compute/ARMComputeEx/src/runtime/CL/functions/CLReduceOperation.cpp

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  16
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  38  * SOFTWARE.
  39  */
  40
  41 #include "arm_compute/runtime/CL/functions/CLReduceOperation.h"
  42
  43 #include "arm_compute/core/CL/kernels/CLReduceOperationKernel.h"
  44 #include "arm_compute/core/TensorShape.h"
  45 #include "arm_compute/runtime/CL/CLScheduler.h"
  46
  47 using namespace arm_compute;
  48
  49 CLReduceOperation::CLReduceOperation(std::shared_ptr<IMemoryManager> memory_manager)
  50     : _memory_group(std::move(memory_manager)), _input(nullptr), _output(nullptr), _axis(),
  51       _keep_dims(false), _interm_tensors(), _reduce_kernels(), _reshape()
  52 {
  53 }
  54
  55 Status CLReduceOperation::validate(const ITensorInfo *input, const ITensorInfo *output,
  56                                    const std::set<uint32_t> &axis, bool keep_dims,
  57                                    const ReduceOperation &op)
  58 {
  59   const size_t num_of_kernels = axis.size();
  60   const size_t num_of_interm_tensors = num_of_kernels - (keep_dims ? 1 : 0);
  61
  62   ARM_COMPUTE_RETURN_ERROR_ON(num_of_kernels < 1);
  63
  64   // Create temporary tensor infos
  65   auto interm_tensors = support::cpp14::make_unique<TensorInfo[]>(num_of_interm_tensors);
  66
  67   // Create intermediate tensor info
  68   TensorShape shape{input->tensor_shape()};
  69
  70   auto it = axis.begin();
  71   for (size_t i = 0; i < num_of_interm_tensors; ++i, ++it)
  72   {
  73     shape.set(*it, 1, false);
  74     interm_tensors[i].set_data_type(input->data_type());
  75     interm_tensors[i].set_tensor_shape(shape);
  76     interm_tensors[i].set_num_channels(input->num_channels());
  77     interm_tensors[i].set_data_layout(input->data_layout());
  78     interm_tensors[i].set_quantization_info(input->quantization_info());
  79   }
  80
  81   // Set a vector that is ordered ITensorInfo sequentially.
  82   std::vector<const ITensorInfo *> tensors;
  83   tensors.emplace_back(input);
  84   for (size_t i = 0; i < num_of_interm_tensors; ++i)
  85   {
  86     tensors.emplace_back(interm_tensors.get() + i);
  87   }
  88   tensors.emplace_back(output);
  89
  90   // Validate ReduceOperation only on all kernels
  91   it = axis.begin();
  92   for (size_t i = 0; i < num_of_kernels; ++i, ++it)
  93   {
  94     ARM_COMPUTE_RETURN_ON_ERROR(
  95         CLReduceOperationKernel::validate(tensors[i], tensors[i + 1], *it, op));
  96   }
  97
  98   if (!keep_dims)
  99   {
 100     ARM_COMPUTE_RETURN_ON_ERROR(
 101         CLReshapeLayer::validate(&interm_tensors[num_of_interm_tensors - 1], output));
 102   }
 103
 104   return Status{};
 105 }
 106
 107 void CLReduceOperation::configure(ICLTensor *input, ICLTensor *output,
 108                                   const std::set<uint32_t> &axis, bool keep_dims,
 109                                   ReduceOperation op)
 110 {
 111   ARM_COMPUTE_ERROR_THROW_ON(validate(input->info(), output->info(), axis, keep_dims, op));
 112
 113   _axis = axis;
 114
 115   _input = input;
 116   _output = output;
 117   _keep_dims = keep_dims;
 118
 119   // NOTE The axis must have no duplication.
 120   const size_t num_of_kernels = axis.size();
 121   const size_t num_of_interm_tensors = num_of_kernels - (keep_dims ? 1 : 0);
 122
 123   _interm_tensors = support::cpp14::make_unique<CLTensor[]>(num_of_interm_tensors);
 124   _reduce_kernels = support::cpp14::make_unique<CLReduceOperationKernel[]>(num_of_kernels);
 125
 126   // Set a vector that is ordered ICLTensors sequentially.
 127   std::vector<ICLTensor *> tensors;
 128   tensors.emplace_back(input);
 129   for (size_t i = 0; i < num_of_interm_tensors; ++i)
 130   {
 131     tensors.emplace_back(_interm_tensors.get() + i);
 132   }
 133   tensors.emplace_back(output);
 134
 135   // Apply ReduceOperation on all kernels
 136   TensorShape shape{input->info()->tensor_shape()};
 137   auto it = axis.begin();
 138   for (size_t i = 0; i < num_of_kernels; ++i, ++it)
 139   {
 140     shape.set(*it, 1, false);
 141     if (!keep_dims || i != (num_of_kernels - 1))
 142     {
 143       _interm_tensors[i].allocator()->init(input->info()->clone()->set_tensor_shape(shape));
 144       _memory_group.manage(&_interm_tensors[i]);
 145     }
 146     _reduce_kernels[i].configure(tensors[i], tensors[i + 1], *it, op);
 147     if (i != 0)
 148     {
 149       _interm_tensors[i - 1].allocator()->allocate();
 150     }
 151   }
 152
 153   // Configure reshape layer if we want to drop the dimensions
 154   if (!keep_dims)
 155   {
 156     _reshape.configure(&_interm_tensors[num_of_interm_tensors - 1], output);
 157     _interm_tensors[num_of_interm_tensors - 1].allocator()->allocate();
 158   }
 159 }
 160
 161 void CLReduceOperation::run()
 162 {
 163   MemoryGroupResourceScope scope_mg(_memory_group);
 164
 165   const size_t num_of_kernels = _axis.size();
 166   for (size_t i = 0; i < num_of_kernels; ++i)
 167   {
 168     CLScheduler::get().enqueue(_reduce_kernels[i]);
 169   }
 170
 171   if (!_keep_dims)
 172   {
 173     _reshape.run();
 174   }
 175 }