inference-engine/thirdparty/clDNN/kernel_selector/core/actual_kernels/strided_slice/strided_slice_kernel_ref.cpp

   1 /*
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   3 //
   4 // Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   5 // you may not use this file except in compliance with the License.
   6 // You may obtain a copy of the License at
   7 //
   8 //      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   9 //
  10 // Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  11 // distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  12 // WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  13 // See the License for the specific language governing permissions and
  14 // limitations under the License.
  15 */
  16
  17 #include "strided_slice_kernel_ref.h"
  18 #include "kernel_selector_utils.h"
  19
  20 namespace kernel_selector
  21 {
  22     ParamsKey StridedSliceKernelRef::GetSupportedKey() const
  23     {
  24         ParamsKey k;
  25         k.EnableInputDataType(Datatype::F16);
  26         k.EnableInputDataType(Datatype::F32);
  27         k.EnableOutputDataType(Datatype::F16);
  28         k.EnableOutputDataType(Datatype::F32);
  29         k.EnableAllInputLayout();
  30         k.EnableAllOutputLayout();
  31         k.EnableTensorOffset();
  32         k.EnableTensorPitches();
  33         k.EnableBatching();
  34         return k;
  35     }
  36
  37     CommonDispatchData StridedSliceKernelRef::SetDefault(const strided_slice_params& params, const optional_params&) const
  38     {
  39         CommonDispatchData runInfo;
  40         std::vector<size_t> gws;
  41
  42         // If the new_axis_mask is set, then begin, end, and stride are ignored
  43         // and a new length 1 dimension is adding. Input data just copying to output
  44         // TODO: remove data copying in case where only shape size changing
  45         if (params.new_axis_mask.size() != 0)
  46             gws = { params.inputs[0].Batch().v, params.inputs[0].Feature().v, params.inputs[0].Y().v * params.inputs[0].X().v };
  47         else
  48             gws = { params.output.Batch().v, params.output.Feature().v, params.output.Y().v * params.output.X().v };
  49
  50         auto lws = GetOptimalLocalWorkGroupSizes(gws);
  51
  52         runInfo.gws0 = gws[0];
  53         runInfo.gws1 = gws[1];
  54         runInfo.gws2 = gws[2];
  55
  56         runInfo.lws0 = lws[0];
  57         runInfo.lws1 = lws[1];
  58         runInfo.lws2 = lws[2];
  59
  60         return runInfo;
  61     }
  62
  63     JitConstants StridedSliceKernelRef::GetJitConstants(const strided_slice_params& params) const
  64     {
  65         JitConstants jit = MakeBaseParamsJitConstants(params);
  66
  67         auto makeJitConstForParam = [](JitConstants& jit, const std::string name, const std::vector<int32_t> vec) {
  68             jit.AddConstant(MakeJitConstant(name + "_SIZES", vec));
  69             jit.AddConstant(MakeJitConstant(name + "_BATCH", vec[0]));
  70             jit.AddConstant(MakeJitConstant(name + "_FEATURE", vec[1]));
  71             jit.AddConstant(MakeJitConstant(name + "_Y", vec[2]));
  72             jit.AddConstant(MakeJitConstant(name + "_X", vec[3]));
  73         };
  74
  75         makeJitConstForParam(jit, "SLICE_BEGIN", params.striding_params[0]);
  76         makeJitConstForParam(jit, "SLICE_END", params.striding_params[1]);
  77         makeJitConstForParam(jit, "SLICE_STEPS", params.striding_params[2]);
  78
  79         jit.AddConstant(MakeJitConstant("NEW_AXIS_MODE", std::find(params.new_axis_mask.begin(), params.new_axis_mask.end(), 1) != params.new_axis_mask.end()));
  80
  81         return jit;
  82     }
  83
  84     KernelsData StridedSliceKernelRef::GetKernelsData(const Params& params, const optional_params& options) const
  85     {
  86         KernelData kd = KernelData::Default<strided_slice_params>(params);
  87         strided_slice_params& newParams = *static_cast<strided_slice_params*>(kd.params.get());
  88
  89         assert(params.GetType() == KernelType::STRIDED_SLICE);
  90
  91         auto runInfo = SetDefault(newParams, options);
  92         auto entry_point = GetEntryPoint(kernelName, newParams.layerID, options);
  93         auto cldnn_jit = GetJitConstants(newParams);
  94         std::string jit = CreateJit(kernelName, cldnn_jit, entry_point);
  95
  96         auto& kernel = kd.kernels[0];
  97
  98         FillCLKernelData(kernel, runInfo, params.engineInfo, kernelName, jit, entry_point);
  99
 100         kd.estimatedTime = DONT_USE_IF_HAVE_SOMETHING_ELSE;
 101
 102         return{ kd };
 103     }
 104 }