onert-micro/luci-interpreter/src/kernels/Relu6.cpp

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  16  */
  17
  18 #include "kernels/Relu6.h"
  19 #include "kernels/Utils.h"
  20
  21 #include "PALRelu6.h"
  22
  23 namespace luci_interpreter
  24 {
  25
  26 namespace kernels
  27 {
  28
  29 Relu6::Relu6(const Tensor *input, Tensor *output) : Kernel({input}, {output}) {}
  30
  31 void Relu6::configure()
  32 {
  33   LUCI_INTERPRETER_CHECK(input()->element_type() == output()->element_type());
  34
  35   if (input()->element_type() == DataType::U8)
  36   {
  37     double multiplier = input()->scale() / output()->scale();
  38     quantizeMultiplier(multiplier, &_output_multiplier, &_output_shift);
  39   }
  40   // TODO: enable it only if kernel with dynamic shapes
  41   output()->resize(input()->shape());
  42 }
  43
  44 void Relu6::execute() const
  45 {
  46   switch (input()->element_type())
  47   {
  48     case DataType::FLOAT32:
  49       evalFloat();
  50       break;
  51     case DataType::U8:
  52       evalQuantized();
  53       break;
  54     default:
  55       assert(false && "Unsupported type.");
  56   }
  57 }
  58
  59 void Relu6::evalFloat() const
  60 {
  61   const auto input_data = getTensorData<float>(input());
  62   const auto input_shape = getTensorShape(input());
  63   auto output_data = getTensorData<float>(output());
  64   auto output_shape = getTensorShape(output());
  65
  66   luci_interpreter_pal::Relu6(input_shape, input_data, output_shape, output_data);
  67 }
  68
  69 void Relu6::evalQuantized() const
  70 {
  71   tflite::ReluParams params;
  72   params.input_offset = input()->zero_point();
  73   params.output_offset = output()->zero_point();
  74   params.output_multiplier = _output_multiplier;
  75   params.output_shift = _output_shift;
  76
  77   params.quantized_activation_min =
  78     std::max(static_cast<int32_t>(std::numeric_limits<uint8_t>::min()), params.output_offset);
  79   params.quantized_activation_max =
  80     std::min(static_cast<int32_t>(std::numeric_limits<uint8_t>::max()),
  81              params.output_offset + static_cast<int32>(roundf(6.f / output()->scale())));
  82
  83   luci_interpreter_pal::ReluX(params, getTensorShape(input()), getTensorData<uint8_t>(input()),
  84                               getTensorShape(output()), getTensorData<uint8_t>(output()));
  85 }
  86
  87 } // namespace kernels
  88 } // namespace luci_interpreter