inference-engine/src/inference_engine/builders/ie_lrn_layer.cpp

   1 // Copyright (C) 2019 Intel Corporation
   2 // SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
   3 //
   4
   5 #include <builders/ie_lrn_layer.hpp>
   6 #include <ie_cnn_layer_builder.h>
   7
   8 #include <string>
   9
  10 using namespace InferenceEngine;
  11
  12 Builder::LRNLayer::LRNLayer(const std::string& name): LayerDecorator("LRN", name) {
  13     getLayer()->getOutputPorts().resize(1);
  14     getLayer()->getInputPorts().resize(1);
  15     setSize(1);
  16     setAlpha(1e-4);
  17     setBeta(0.75f);
  18     setBias(1.0f);
  19 }
  20
  21 Builder::LRNLayer::LRNLayer(const Layer::Ptr& layer): LayerDecorator(layer) {
  22     checkType("LRN");
  23 }
  24
  25 Builder::LRNLayer::LRNLayer(const Layer::CPtr& layer): LayerDecorator(layer) {
  26     checkType("LRN");
  27 }
  28
  29 Builder::LRNLayer& Builder::LRNLayer::setName(const std::string& name) {
  30     getLayer()->setName(name);
  31     return *this;
  32 }
  33
  34 const Port& Builder::LRNLayer::getPort() const {
  35     return getLayer()->getOutputPorts()[0];
  36 }
  37
  38 Builder::LRNLayer& Builder::LRNLayer::setPort(const Port &port) {
  39     getLayer()->getOutputPorts()[0] = port;
  40     getLayer()->getInputPorts()[0] = port;
  41     return *this;
  42 }
  43
  44 size_t Builder::LRNLayer::getSize() const {
  45     return getLayer()->getParameters().at("size");
  46 }
  47
  48 Builder::LRNLayer& Builder::LRNLayer::setSize(size_t size) {
  49     getLayer()->getParameters()["size"] = size;
  50     return *this;
  51 }
  52
  53 float Builder::LRNLayer::getAlpha() const {
  54     return getLayer()->getParameters().at("alpha");
  55 }
  56
  57 Builder::LRNLayer& Builder::LRNLayer::setAlpha(float alpha) {
  58     getLayer()->getParameters()["alpha"] = alpha;
  59     return *this;
  60 }
  61
  62 float Builder::LRNLayer::getBeta() const {
  63     return getLayer()->getParameters().at("beta");
  64 }
  65
  66 Builder::LRNLayer& Builder::LRNLayer::setBeta(float beta) {
  67     getLayer()->getParameters()["beta"] = beta;
  68     return *this;
  69 }
  70
  71 float Builder::LRNLayer::getBias() const {
  72     return getLayer()->getParameters().at("bias");
  73 }
  74
  75 Builder::LRNLayer& Builder::LRNLayer::setBias(float bias) {
  76     getLayer()->getParameters()["bias"] = bias;
  77     return *this;
  78 }
  79
  80 REG_VALIDATOR_FOR(LRN, [](const Builder::Layer::CPtr &input_layer, bool partial) {
  81     Builder::LRNLayer layer(input_layer);
  82     if (layer.getAlpha() <= 0) {
  83         THROW_IE_EXCEPTION << "Alpha should be > 0";
  84     }
  85     if (layer.getBeta() <= 0) {
  86         THROW_IE_EXCEPTION << "Beta should be > 0";
  87     }
  88     if (layer.getSize() == 0) {
  89         THROW_IE_EXCEPTION << "Size should be > 0";
  90     }
  91     if (!input_layer->getInputPorts().empty() &&
  92         !input_layer->getOutputPorts().empty() &&
  93         !input_layer->getInputPorts()[0].shape().empty() &&
  94         !input_layer->getOutputPorts()[0].shape().empty() &&
  95         input_layer->getInputPorts()[0].shape() != input_layer->getOutputPorts()[0].shape()) {
  96         THROW_IE_EXCEPTION << "Input and output ports should be equal";
  97     }
  98 });
  99
 100 REG_CONVERTER_FOR(LRN, [](const CNNLayerPtr& cnnLayer, Builder::Layer& layer) {
 101     layer.getParameters()["bias"] = cnnLayer->GetParamAsFloat("bias", 1.0f);
 102     layer.getParameters()["beta"] = cnnLayer->GetParamAsFloat("beta", 0.75f);
 103     layer.getParameters()["alpha"] = cnnLayer->GetParamAsFloat("alpha", 1e-4f);
 104     layer.getParameters()["size"] = cnnLayer->GetParamAsUInt("size", 1);
 105 });