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import {KernelConfig, Multinomial, MultinomialAttrs, MultinomialInputs, scalar} from '@tensorflow/tfjs';
 
import {createTensorsTypeOpAttr, NodeJSKernelBackend} from '../nodejs_kernel_backend';
 
export const multinomialConfig: KernelConfig = {
  kernelName: Multinomial,
  backendName: 'tensorflow',
  kernelFunc: (args) => {
    const {logits} = args.inputs as MultinomialInputs;
    const backend = args.backend as NodeJSKernelBackend;
    const {numSamples, seed, normalized} =
        args.attrs as unknown as MultinomialAttrs;
 
    if (normalized) {
      throw new Error(
          'TF Node backend does not support normalized logits ' +
          'passed to multinomial');
    }
    const opAttrs = [
      createTensorsTypeOpAttr('T', logits.dtype),
      createTensorsTypeOpAttr('output_dtype', 'int32'),
      {name: 'seed', type: backend.binding.TF_ATTR_INT, value: seed},
      {name: 'seed2', type: backend.binding.TF_ATTR_INT, value: seed * seed},
    ];
    const numSamplesTensor = scalar(numSamples, 'int32');
    const res = backend.executeSingleOutput(
        Multinomial, opAttrs, [logits, numSamplesTensor]);
    numSamplesTensor.dispose();
    return res;
  }
};