compute/cker/include/cker/operation/LogicalAnd.h

   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 #ifndef __NNFW_CKER_LOGICAL_AND_H__
  19 #define __NNFW_CKER_LOGICAL_AND_H__
  20
  21 #include "cker/Shape.h"
  22 #include "cker/Utils.h"
  23
  24 namespace nnfw
  25 {
  26 namespace cker
  27 {
  28
  29 template <typename T>
  30 inline void LogicalAndBroadcast(const Shape &unextended_input1_shape, const T *input1_data,
  31                                 const Shape &unextended_input2_shape, const T *input2_data,
  32                                 const Shape &unextended_output_shape, T *output_data)
  33 {
  34   assert(unextended_input1_shape.DimensionsCount() <= 4);
  35   assert(unextended_input2_shape.DimensionsCount() <= 4);
  36   assert(unextended_output_shape.DimensionsCount() <= 4);
  37   const Shape output_shape = Shape::ExtendedShape(4, unextended_output_shape);
  38
  39   NdArrayDesc<4> desc1;
  40   NdArrayDesc<4> desc2;
  41   NdArrayDescsForElementwiseBroadcast(unextended_input1_shape, unextended_input2_shape, &desc1,
  42                                       &desc2);
  43
  44   for (int b = 0; b < output_shape.Dims(0); ++b)
  45   {
  46     for (int y = 0; y < output_shape.Dims(1); ++y)
  47     {
  48       for (int x = 0; x < output_shape.Dims(2); ++x)
  49       {
  50         for (int c = 0; c < output_shape.Dims(3); ++c)
  51         {
  52           auto out_idx = Offset(output_shape, b, y, x, c);
  53           auto in1_idx = SubscriptToIndex(desc1, b, y, x, c);
  54           auto in2_idx = SubscriptToIndex(desc2, b, y, x, c);
  55           auto in1_val = input1_data[in1_idx];
  56           auto in2_val = input2_data[in2_idx];
  57           output_data[out_idx] = in1_val && in2_val;
  58         }
  59       }
  60     }
  61   }
  62 }
  63
  64 template <typename T>
  65 inline void LogicalAndElementwise(const Shape &shape, const T *input1_data, const T *input2_data,
  66                                   T *output_data)
  67 {
  68
  69   int num_elements = shape.FlatSize();
  70
  71   for (int t = 0; t < num_elements; t++)
  72   {
  73     output_data[t] = input1_data[t] && input2_data[t];
  74   }
  75 }
  76
  77 } // namespace cker
  78 } // namespace nnfw
  79
  80 #endif // __NNFW_CKER_LOGICAL_AND_H__