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

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2020 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
   3  * Copyright 2019 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 #include "kernels/LeakyRelu.h"
  19
  20 #include "kernels/Utils.h"
  21
  22 #include <tensorflow/lite/kernels/internal/reference/leaky_relu.h>
  23
  24 #include "PALLeakyRelu.h"
  25
  26 namespace luci_interpreter
  27 {
  28
  29 namespace kernels
  30 {
  31
  32 LeakyRelu::LeakyRelu(const Tensor *input, Tensor *output, const LeakyReluParams &params)
  33   : KernelWithParams<LeakyReluParams>({input}, {output}, params)
  34 {
  35 }
  36
  37 void LeakyRelu::configure()
  38 {
  39   LUCI_INTERPRETER_CHECK(input()->element_type() == output()->element_type());
  40   if (input()->element_type() == DataType::U8)
  41   {
  42     double alpha_multiplier = input()->scale() * params().alpha / output()->scale();
  43     quantizeMultiplier(alpha_multiplier, &_output_multiplier_alpha, &_output_shift_alpha);
  44     double identity_multiplier = input()->scale() / output()->scale();
  45     quantizeMultiplier(identity_multiplier, &_output_multiplier_identity, &_output_shift_identity);
  46   }
  47   // TODO: enable it only if kernel with dynamic shapes
  48   output()->resize(input()->shape());
  49 }
  50
  51 void LeakyRelu::execute() const
  52 {
  53   switch (input()->element_type())
  54   {
  55     case DataType::FLOAT32:
  56       evalFloat();
  57       break;
  58     case DataType::U8:
  59       evalQuantized();
  60       break;
  61     default:
  62       assert(false && "Unsupported type.");
  63   }
  64 }
  65
  66 void LeakyRelu::evalFloat() const
  67 {
  68   tflite::LeakyReluParams op_params{};
  69   op_params.alpha = params().alpha;
  70   luci_interpreter_pal::LeakyRelu(op_params, getTensorShape(input()), getTensorData<float>(input()),
  71                                   getTensorShape(output()), getTensorData<float>(output()));
  72 }
  73
  74 void LeakyRelu::evalQuantized() const
  75 {
  76   tflite::LeakyReluParams op_params{};
  77   op_params.input_offset = input()->zero_point();
  78   op_params.output_offset = output()->zero_point();
  79   op_params.output_multiplier_alpha = _output_multiplier_alpha;
  80   op_params.output_shift_alpha = _output_shift_alpha;
  81   op_params.output_multiplier_identity = _output_multiplier_identity;
  82   op_params.output_shift_identity = _output_shift_identity;
  83
  84   tflite::reference_ops::QuantizeLeakyRelu(
  85     op_params, getTensorShape(input()), getTensorData<uint8_t>(input()), getTensorShape(output()),
  86     getTensorData<uint8_t>(output()));
  87 }
  88
  89 } // namespace kernels
  90 } // namespace luci_interpreter