text: /* Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
  
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  #pragma once
  #ifndef _USE_MATH_DEFINES
  #define _USE_MATH_DEFINES
  #endif
  #ifndef NOMINMAX
  #define NOMINMAX
  #endif
  #include "unsupported/Eigen/CXX11/Tensor"
  
  namespace phi {
  namespace funcs {
  
  template <typename EigenDevice, typename T, int Rank>
  struct EigenBroadcast {
    using Array = Eigen::DSizes<Eigen::DenseIndex, Rank>;
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, Rank, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using InType32BitIndex =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<const T, Rank, Eigen::RowMajor, int>,
                         Eigen::Aligned>;
    using OutType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<T, Rank, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType32BitIndex =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, Rank, Eigen::RowMajor, int>,
                         Eigen::Aligned>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType out,
                     InType in,
                     const Array& bcast);
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType32BitIndex out,
                     InType32BitIndex in,
                     const Array& bcast);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T, int Rank>
  struct EigenBroadcastGrad {
    using Array = Eigen::DSizes<Eigen::DenseIndex, Rank>;
    using Array2 = Eigen::DSizes<Eigen::DenseIndex, Rank * 2>;
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType out,
                     InType in,
                     const Array& reduce_dims,
                     const Array2& reshape_dims);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T, int Rank>
  struct EigenConstant {
    using Type = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<T, Rank, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev, Type out, const T value);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenSign {
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev, OutType out, const InType& in);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T, int Rank>
  struct EigenReverse {
    using Array = Eigen::DSizes<bool, Rank>;
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, Rank, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<T, Rank, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType out,
                     const InType& in,
                     const Array& reverse);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenAdd {
    using InType = Eigen::TensorMap<Eigen::TensorFixedSize<const T,
                                                           Eigen::Sizes<>,
                                                           Eigen::RowMajor,
                                                           Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType = Eigen::TensorMap<Eigen::TensorFixedSize<T,
                                                            Eigen::Sizes<>,
                                                            Eigen::RowMajor,
                                                            Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType out,
                     const InType& in,
                     const T value);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenSub {
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType out,
                     const InType& left,
                     const InType& right);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T, int Rank>
  struct EigenSlice {
    using Array = Eigen::DSizes<Eigen::DenseIndex, Rank>;
    using Array32Bit = Eigen::DSizes<int, Rank>;
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, Rank, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using InType32BitIndex =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<const T, Rank, Eigen::RowMajor, int>,
                         Eigen::Aligned>;
    using OutType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<T, Rank, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType32BitIndex =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, Rank, Eigen::RowMajor, int>,
                         Eigen::Aligned>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType out,
                     const InType& in,
                     const Array& offsets,
                     const Array& extents);
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType32BitIndex out,
                     const InType32BitIndex& in,
                     const Array32Bit& offsets,
                     const Array32Bit& extents);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T, int Rank>
  struct EigenPad {
    using Array = std::array<std::pair<int64_t, int64_t>, Rank>;
    using Array32Bit = std::array<std::pair<int, int>, Rank>;
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, Rank, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using InType32BitIndex =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<const T, Rank, Eigen::RowMajor, int>,
                         Eigen::Aligned>;
    using OutType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<T, Rank, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType32BitIndex =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, Rank, Eigen::RowMajor, int>,
                         Eigen::Aligned>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType out,
                     const InType& in,
                     const Array& padding,
                     const T value);
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType32BitIndex out,
                     const InType32BitIndex& in,
                     const Array32Bit& padding,
                     const T value);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenScale {
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType out,
                     const InType& in,
                     const T scale,
                     const T bias,
                     const bool bias_after_scale);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenErf {
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev, OutType out, const InType& in);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenErfGrad {
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType din,
                     const InType& in,
                     const InType& dout);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenRankLoss {
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType out,
                     const InType& label,
                     const InType& left,
                     const InType& right);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenRankLossGrad {
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void EvalLeft(const EigenDevice& dev,
                         OutType dleft,
                         const InType& dout,
                         const InType& label,
                         const InType& left,
                         const InType& right);
    static void EvalRight(const EigenDevice& dev,
                          OutType dright,
                          const InType& dout,
                          const InType& label,
                          const InType& left,
                          const InType& right);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenLogLoss {
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType out,
                     const InType& pred,
                     const InType& label,
                     const T& epsilon);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenLogLossGrad {
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType dpred,
                     const InType& dloss,
                     const InType& pred,
                     const InType& label,
                     const T& epsilon);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenHingeLoss {
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType loss,
                     const InType& pred,
                     const InType& label);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenHingeLossGrad {
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType dpred,
                     const InType& dloss,
                     const InType& pred,
                     const InType& label);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenL1Norm {
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType = Eigen::TensorMap<Eigen::TensorFixedSize<T,
                                                            Eigen::Sizes<>,
                                                            Eigen::RowMajor,
                                                            Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev, OutType out, const InType& in);
  };
  
  template <typename EigenDevice, typename T>
  struct EigenL1NormGrad {
    using Array = Eigen::DSizes<Eigen::DenseIndex, 1>;
    using InType = Eigen::TensorMap<
        Eigen::Tensor<const T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    using OutType =
        Eigen::TensorMap<Eigen::Tensor<T, 1, Eigen::RowMajor, Eigen::DenseIndex>>;
    static void Eval(const EigenDevice& dev,
                     OutType din,
                     const InType& dout,
                     const InType& in,
                     const Array& bcast);
  };
  
  }  // namespace funcs
  }  // namespace phi
  