onert-micro/luci-interpreter/src/kernels/PadV2.cpp

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2021 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/PadV2.h"
  19
  20 #include "kernels/Utils.h"
  21
  22 #include <tensorflow/lite/kernels/internal/reference/pad.h>
  23
  24 #include <limits>
  25
  26 namespace luci_interpreter
  27 {
  28 namespace kernels
  29 {
  30
  31 PadV2::PadV2(const Tensor *input, const Tensor *paddings, const Tensor *constant_values,
  32              Tensor *output)
  33   : Kernel({input, paddings, constant_values}, {output})
  34 {
  35 }
  36
  37 void PadV2::configure()
  38 {
  39   const Shape &input_shape = input()->shape();
  40   const int num_dims = input_shape.num_dims();
  41
  42   if (num_dims > 4)
  43     assert(false && "Unsupported number of dimensions.");
  44
  45   assert(output()->element_type() == input()->element_type());
  46   assert(paddings()->element_type() == DataType::S32);
  47   assert(constant_values()->element_type() == output()->element_type());
  48   // Paddings shape should be [N, 2].
  49   assert(paddings()->shape().num_dims() == 2);
  50   assert(paddings()->shape().dim(0) == num_dims);
  51   assert(paddings()->shape().dim(1) == 2);
  52   // Constant values elements number should be 1.
  53   assert(constant_values()->shape().num_elements() == 1);
  54
  55   Shape output_shape(num_dims);
  56   const auto *paddings_data = getTensorData<int32_t>(paddings());
  57   for (int i = 0; i < num_dims; ++i)
  58   {
  59     const int32_t padding_before = paddings_data[i * 2];
  60     const int32_t padding_after = paddings_data[i * 2 + 1];
  61     assert(padding_before >= 0 && padding_after >= 0);
  62     output_shape.dim(i) = input_shape.dim(i) + padding_before + padding_after;
  63   }
  64   // TODO: enable it only if kernel with dynamic shapes
  65   output()->resize(output_shape);
  66 }
  67
  68 void PadV2::execute() const
  69 {
  70   const int num_dims = input()->shape().num_dims();
  71
  72   tflite::PadParams params{};
  73   params.left_padding_count = num_dims;
  74   params.right_padding_count = num_dims;
  75
  76   const auto *paddings_data = getTensorData<int32_t>(paddings());
  77   for (int i = num_dims - 1; i >= 0; --i)
  78   {
  79     params.left_padding[i] = paddings_data[i * 2];
  80     params.right_padding[i] = paddings_data[i * 2 + 1];
  81   }
  82
  83   switch (input()->element_type())
  84   {
  85     case DataType::FLOAT32:
  86     {
  87       const auto pad_value = getTensorData<float>(constant_values())[0];
  88       tflite::reference_ops::Pad(params, getTensorShape(input()), getTensorData<float>(input()),
  89                                  &pad_value, getTensorShape(output()),
  90                                  getTensorData<float>(output()));
  91       break;
  92     }
  93     case DataType::U8:
  94     {
  95       assert(output()->zero_point() >= std::numeric_limits<uint8_t>::min());
  96       assert(output()->zero_point() <= std::numeric_limits<uint8_t>::max());
  97       const auto pad_value = getTensorData<uint8_t>(constant_values())[0];
  98       tflite::reference_ops::Pad(params, getTensorShape(input()), getTensorData<uint8_t>(input()),
  99                                  &pad_value, getTensorShape(output()),
 100                                  getTensorData<uint8_t>(output()));
 101       break;
 102     }
 103     default:
 104       assert(false && "Unsupported type.");
 105   }
 106 }
 107
 108 } // namespace kernels
 109 } // namespace luci_interpreter