Imported Upstream version 1.4.0
[platform/core/ml/nnfw.git] / compiler / mir / src / mir_onnx_importer / Op / MaxPool.cpp
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16
17 #include "MaxPool.h"
18
19 #include "ONNXHelpers.h"
20 #include "AttributeHelpers.h"
21 #include "ConvPoolHelpers.h"
22
23 #include "mir/ops/MaxPool2DOp.h"
24
25 namespace mir_onnx
26 {
27
28 void convertMaxPoolV1(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("MaxPool: 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("MaxPool: 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("MaxPool: attribute 'kernel_shape' has incorrect size.");
50
51   std::vector<std::int32_t> padding_before;
52   std::vector<std::int32_t> padding_after;
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("MaxPool: 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::MaxPool2DOpAttributes attributes;
70   attributes.window = kernel_shape;
71   attributes.strides = strides;
72   attributes.padding_before = padding_before;
73   attributes.padding_after = padding_after;
74   attributes.data_format = mir::DataFormat::NCHW;
75   auto result = createOp<mir::ops::MaxPool2DOp>(graph, input, attributes)->getOutput(0);
76
77   context->setNodeOutputs(onnx_node, {result});
78 }
79
80 void convertMaxPoolV8(const onnx::NodeProto &onnx_node, ConverterContext *context)
81 {
82   const auto storage_order = getAttributeValue<int64_t>(onnx_node, "storage_order", 0);
83   if (storage_order != 0)
84     throw std::runtime_error("Not supported storage order attribute!");
85
86   convertMaxPoolV1(onnx_node, context);
87 }
88
89 void convertMaxPoolV10(const onnx::NodeProto &onnx_node, ConverterContext *context)
90 {
91   const auto ceil_mode = getAttributeValue<int64_t>(onnx_node, "ceil_mode", 0);
92   if (ceil_mode != 0)
93     throw std::runtime_error("Not supported ceil_mode attribute!");
94
95   const auto *dilations = findAttribute(onnx_node, "dilations");
96   if (dilations != nullptr)
97   {
98     // check default (=1) dilations on each spatial axis
99     for (auto index = 0; index < dilations->ints_size(); index++)
100       if (dilations->ints(index) != 1)
101         throw std::runtime_error("Not supported dilations in MaxPool operation!");
102   }
103
104   convertMaxPoolV8(onnx_node, context);
105 }
106
107 } // namespace mir_onnx