compiler/mir/src/mir_onnx_importer/Op/AveragePool.cpp

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2019 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
   3  *
   4  * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   5  * you may not use this file except in compliance with the License.
   6  * You may obtain a copy of the License at
   7  *
   8  *    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   9  *
  10  * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  11  * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  12  * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  13  * See the License for the specific language governing permissions and
  14  * limitations under the License.
  15  */
  16
  17 #include "AveragePool.h"
  18
  19 #include "ONNXHelpers.h"
  20 #include "AttributeHelpers.h"
  21 #include "ConvPoolHelpers.h"
  22
  23 #include "mir/ops/AvgPool2DOp.h"
  24
  25 namespace mir_onnx
  26 {
  27
  28 void convertAveragePoolV1(const onnx::NodeProto &onnx_node, ConverterContext *context)
  29 {
  30   std::vector<mir::Operation::Output *> inputs = context->getNodeInputs(onnx_node);
  31   mir::Graph *graph = context->getGraph();
  32
  33   assert(inputs.size() == 1);
  34   auto input = inputs[0];
  35
  36   const auto &input_shape = input->getShape();
  37   if (input_shape.rank() != 4)
  38     throw std::runtime_error("AveragePool: only 2-D input is supported.");
  39
  40   constexpr int num_spatial_dims = 2;
  41
  42   const auto strides =
  43       getAttributeValue(onnx_node, "strides", std::vector<std::int32_t>(num_spatial_dims, 1));
  44   if (strides.size() != num_spatial_dims)
  45     throw std::runtime_error("AveragePool: attribute 'strides' has incorrect size.");
  46
  47   const auto kernel_shape = getAttributeValue<std::vector<std::int32_t>>(onnx_node, "kernel_shape");
  48   if (kernel_shape.size() != num_spatial_dims)
  49     throw std::runtime_error("AveragePool: attribute 'kernel_shape' has incorrect size.");
  50
  51   std::vector<std::int32_t> padding_before(num_spatial_dims, 0);
  52   std::vector<std::int32_t> padding_after(num_spatial_dims, 0);
  53   if (const auto *pads_attr = findAttribute(onnx_node, "pads"))
  54   {
  55     const auto pads = getAttributeValue<std::vector<std::int32_t>>(*pads_attr);
  56     if (pads.size() != num_spatial_dims * 2)
  57       throw std::runtime_error("AveragePool: attribute 'pads' has incorrect size.");
  58     padding_before.assign(pads.cbegin(), std::next(pads.cbegin(), num_spatial_dims));
  59     padding_after.assign(std::next(pads.cbegin(), num_spatial_dims), pads.cend());
  60   }
  61   else
  62   {
  63     const auto auto_pad = getAttributeValue<std::string>(onnx_node, "auto_pad", "NOTSET");
  64     const std::vector<std::int32_t> dilations(num_spatial_dims, 1);
  65     inferAutoPadding(auto_pad, input_shape, dilations, strides, kernel_shape, padding_before,
  66                      padding_after);
  67   }
  68
  69   mir::AvgPool2DOpAttributes attributes;
  70   attributes.window = kernel_shape;
  71   attributes.strides = strides;
  72   attributes.padding_before = padding_before;
  73   attributes.padding_after = padding_after;
  74   attributes.include_pad = false;
  75   attributes.data_format = mir::DataFormat::NCHW;
  76   auto result = createOp<mir::ops::AvgPool2DOp>(graph, input, attributes)->getOutput(0);
  77
  78   context->setNodeOutputs(onnx_node, {result});
  79 }
  80
  81 void convertAveragePoolV7(const onnx::NodeProto &onnx_node, ConverterContext *context)
  82 {
  83   const auto count_include_pad = getAttributeValue<int64_t>(onnx_node, "count_include_pad", 0);
  84   if (count_include_pad != 0)
  85     throw std::runtime_error("Not supported count_include_pad attribute!");
  86
  87   convertAveragePoolV1(onnx_node, context);
  88 }
  89
  90 void convertAveragePoolV10(const onnx::NodeProto &onnx_node, ConverterContext *context)
  91 {
  92   const auto ceil_mode = getAttributeValue<int64_t>(onnx_node, "ceil_mode", 0);
  93   if (ceil_mode != 0)
  94     throw std::runtime_error("Not supported ceil_mode attribute!");
  95
  96   convertAveragePoolV7(onnx_node, context);
  97 }
  98
  99 } // namespace mir_onnx