inference-engine/src/inference_engine/shape_infer/const_infer/ie_power_const_infer.hpp

   1 // Copyright (C) 2019 Intel Corporation
   2 // SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
   3 //
   4
   5 #pragma once
   6
   7 #include <ie_blob.h>
   8 #include <map>
   9 #include <memory>
  10 #include <cmath>
  11 #include <string>
  12 #include <vector>
  13 #include <ie_layers.h>
  14 #include "ie_const_infer_impl.hpp"
  15
  16 namespace InferenceEngine {
  17 namespace ShapeInfer {
  18
  19 /**
  20  *@brief Implementation of Const inference for TBD layer
  21  */
  22 class PowerConstInfer : public ConstInferImpl {
  23 public:
  24     explicit PowerConstInfer(const std::string& type) : ConstInferImpl(type) {}
  25
  26     void inferImpl(const std::vector<Blob::CPtr>& inData,
  27                    const std::map<std::string, std::string>& params,
  28                    const std::map<std::string, Blob::Ptr>& blobs,
  29                    std::vector<Blob::Ptr>& outData) override {
  30         LayerParams lp{};
  31         PowerLayer layer(lp);
  32         layer.params = params;
  33         layer.type = _type;
  34         _validator->parseParams(&layer);
  35
  36         float scale = layer.scale;
  37         float power = layer.power;
  38         float shift = layer.offset;
  39
  40         // TODO: check for access and sizes
  41         auto* input = inData[0]->cbuffer().as<float*>();
  42         auto* output = outData[0]->buffer().as<float*>();
  43         size_t dataSize = inData[0]->size();
  44
  45         if (power == 1.0f) {
  46             for (int i = 0; i < dataSize; i++) {
  47                 output[i] = input[i] * scale + shift;
  48             }
  49         } else {
  50             for (int i = 0; i < dataSize; i++) {
  51                 output[i] = pow(input[i] * scale + shift, power);
  52             }
  53         }
  54     }
  55 };
  56
  57 }  // namespace ShapeInfer
  58 }  // namespace InferenceEngine