compiler/tflchef/core/src/CustomOp/MatMul.cpp

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  16  */
  17
  18 #include "MatMul.h"
  19
  20 #include <flatbuffers/flexbuffers.h>
  21
  22 flatbuffers::Offset<void> MatMulChef::value(flatbuffers::FlatBufferBuilder &fbb) const
  23 {
  24   return flatbuffers::Offset<void>();
  25 }
  26
  27 flatbuffers::Offset<flatbuffers::Vector<uint8_t>>
  28 MatMulChef::custom_value(flatbuffers::FlatBufferBuilder &fbb) const
  29 {
  30   auto &operation = (*_operation);
  31
  32   assert(operation.type() == "MatMul");
  33
  34   /**
  35    * REGISTER_OP("MatMul")
  36     .Input("a: T")
  37     .Input("b: T")
  38     .Output("product: T")
  39     .Attr("transpose_a: bool = false")
  40     .Attr("transpose_b: bool = false")
  41     .Attr("T: {half, float, double, int32, complex64, complex128}")
  42     .SetShapeFn(shape_inference::MatMulShape)
  43    */
  44
  45   auto flex_buffers = std::make_unique<flexbuffers::Builder>();
  46   size_t map_start = flex_buffers->StartMap();
  47
  48   flex_buffers->Bool("transpose_a", operation.matmul_options().transpose_a());
  49   flex_buffers->Bool("transpose_b", operation.matmul_options().transpose_b());
  50   // TODO how do we support other types?
  51   flex_buffers->Int("T", tflite::TensorType_FLOAT32);
  52
  53   flex_buffers->EndMap(map_start);
  54   flex_buffers->Finish();
  55
  56   auto circle_custom_options = fbb.CreateVector(flex_buffers->GetBuffer());
  57   return circle_custom_options;
  58 }
  59
  60 std::unique_ptr<OpChef> MatMulChefFactory::create(const tflchef::Operation *operation) const
  61 {
  62   return std::unique_ptr<OpChef>{new MatMulChef{operation}};
  63 }