compute/cker/include/cker/operation/Elementwise.h

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2020 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
   3  * Copyright 2018 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 #ifndef __NNFW_CKER_ELEMENTWISE_H__
  19 #define __NNFW_CKER_ELEMENTWISE_H__
  20
  21 #include "cker/eigen/Utils.h"
  22 #include "cker/Shape.h"
  23 #include "cker/Types.h"
  24 #include <Eigen/Core>
  25
  26 namespace nnfw
  27 {
  28 namespace cker
  29 {
  30
  31 inline void Sin(const Shape &input_shape, const float *input_data, const Shape &output_shape,
  32                 float *output_data)
  33 {
  34   const int size = MatchingFlatSize(input_shape, output_shape);
  35   for (int i = 0; i < size; i++)
  36   {
  37     output_data[i] = std::sin(input_data[i]);
  38   }
  39 }
  40
  41 inline void Cos(const Shape &input_shape, const float *input_data, const Shape &output_shape,
  42                 float *output_data)
  43 {
  44   const int size = MatchingFlatSize(input_shape, output_shape);
  45   for (int i = 0; i < size; i++)
  46   {
  47     output_data[i] = std::cos(input_data[i]);
  48   }
  49 }
  50
  51 inline void Abs(const Shape &input_shape, const float *input_data, const Shape &output_shape,
  52                 float *output_data)
  53 {
  54   auto input_map = MapAsVector(input_data, input_shape);
  55   auto output_map = MapAsVector(output_data, output_shape);
  56   output_map.array() = input_map.array().abs();
  57 }
  58
  59 inline void Rsqrt(const Shape &input_shape, const float *input_data, const Shape &output_shape,
  60                   float *output_data)
  61 {
  62   const int size = MatchingFlatSize(input_shape, output_shape);
  63   for (int i = 0; i < size; i++)
  64   {
  65     output_data[i] = 1.f / std::sqrt(input_data[i]);
  66   }
  67 }
  68
  69 template <typename T>
  70 inline void Neg(const Shape &input_shape, const T *input_data, const Shape &output_shape,
  71                 T *output_data)
  72 {
  73   const int size = MatchingFlatSize(input_shape, output_shape);
  74   for (int i = 0; i < size; i++)
  75   {
  76     output_data[i] = -input_data[i];
  77   }
  78 }
  79
  80 inline void Log(const Shape &input_shape, const float *input_data, const Shape &output_shape,
  81                 float *output_data)
  82 {
  83   const int size = MatchingFlatSize(input_shape, output_shape);
  84   for (int i = 0; i < size; i++)
  85   {
  86     output_data[i] = std::log(input_data[i]);
  87   }
  88 }
  89
  90 inline void Floor(const Shape &input_shape, const float *input_data, const Shape &output_shape,
  91                   float *output_data)
  92 {
  93   const int flat_size = MatchingFlatSize(input_shape, output_shape);
  94
  95   for (int i = 0; i < flat_size; i++)
  96   {
  97     output_data[i] = std::floor(input_data[i]);
  98   }
  99 }
 100
 101 } // namespace cker
 102 } // namespace nnfw
 103
 104 #endif // __NNFW_CKER_ELEMENTWISE_H__