onert-micro/luci-interpreter/src/kernels/AveragePool2D.cpp

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2020 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
   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 "Builders.h"
  18
  19 #include "kernels/Utils.h"
  20 #include "PALAveragePool2D.h"
  21
  22 namespace luci_interpreter
  23 {
  24
  25 // TODO: reduce code duplication with MaxPool2D
  26 void configure_kernel_CircleAveragePool2D(const circle::Operator *cur_op,
  27                                           BaseRuntimeGraph *runtime_graph)
  28 {
  29   const auto input_index = cur_op->inputs()->operator[](0);
  30   const auto output_index = cur_op->outputs()->operator[](0);
  31
  32   assert(input_index != -1);
  33   assert(output_index != -1);
  34
  35   const auto input = runtime_graph->getCircleTensorByIndex(input_index);
  36   const auto output = runtime_graph->getCircleTensorByIndex(output_index);
  37
  38   LUCI_INTERPRETER_CHECK(Tensor::element_type(input) == Tensor::element_type(output));
  39   assert(Tensor::num_dims(input) == 4);
  40 }
  41
  42 void execute_kernel_CircleAveragePool2D(const circle::Operator *cur_op,
  43                                         BaseRuntimeGraph *runtime_graph)
  44 {
  45   const auto input_index = cur_op->inputs()->operator[](0);
  46   const auto output_index = cur_op->outputs()->operator[](0);
  47
  48   assert(input_index != -1);
  49   assert(output_index != -1);
  50
  51   const auto input = runtime_graph->getCircleTensorByIndex(input_index);
  52   auto output = runtime_graph->getCircleTensorByIndex(output_index);
  53
  54   const auto *options = cur_op->builtin_options_as_Pool2DOptions();
  55
  56   const int32_t input_height = Tensor::dim(input, 1);
  57   const int32_t input_width = Tensor::dim(input, 2);
  58
  59   const int32_t output_height = kernels::computeOutputSize(
  60     luci_padding(options->padding()), input_height, options->filter_height(), options->stride_h());
  61   const int32_t output_width = kernels::computeOutputSize(
  62     luci_padding(options->padding()), input_width, options->filter_width(), options->stride_w());
  63
  64   const auto padding_height = kernels::computePadding(options->stride_h(), 1, input_height,
  65                                                       options->filter_height(), output_height);
  66   const auto padding_width = kernels::computePadding(options->stride_w(), 1, input_width,
  67                                                      options->filter_width(), output_width);
  68
  69   const auto *input_data = runtime_graph->getDataByTensor(input);
  70   auto *output_data = runtime_graph->getDataByTensor(output);
  71
  72   float activation_min{};
  73   float activation_max{};
  74   kernels::calculateActivationRange(luci_actfunc(options->fused_activation_function()),
  75                                     &activation_min, &activation_max);
  76   luci_interpreter_pal::PoolParams params{};
  77   params.padding_values.height = padding_height;
  78   params.padding_values.width = padding_width;
  79   params.stride_height = options->stride_h();
  80   params.stride_width = options->stride_w();
  81   params.filter_height = options->filter_height();
  82   params.filter_width = options->filter_width();
  83   params.float_activation_min = activation_min;
  84   params.float_activation_max = activation_max;
  85
  86   switch (Tensor::element_type(input))
  87   {
  88 #ifndef DIS_FLOAT
  89     case DataType::FLOAT32:
  90       luci_interpreter_pal::AveragePool(
  91         params, kernels::getTensorShape(input), kernels::getTensorData<float>(input_data),
  92         kernels::getTensorShape(output), kernels::getTensorData<float>(output_data));
  93       break;
  94 #endif // DIS_FLOAT
  95     default:
  96       assert(false && "Unsupported type.");
  97   }
  98 }
  99
 100 } // namespace luci_interpreter