inference-engine/thirdparty/clDNN/api/C/broadcast.h

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  15 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
  16 #pragma once
  17 #include "cldnn.h"
  18
  19 /// @addtogroup c_api C API
  20 /// @{
  21 /// @addtogroup c_topology Network Topology
  22 /// @{
  23 /// @addtogroup c_primitives Primitives
  24 /// @{
  25
  26 #ifdef __cplusplus
  27 extern "C" {
  28 #endif
  29
  30 /// @brief Broadcasts input to defined by @p broadcast_sizes output. @p broadcast_axes are used to
  31 ///        reinterpret input (reshape) inside algorithm.
  32 ///
  33 /// @details Takes input, reinterpret it according to @p broadcast_axes
  34 ///          and copies it to output once or multiple times.
  35 /// @n
  36 /// @n Simple example with empty @p broadcast_axes. Lets assume that:
  37 /// @n      <tt>input_sizes = (in_b, in_f, in_y, in_x)</tt>
  38 /// @n      <tt>broadcast_sizes = (bs_b, bs_f, bs_y, bs_x)</tt>
  39 /// @n      <tt>broadcast_axes = () - empty</tt>
  40 /// @n The input is broadcasted on each dimension where <tt>bs_{dim} > in_{dim}</tt> and <tt>bs_{dim}</tt>
  41 ///    is dividable by <tt>in_{dim}</tt> (input is copied <tt>bs_{dim} / in_{dim}</tt> times).
  42 ///    The dimensions where <tt>bs_{dim}</tt> is equal to <tt>in_{dim}</tt> remain unchanged.
  43 /// @n The resulting output will have sizes equal to @p broadcast_sizes and contains values from
  44 ///    input that meet following criteria:
  45 /// @n      <tt>output[(b, f, y, x)] = input[(b % in_b, f % in_f, y % in_y, x % in_x)]</tt>
  46 /// @n where <tt>(b, f, y, x)</tt> is a position of value in a primitive output.
  47 /// @n
  48 /// @n More complicated example with non empty @p broadcast_axes. Lets assume that:
  49 /// @n      <tt>broadcast_sizes = (bs_b, bs_f, bs_y, bs_x)</tt>
  50 /// @n      <tt>broadcast_axes = (2)</tt>
  51 /// @n Taking into account broadcast_axes size (=1) primitive's input must be (4 - 1 = 3):
  52 /// @n      <tt>primitive input = (1, in_b, in_f, in_x)</tt>
  53 /// @n Due to broadcast_axes = (2) primitive will interpret input as:
  54 /// @n      <tt>primitive input(internal representation) = (in_b, in_f, 1, in_x)</tt>
  55 /// @n Now, you can apply broadcast rules from previous example to modified (reinterpreted)
  56 ///    input and output:
  57 /// @n      <tt>input_sizes = (in_b, in_f, 1, in_x)</tt>
  58 /// @n      <tt>output_shape = (bs_b, bs_f, bs_y, bs_x)</tt>
  59 /// @n      <tt>broadcast_axes = () - empty</tt>
  60 /// @n
  61 /// @n@b Requirements:
  62 /// @n - @p broadcast_sizes must be positive on all dimensions.
  63 /// @n - @p broadcast_axes size (dimensions count) must be within (inclusive) range
  64 ///      0 - 4.
  65 /// @n - @p broadcast_axes mustn't have duplicate values.
  66 /// @n - Values of @p broadcast_axes must be within (inclusive) range 0 - 3
  67 /// @n - @p output_shape must be greater (dividable) than or equal to reinterpreted
  68 ///      input on all dimensions.
  69 /// @n Breaking any of these conditions will raise an exception.
  70 CLDNN_BEGIN_PRIMITIVE_DESC(broadcast)
  71 /// @brief Sizes of broadcast. Output size of current primitive will match broadcast sizes (layout type
  72 ///        will not change).
  73 cldnn_tensor broadcast_sizes;
  74 /// @brief Array of axes positions from output shape (0-based, from left to right)
  75 ///        along which broadcast should happen.
  76 cldnn_uint16_t_arr broadcast_axes;
  77
  78 CLDNN_END_PRIMITIVE_DESC(broadcast)
  79
  80 CLDNN_DECLARE_PRIMITIVE_TYPE_ID(broadcast);
  81
  82 #ifdef __cplusplus
  83 }
  84 #endif
  85
  86 /// @}
  87 /// @}
  88 /// @}
  89