runtime/onert/backend/acl_cl/ConstantInitializer.cc

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  15  */
  16
  17 #include "ConstantInitializer.h"
  18
  19 namespace onert
  20 {
  21 namespace backend
  22 {
  23 namespace acl_cl
  24 {
  25
  26 ConstantInitializer::ConstantInitializer(const ir::Operands &operands,
  27                                          const std::shared_ptr<ITensorRegistry> &tensor_reg)
  28     : acl_common::AclConstantInitializer{operands, tensor_reg}
  29 {
  30   // DO NOTHING
  31 }
  32
  33 void ConstantInitializer::visit(const ir::operation::EmbeddingLookup &node)
  34 {
  35   copyInputInitialize(node, ir::operation::EmbeddingLookup::LOOKUPS);
  36 }
  37
  38 void ConstantInitializer::visit(const ir::operation::Gather &node)
  39 {
  40   copyInputInitialize(node, ir::operation::Gather::INDICES);
  41 }
  42
  43 void ConstantInitializer::visit(const ir::operation::HashtableLookup &node)
  44 {
  45   copyInputInitialize(node, ir::operation::HashtableLookup::LOOKUPS);
  46   copyInputInitialize(node, ir::operation::HashtableLookup::KEYS);
  47 }
  48
  49 void ConstantInitializer::visit(const ir::operation::SpaceToBatchND &node)
  50 {
  51   const auto &block_size_index = node.getInputs().at(ir::operation::SpaceToBatchND::BLOCK_SIZE);
  52   const auto &block_size_obj = _operands.at(block_size_index);
  53
  54   if (block_size_obj.isConstant())
  55   {
  56     _init_map[block_size_index] = [](const ir::Operand &model_obj, backend::ITensor &obj) {
  57       assert(model_obj.data());
  58       const auto &shape = model_obj.shape();
  59       const auto base = reinterpret_cast<const int32_t *>(model_obj.data()->base());
  60       assert(model_obj.shape().rank() == 1);
  61       obj.access([&](ITensor &tensor) {
  62         for (size_t i = 0; i < shape.num_elements(); ++i)
  63         {
  64           const int32_t value = base[shape.num_elements() - i - 1];
  65           int32_t *into = reinterpret_cast<int32_t *>(tensor.buffer() +
  66                                                       tensor.calcOffset({static_cast<int32_t>(i)}));
  67           *into = value;
  68         }
  69       });
  70     };
  71   }
  72
  73   const auto &paddings_index = node.getInputs().at(ir::operation::SpaceToBatchND::PADDINGS);
  74   const auto &paddings_obj = _operands.at(paddings_index);
  75   if (paddings_obj.isConstant())
  76   {
  77     _init_map[paddings_index] = [](const ir::Operand &model_obj, backend::ITensor &obj) {
  78       assert(model_obj.data());
  79       const auto &shape = model_obj.shape();
  80       const auto base = reinterpret_cast<const int32_t *>(model_obj.data()->base());
  81       assert(model_obj.shape().rank() == 2);
  82       assert(obj.dimension(0) == 2);
  83       obj.access([&](ITensor &tensor) {
  84         for (auto i = 0; i < shape.dim(0); ++i)
  85         {
  86           for (auto j = 0; j < shape.dim(1); ++j)
  87           {
  88             const int32_t value = base[i * 2 + j];
  89             int32_t *into = reinterpret_cast<int32_t *>(
  90                 tensor.buffer() + tensor.calcOffset({shape.dim(0) - i - 1, j}));
  91             *into = value;
  92           }
  93         }
  94       });
  95     };
  96   }
  97 }
  98
  99 } // namespace acl_cl
 100 } // namespace backend
 101 } // namespace onert