/**
 * Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2023. All rights reserved.
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
 * you may not use this file except in compliance with the License.
 * You may obtain a copy of the License at
 *
 * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */
#ifndef OP_API_INC_LEVEL2_ACLNN_ELU_H_
#define OP_API_INC_LEVEL2_ACLNN_ELU_H_

#include "aclnn/aclnn_base.h"

#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif

/**
 * 算子功能：对输入张量self中的每个元素x调用指数线性单元激活函数ELU，并将得到的结果存入输出张量out中。
 * 计算公式：如下
 * $$
 * ELU(x) =
 * \begin{cases}
 * scale \ast x, \quad x > 0\\
 * \alpha \ast scale \ast (exp(x \ast inputScale)-1), \quad x \leq 0
 * \end{cases}
 * $$
 *
 * 实现说明：如下
 *
 * 计算图：如下
 *
 * ```mermaid
 * graph LR
 *     A[(Self)] --> B([l0op::Contiguous])
 *     B --> C([l0op::Elu])
 *     C --> D([l0op::Cast])
 *     D --> E([l0op::ViewCopy])
 *     E --> F[(out)]
 *     G((alpha)) --> C
 *     H((scale)) --> C
 *     I((inputScale)) --> C
 * ```
 */

/**
 * @brief aclnnElu的第一段接口，根据具体的计算流程，计算workspace大小。
 * @domain aclnn_ops_infer
 * @param [in] self: 表示ELU激活函数的输入，npu device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16，支持非连续
 * 的Tensor，数据格式支持ND，数据维度不支持8维以上。
 * @param [in] alpha: 表示ELU激活函数的激活系数，host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换为FLOAT的数据类型。
 * @param [in] scale：表示ELU激活函数的缩放系数，host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换为FLOAT的数据类型。
 * @param [in] inputScale：表示ELU激活函数的输入的缩放系数，host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换为FLOAT的数据类型。
 * @param [in] out: 表示ELU激活函数的输出，npu device侧的aclTensor，数据类型需要是self可转换的数据类型，shape需要与self一致，
 * 支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，数据维度不支持8维以上。
 * @param [out] workspaceSize: 返回用户需要在npu device侧申请的workspace大小。
 * @param [out] executor: 返回op执行器，包含了算子计算流程。
 * @return aclnnStatus: 返回状态码。
 */
aclnnStatus aclnnEluGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclScalar *alpha, const aclScalar *scale,
                                     const aclScalar *inputScale, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize,
                                     aclOpExecutor **executor);

/**
 * @brief aclnnElu的第二段接口，用于执行计算。
 * @param [in] workspace: 在npu device侧申请的workspace内存起址。
 * @param [in] workspaceSize: 在npu device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnEluGetWorkspaceSize获取。
 * @param [in] executor: op执行器，包含了算子计算流程。
 * @param [in] stream: acl stream流。
 * @return aclnnStatus: 返回状态码。
 */
aclnnStatus aclnnElu(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream);

/**
 * @brief aclnnInplaceElu的第一段接口，根据具体的计算流程，计算workspace大小
 * @domain aclnn_ops_infer。
 * @param [in] selfRef: 表示ELU激活函数的输入，npu device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16，支持非
 * 连续的Tensor，数据格式支持ND，数据维度不支持8维以上。
 * @param [in] alpha: 表示ELU激活函数的激活系数，host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换为FLOAT的数据类型。
 * @param [in] scale：表示ELU激活函数的缩放系数，host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换为FLOAT的数据类型。
 * @param [in] inputScale：表示ELU激活函数的输入的缩放系数，host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换为FLOAT的数据类型。
 * @param [out] workspaceSize: 返回用户需要在npu device侧申请的workspace大小。
 * @param [out] executor: 返回op执行器，包含了算子计算流程。
 * @return aclnnStatus: 返回状态码。
 */
aclnnStatus aclnnInplaceEluGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, const aclScalar *alpha, const aclScalar *scale,
                                            const aclScalar *inputScale, uint64_t *workspaceSize,
                                            aclOpExecutor **executor);

/**
 * @brief aclnnInplaceElu的第二段接口，用于执行计算。
 * @param [in] workspace: 在npu device侧申请的workspace内存起址。
 * @param [in] workspaceSize: 在npu device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnInplaceEluGetWorkspaceSize获取。
 * @param [in] executor: op执行器，包含了算子计算流程。
 * @param [in] stream: acl stream流。
 * @return aclnnStatus: 返回状态码。
 */
aclnnStatus aclnnInplaceElu(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream);

#ifdef __cplusplus
}
#endif

#endif  // OP_API_INC_LEVEL2_ACLNN_ELU_H_