inference-engine/src/vpu/graph_transformer/src/stages/deconvolution.cpp

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   2 // SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
   3 //
   4
   5 #include <vpu/frontend/frontend.hpp>
   6
   7 #include <vector>
   8 #include <memory>
   9 #include <tuple>
  10 #include <set>
  11
  12 #include <ie_layers_internal.hpp>
  13
  14 #include <vpu/stub_stage.hpp>
  15
  16 namespace vpu {
  17
  18 void FrontEnd::parseDeconvolution(
  19         const Model::Ptr& model,
  20         const ie::CNNLayerPtr& layer,
  21         const DataVector& inputs,
  22         const DataVector& outputs) {
  23     IE_ASSERT(inputs.size() == 1);
  24     IE_ASSERT(outputs.size() == 1);
  25
  26     //
  27     // Extract parameters
  28     //
  29
  30     auto deconvLayer = std::dynamic_pointer_cast<ie::DeconvolutionLayer>(layer);
  31     IE_ASSERT(deconvLayer != nullptr);
  32
  33     int kernelSizeX = deconvLayer->_kernel_x;
  34     int kernelSizeY = deconvLayer->_kernel_y;
  35
  36     int kernelStrideX = deconvLayer->_stride_x;
  37     int kernelStrideY = deconvLayer->_stride_y;
  38
  39     auto paddings = getPaddings(*deconvLayer);
  40     int padLeft = paddings.begin.exist(ie::X_AXIS) ? paddings.begin[ie::X_AXIS] : 0;
  41     int padRight = paddings.end.exist(ie::X_AXIS) ? paddings.end[ie::X_AXIS] : padLeft;
  42     int padTop = paddings.begin.exist(ie::Y_AXIS) ? paddings.begin[ie::Y_AXIS] : 0;
  43     int padBottom = paddings.end.exist(ie::Y_AXIS) ? paddings.end[ie::Y_AXIS] : 0;
  44
  45     int dilationX = deconvLayer->_dilation_x;
  46     int dilationY = deconvLayer->_dilation_y;
  47
  48     int groupSize = deconvLayer->_group;
  49
  50     //
  51     // Create const datas
  52     //
  53
  54     auto input = inputs[0];
  55     auto output = outputs[0];
  56
  57     if ((groupSize == 0) ||
  58         (groupSize > input->desc().dim(Dim::C)) ||
  59         (input->desc().dim(Dim::C) % groupSize != 0) ||
  60         (groupSize > output->desc().dim(Dim::C)) ||
  61         (output->desc().dim(Dim::C) % groupSize != 0)) {
  62         VPU_THROW_EXCEPTION << "DeconvolutionLayer has invalid group value";
  63     }
  64
  65     Data weights, biases;
  66     std::tie(weights, biases) = getWeightsAndBiases(model, layer);
  67
  68     IE_ASSERT(weights->desc().totalDimSize() >=
  69               kernelSizeX * kernelSizeY * (input->desc().dim(Dim::C) / groupSize) * output->desc().dim(Dim::C));
  70     weights = model->duplicateData(
  71         weights,
  72         "@deconv",
  73         DataDesc({
  74             kernelSizeX,
  75             kernelSizeY,
  76             input->desc().dim(Dim::C) / groupSize,
  77             output->desc().dim(Dim::C)}));
  78
  79     if (biases->usage() != DataUsage::Fake) {
  80         IE_ASSERT(biases->desc().totalDimSize() >= output->desc().dim(Dim::C));
  81         biases = model->duplicateData(
  82             biases,
  83             "@deconv",
  84             DataDesc({output->desc().dim(Dim::C)}));
  85     }
  86
  87     //
  88     // Create stub stage
  89     //
  90
  91     auto stage = model->addNewStage<StubStage>(
  92         layer->name,
  93         StageType::StubDeconv,
  94         layer,
  95         {input, weights, biases},
  96         {output});
  97
  98     stage->attrs().set<int>("kernelSizeX", kernelSizeX);
  99     stage->attrs().set<int>("kernelSizeY", kernelSizeY);
 100
 101     stage->attrs().set<int>("kernelStrideX", kernelStrideX);
 102     stage->attrs().set<int>("kernelStrideY", kernelStrideY);
 103
 104     stage->attrs().set<int>("padLeft", padLeft);
 105     stage->attrs().set<int>("padRight", padRight);
 106     stage->attrs().set<int>("padTop", padTop);
 107     stage->attrs().set<int>("padBottom", padBottom);
 108
 109     stage->attrs().set<int>("dilationX", dilationX);
 110     stage->attrs().set<int>("dilationY", dilationY);
 111
 112     stage->attrs().set<int>("groupSize", groupSize);
 113     stage->attrs().set<bool>("tryHW", true);
 114 }
 115
 116 }  // namespace vpu