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import * as broadcast_util from '../../ops/broadcast_util';
import {GPGPUProgram} from './gpgpu_math';
 
export class BatchNormProgram implements GPGPUProgram {
  variableNames: string[];
  outputShape: number[] = [];
  userCode: string;
 
  constructor(
      xShape: number[], meanShape: number[], varianceShape: number[],
      offsetShape: number[]|null, scaleShape: number[]|null,
      varianceEpsilon: number) {
    this.variableNames = ['x', 'mean', 'variance'];
    broadcast_util.assertAndGetBroadcastShape(xShape, meanShape);
    broadcast_util.assertAndGetBroadcastShape(xShape, varianceShape);
 
    let offsetSnippet = '0.0';
    if (offsetShape != null) {
      broadcast_util.assertAndGetBroadcastShape(xShape, offsetShape);
      this.variableNames.push('offset');
      offsetSnippet = 'getOffsetAtOutCoords()';
    }
 
    let scaleSnippet = '1.0';
    if (scaleShape != null) {
      broadcast_util.assertAndGetBroadcastShape(xShape, scaleShape);
      this.variableNames.push('scale');
      scaleSnippet = 'getScaleAtOutCoords()';
    }
 
    this.outputShape = xShape;
    this.userCode = `
      void main() {
        float x = getXAtOutCoords();
        float mean = getMeanAtOutCoords();
        float variance = getVarianceAtOutCoords();
        float offset = ${offsetSnippet};
        float scale = ${scaleSnippet};
        float inv = scale * inversesqrt(variance + float(${varianceEpsilon}));
        setOutput(dot(vec3(x, -mean, offset), vec3(inv, inv, 1)));
      }
    `;
  }
}