   assert(end()->shape().num_dims() == 1);
  42   assert(strides()->shape().num_dims() == 1);
  43   assert(input()->element_type() == output()->element_type());
  44   assert(begin()->element_type() == DataType::S32);
  45   assert(end()->element_type() == DataType::S32);
  46   assert(strides()->element_type() == DataType::S32);
  47   assert(input()->shape().num_dims() <= 4);
  48   if (params().ellipsis_mask != 0)
  49   {
  50     throw std::runtime_error("ellipsis_mask is not implemented yet.");
  51   }
  52   if (params().new_axis_mask != 0)
  53   {
  54     throw std::runtime_error("new_axis_mask is not implemented yet.");
  55   }
  56   if (input()->element_type() == DataType::U8)
  57   {
  58     assert(input()->scale() == output()->scale());
  59     assert(input()->zero_point() == output()->zero_point());
  60   }
  61   tflite::StridedSliceParams op_params{};
  62   op_params.start_indices_count = input()->shape().num_dims();
  63   op_params.stop_indices_count = input()->shape().num_dims();
  64   op_params.strides_count = input()->shape().num_dims();
  65
  66   for (int i = 0; i < input()->shape().num_dims(); i++)
  67   {
  68     op_params.start_indices[i] = getTensorData<int32_t>(begin())[i];
  69     op_params.stop_indices[i] = getTensorData<int32_t>(end())[i];
  70     op_params.strides[i] = getTensorData<int32_t>(strides())[i];
  71   }
  72   op_params.begin_mask = params().begin_mask;
  73   op_params.ellipsis_mask = 0;
  74   op_params.end_mask = params().end_mask;
  75   op_params.new_axis_mask = 0;
  76   op_params.shrink_axis_mask = params().shrink_axis_mask;
  77   std::vector<int32_t> output_shape_vector;
  78   for (int i = 0; i < input()->shape().num_dims(); i++)
  79   {
  80     int idx = input()->shape().num_dims() - i - 1;
  81     int32_t stride = getTensorData<int32_t>(strides())[idx];
  82     assert(stride != 0);
  83     int32_t begin = ::tflite::strided_slice::StartForAxis(op_params, getTensorShape(input()), idx);
  84     int32_t end =
  85       ::tflite::strided_slice::StopForAxis(op_params, getTensorShape(input()), idx, begin);
  86
  87     const bool shrink_axis = params().shrink_axis_mask & (1 << idx);
  88     if (shrink_axis)
  89     {
  90       end = begin + 1;
  91     }
  92
  93     int32_t dim_shape = std::ceil((end - begin) / static_cast<float>(stride));
  94     dim_shape = dim_shape < 0 ? 0 : dim_shape;
  95     if (!shrink_axis)
  96     {
  97       output_shape_vector.push_back(dim_shape);
  98     }
  99   }
 100   Shape output_shape = Shape(output_shape_vector.size());
 101   for (size_t i = 0; i < output_shape_vector.size(); i++)
 102   {
 103     output_shape.dim(i) = output_shape_vector[output_shape_vector.size() - i - 1];
 104   }
 105   output()->resize(output_shape);
 106 }
 107
 108 void StridedSlice::execute() const
 109 {
 110   tflite::StridedSliceParams op_params{};
 111   op_params.start_indices_count = input()->shape().num_dims();
 112   op_params.stop_indices_count = input()->shape().num_dims();
 113   op_params.strides_count = input()->shape().num_dims();
 114
 115   for (int i = 0; i < input()->shape().num_dims(); i++)
 116   {
 117     op_params.start_indices[i] = getTensorData<int32_t>(begin())[i];
 118     op_params.stop_indices[i] = getTensorData<int32_t>(end())[i];
 119     op_params.strides[i] = getTensorData<int32_t>(strides())[i];
 120   }
 121   op_params.begin_mask = params().begin_mask;
 122   op_params.ellipsis_mask = 0;
 123   op_params.end_mask = params().end_mask;
 124   op_params.new_axis_mask = 0;
 125   op_params.shrink_axis_mask = params().shrink_axis_mask;
 126
 127   switch (input()->element_type())
 128   {
 129     case DataType::FLOAT32:
 130       tflite::reference_ops::StridedSlice(op_params, getTensorShape(input()),
 131                                           getTensorData<float>(input()), getTensorShape(output()),
 132                                           getTensorData<float>(output()));
 133       break;
 134     case DataType::U8:
 135       tflite::reference_ops::StridedSlice(op_params, getTensorShape(input()),
 136                                           getTensorData<uint8_t>(input()), getTensorShape(output()),
 137                                           getTensorData<uint8_t>(output()));
 138       break;
 139     default:
 140       throw std::runtime_error("Unsupported type.");
 141   }
 142 }
 143
 144 } // namespace kernels
 145 } // namespace luci_interpreter