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 */
 
import {AvgPool3D, AvgPool3DAttrs, AvgPool3DInputs, backend_util, KernelConfig} from '@tensorflow/tfjs';
 
import {createTensorsTypeOpAttr, NodeJSKernelBackend} from '../nodejs_kernel_backend';
 
export const avgPool3DConfig: KernelConfig = {
  kernelName: AvgPool3D,
  backendName: 'tensorflow',
  kernelFunc: (args) => {
    const {x} = args.inputs as AvgPool3DInputs;
    const backend = args.backend as NodeJSKernelBackend;
    const {filterSize, strides, pad, dimRoundingMode, dataFormat} =
        args.attrs as unknown as AvgPool3DAttrs;
 
    const convInfo = backend_util.computePool3DInfo(
        x.shape as [number, number, number, number, number], filterSize,
        strides, 1 /* dilations */, pad, dimRoundingMode, dataFormat);
 
    if (convInfo.padInfo.type !== 'VALID' && convInfo.padInfo.type !== 'SAME') {
      throw new Error(
          `TF Backend supports only 'valid' and 'same' padding ` +
          `while padding was ${convInfo.padInfo.type}`);
    }
    const ksize = [
      1, convInfo.filterDepth, convInfo.filterHeight, convInfo.filterWidth, 1
    ];
    const $strides = [
      1, convInfo.strideDepth, convInfo.strideHeight, convInfo.strideWidth, 1
    ];
    const padding = convInfo.padInfo.type;
    const $dataFormat =
        convInfo.dataFormat === 'channelsLast' ? 'NDHWC' : 'NCDHW';
    const opAttrs = [
      createTensorsTypeOpAttr('T', x.dtype),
      {name: 'ksize', type: backend.binding.TF_ATTR_INT, value: ksize},
      {name: 'strides', type: backend.binding.TF_ATTR_INT, value: $strides},
      {name: 'padding', type: backend.binding.TF_ATTR_STRING, value: padding},
      {
        name: 'data_format',
        type: backend.binding.TF_ATTR_STRING,
        value: $dataFormat
      },
    ];
    return backend.executeSingleOutput(AvgPool3D, opAttrs, [x]);
  }
};