inference-engine/thirdparty/clDNN/src/fully_connected_grad_weights.cpp

   1 /*
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   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 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
  18 #include "fully_connected_grad_weights_inst.h"
  19 #include "primitive_type_base.h"
  20 #include "error_handler.h"
  21 #include "json_object.h"
  22
  23 namespace cldnn
  24 {
  25 primitive_type_id fully_connected_grad_weights_type_id()
  26 {
  27     static primitive_type_base<fully_connected_grad_weights> instance;
  28     return &instance;
  29 }
  30
  31 layout fully_connected_grad_weights_inst::calc_output_layout(fully_connected_grad_weights_node const& node)
  32 {
  33     //output buffer will not be used in this primitive
  34     auto input_grad_layout_size = node.input().get_output_layout();
  35     return{ input_grad_layout_size.data_type, input_grad_layout_size.format,{ 1, 1, 1, 1 } };
  36 }
  37
  38 std::string fully_connected_grad_weights_inst::to_string(fully_connected_grad_weights_node const& node)
  39 {
  40     auto desc       = node.get_primitive();
  41     auto node_info  = node.desc_to_json();
  42     auto bias_id    = desc->bias != "" ? desc->bias : "no bias";
  43     auto weights_id = desc->weights;
  44
  45     std::stringstream primitive_description;
  46
  47     json_composite fc_info;
  48     fc_info.add("weights id", weights_id);
  49     fc_info.add("bias id", bias_id);
  50
  51     node_info.add("fully connected grad weights info", fc_info);
  52     node_info.dump(primitive_description);
  53
  54     return primitive_description.str();
  55 }
  56
  57 fully_connected_grad_weights_inst::typed_primitive_inst(network_impl& network, fully_connected_grad_weights_node const& node)
  58     :parent(network, node)
  59 {
  60     auto input_layout = node.input().get_output_layout();
  61     auto output_layout = node.get_output_layout();
  62
  63     CLDNN_ERROR_NOT_EQUAL(node.id(), "Input size", input_layout.size.raw.size(), "output size", output_layout.size.raw.size(), "");
  64
  65 }
  66 }