InfiniTensor/include/core/tensor_base.h

270 lines
8.0 KiB
C
Raw Normal View History

2022-08-05 12:50:34 +08:00
#pragma once
#include "core/object.h"
#include "core/ref.h"
namespace it {
// class Tensor;
class TensorBaseNode;
class TensorNode;
class OperatorNode;
class GraphNode;
using TensorBase = Ref<TensorBaseNode>;
using Tensor = Ref<TensorNode>;
using Operator = Ref<OperatorNode>;
using Graph = Ref<GraphNode>;
using TensorVec = vector<Tensor>;
using OpVec = vector<Operator>;
using VType = uint32_t;
enum class DataType {
Float32,
Int32,
};
2022-08-05 12:50:34 +08:00
class TensorBaseNode : public Object {
public:
// enum TensorType {
// Input,
// Weight,
// Invalid,
// NotCounted,
// };
// // TODO: is more compute state needed?
// enum ComputeState {
// NotComputed,
// // Allocated,
// // Initialized,
// // ComputedPartial,
// ComputedFull,
// };
protected:
int dim;
DataType dtype;
vector<WRef<TensorBaseNode>> inputOf;
WRef<TensorBaseNode> outputOf;
// TODO: use a blob instead of vector
Ref<VType[]> data;
2022-08-05 12:50:34 +08:00
// ComputeState computed;
// static int random_seed[256 * 16];
// static bool random_inited;
public:
TensorBaseNode(int dim, DataType dtype);
virtual ~TensorBaseNode() {}
Ref<VType[]> getDataPtr() const { return data; }
2022-08-05 12:50:34 +08:00
VType getData(size_t offset) const;
DataType getDType() const { return dtype; }
// uint64_t getHash() const { return hash; }
// void setInputOf(const OpVec &ops) {
// inputOf.clear();
// for (const auto &op : ops)
// inputOf.emplace_back(op);
// }
// void addInputOf(Operator op) { inputOf.emplace_back(op); }
// void setOutputOf(Operator op) { outputOf = op; }
// const OpVec &getInputOf() { return inputOf; }
// Operator *getOutputOf() { return outputOf; }
// std::pair<Operator *, int> getOutputOfWithIndex();
// const Dim &getDims() const { return dims; }
// void setDims(const Dim &dms) { dims = dms; }
// bool dataRand(int seed = 0) {
// if (data == nullptr)
// data = new VType[size()];
// if (!random_inited)
// initFastrand();
// // srand(seed);
// // faster rand generator; parallel
// size_t iEnd = size();
// // std::cerr << "Init beginned " << std::endl;
// #pragma omp parallel for
// for (size_t i = 0; i < iEnd; ++i)
// data[i] = fastrand(random_seed[omp_get_thread_num() * 16]) %
// 10000;
// // std::cerr << "Init finished" << std::endl;
// computed = ComputedFull;
// return true;
// }
// bool setScalar(VType val) {
// if (data == nullptr || !dims.empty())
// return false;
// data[0] = val;
// return true;
// }
// bool setData(const Dim &ds, VType val) {
// if (data == nullptr || ds.size() != dims.size())
// return false;
// data[getOffset(ds)] = val;
// return true;
// }
// bool setData(size_t pos, VType val) {
// if (data == nullptr || pos >= size())
// return false;
// data[pos] = val;
// return true;
// }
// VType getScalar() { return data == nullptr ? 0 : data[0]; }
// VType getData(const Dim &ds) {
// assert(data != nullptr);
// auto offset = getOffset(ds);
// return offset == (size_t)-1 ? 0 : data[getOffset(ds)];
// }
// VType getData(size_t pos) {
// assert(data != nullptr);
// assert(pos < size());
// return data[pos];
// }
// VType *getDataPtr() const { return data; }
// size_t getOffset(const Dim &ds) {
// auto nDim = ds.size();
// assert(dims.size() == nDim);
// if (ds.empty())
// return 0;
// for (size_t i = 0; i < nDim; ++i)
// if (ds[i] < 0 || ds[i] >= dims[i])
// return (size_t)-1;
// size_t idx = ds[0];
// size_t dm = 0;
// while (++dm < nDim)
// idx = idx * dims[dm] + ds[dm];
// return idx;
// }
// VType getBroadcastData(const Dim &ds) {
// assert(data != nullptr);
// auto offset = getBroadcastOffset(ds);
// return offset == (size_t)-1 ? 0 : data[getOffset(ds)];
// }
// VType getBroadcastData(size_t pos) {
// assert(data != nullptr);
// return data[pos % size()];
// }
// size_t getBroadcastOffset(const Dim &ds) {
// assert(ds.size() >= dims.size());
// auto nDim = dims.size();
// auto nBroadcastDim = ds.size() - nDim;
// for (size_t i = 0; i < nDim; ++i)
// if (ds[nBroadcastDim + i] < 0 || ds[nBroadcastDim + i] >=
// dims[i])
// return (size_t)-1;
// size_t idx = 0;
// for (size_t i = 0; i < nDim; ++i)
// idx = idx * dims[i] + ds[nBroadcastDim + i];
// return idx;
// }
// void itInit() { it = Dim(dims.size(), 0); }
// void itReset() {
// itInit();
// for (size_t i = 0, iEnd = it.size(); i < iEnd; ++i)
// it[i] = 0;
// }
// bool itValid() {
// if (it.size() != dims.size())
// return false;
// for (size_t i = 0, iEnd = it.size(); i < iEnd; ++i)
// if (it[i] >= dims[i])
// return false;
// return true;
// }
// const Dim &itGet() { return it; }
// void itNext() {
// auto p = it.size() - 1;
// it[p] += 1;
// while (p >= 1) {
// if (it[p] == dims[p]) {
// it[p] = 0;
// it[--p] += 1;
// } else
// break;
// }
// }
// size_t size() const {
// size_t sz = 1;
// auto dm = dims.size();
// while (dm > 0)
// sz *= dims[--dm];
// return sz;
// }
// TensorType getType() const { return type; }
// void setType(TensorType ty) { type = ty; }
// static inline void initFastrand() {
// assert(omp_get_max_threads() <= 256);
// // srand(0); // constant seed for test
// // align random_seed to avoid false sharing
// for (int i = 0; i < 256 * 16; ++i) {
// // random_seed[i] = rand();
// // constant random seed for test
// random_seed[i] = i;
// }
// random_inited = true;
// }
// static inline int fastrand(int &g_seed) {
// g_seed = (214013 * g_seed + 2531011);
// return (g_seed >> 16) & 0x7FFF;
// }
// std::vector<std::vector<int>> const *getSplittingPoints() const {
// assert(!splittingPoints.empty());
// return &splittingPoints;
// }
// bool setSplittingPoints(std::vector<std::vector<int>> value) {
// assert(!value.empty());
// splittingPoints = value;
// return true;
// }
// void printSplittingPoints() {
// if (splittingPoints.empty())
// printf("Empty SplittingPoints");
// else {
// printf("[");
// for (auto &vs : splittingPoints) {
// printf("[");
// for (auto v : vs)
// printf("%2d,", v);
// printf("],");
// }
// printf("]");
// }
// }
// void initSplittingPoints() {
// splittingPoints.resize(getDims().size()); }
// void printShape();
};
} // namespace it