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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 Eval32(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