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import {GPGPUProgram} from './gpgpu_math';
 
export class LRNPackedProgram implements GPGPUProgram {
  variableNames = ['x'];
  outputShape: number[] = [];
  userCode: string;
  packedInputs = true;
  packedOutput = true;
 
  constructor(
      xShape: number[], radius: number, bias: number, alpha: number,
      beta: number) {
    const rad = radius;
    const maxD = xShape[3] - 1;
    this.outputShape = xShape;
 
    // optimize pow(bias + alpha * sum, -beta)
    // src: https://github.com/tensorflow/tensorflow/..
    // blob/26033a1644a9c4a5fbe3170ab2e864b6a4ccd4ca/..
    // tensorflow/core/kernels/mkl_lrn_op.cc#L320
    let powOperator;
    const basis = `float(${bias}) + float(${alpha}) * sum`;
    if (beta === 0.5) {
      powOperator = `inversesqrt(${basis})`;
    } else if (beta === 1.0) {
      powOperator = `1.0/(${basis})`;
    } else {
      powOperator = `exp(log(${basis}) * float(-${beta}));`;
    }
 
    this.userCode = `
      void main() {
        ivec4 coords = getOutputCoords();
        int b = coords.x;
        int r = coords.y;
        int c = coords.z;
        int d = coords.w;
 
        bool hasNextCol = d < ${this.outputShape[3]};
        bool hasNextRow = c < ${this.outputShape[2]};
 
        vec4 sum = vec4(0.);
        vec4 xFragAtOutputCoords = getX(b, r, c, d);
 
        vec4 xAtOutputCoords = vec4(
          getChannel(xFragAtOutputCoords, vec2(c, d)),
          hasNextCol ?
            getChannel(xFragAtOutputCoords, vec2(c, d + 1)) : 0.0,
          hasNextRow ?
            getChannel(xFragAtOutputCoords , vec2(c + 1, d)) : 0.0,
          (hasNextRow && hasNextCol) ?
            getChannel(xFragAtOutputCoords, vec2(c + 1, d + 1)) : 0.0
        );
 
        int firstChannel = d - ${rad};
        vec2 cache = vec2(0.);
        if(firstChannel >= 0){
          vec4 firstChannelFrag = getX(b, r, c, firstChannel);
          cache.x = getChannel(firstChannelFrag, vec2(c, firstChannel));
            if(hasNextRow){
              cache.y = getChannel(firstChannelFrag, vec2(c + 1, firstChannel));
            }
        }
 
        ivec2 depth = ivec2(d, d + 1);
        for (int j = - ${rad}; j <= ${rad}; j++) {
          ivec2 idx = depth + j;
          bvec2 aboveLowerBound = greaterThanEqual(idx, ivec2(0));
          bvec2 belowUpperBound = lessThanEqual(idx, ivec2(${maxD}));
 
          bool depthInRange = aboveLowerBound.x && belowUpperBound.x;
          bool depthPlusOneInRange = aboveLowerBound.y && belowUpperBound.y;
 
          if(depthInRange || depthPlusOneInRange){
            vec4 z = vec4(0.);
            vec4 xFragAtCurrentDepth;
            z.xz = cache.xy;
            if(depthPlusOneInRange && hasNextCol){
              xFragAtCurrentDepth = idx.y != d ?
                getX(b, r, c, idx.y) : xFragAtOutputCoords;
              z.y = getChannel(xFragAtCurrentDepth, vec2(c, idx.y));
              if(hasNextRow){
                z.w = getChannel(xFragAtCurrentDepth, vec2(c + 1, idx.y));
              }
            }
            cache.xy = z.yw;
            sum += z * z;
          }
        }
        vec4 result = xAtOutputCoords * ${powOperator};
        setOutput(result);
      }
    `;
  }
}