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

   1 /*
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   4 // Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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   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 "scale_grad_input_inst.h"
  18 #include "primitive_type_base.h"
  19 #include "error_handler.h"
  20 #include "json_object.h"
  21
  22 namespace cldnn
  23 {
  24     primitive_type_id scale_grad_input_type_id()
  25     {
  26         static primitive_type_base<scale_grad_input> instance;
  27         return &instance;
  28     }
  29
  30     layout scale_grad_input_inst::calc_output_layout(scale_grad_input_node const& node)
  31     {
  32         assert((bool)node.get_primitive()->output_data_type == false
  33                && "Output data type forcing is not supported for "
  34                   "scale_grad_input_node!");
  35         auto result = node.input().get_non_padded_output_layout();
  36
  37         auto scale_in_sizes = node.scale_in().get_non_padded_output_layout().size;
  38         auto input_sizes = result.size;
  39
  40         auto scale_in_x_size = scale_in_sizes.spatial[0];
  41         auto scale_in_y_size = scale_in_sizes.spatial[1];
  42
  43         auto input_x_size = input_sizes.spatial[0];
  44         auto input_y_size = input_sizes.spatial[1];
  45
  46         if (scale_in_x_size != 1)
  47         {
  48             CLDNN_ERROR_NOT_EQUAL(node.id(), "Scale x size", scale_in_x_size, "input x size", input_x_size, "");
  49         }
  50         if (scale_in_y_size != 1)
  51         {
  52             CLDNN_ERROR_NOT_EQUAL(node.id(), "Scale y size", scale_in_y_size, "input y size", input_y_size, "");
  53         }
  54
  55         return result;
  56     }
  57
  58     std::string scale_grad_input_inst::to_string(scale_grad_input_node const& node)
  59     {
  60         auto desc = node.get_primitive();
  61         auto node_info = node.desc_to_json();
  62         auto& input = node.input();
  63         auto& scale_input = node.scale_in();
  64
  65         std::stringstream primitive_description;
  66
  67         json_composite scale_grad_input_info;
  68         scale_grad_input_info.add("input", input.id());
  69         scale_grad_input_info.add("scale input", scale_input.id());
  70
  71         node_info->add("scale_grad_input info", scale_grad_input_info);
  72         node_info->dump(primitive_description);
  73
  74         return primitive_description.str();
  75     }
  76
  77     scale_grad_input_inst::typed_primitive_inst(network_impl& network, scale_grad_input_node const& node)
  78         :parent(network, node)
  79     {
  80         auto scale_input_layout = node.scale_in().get_output_layout();
  81         auto scale_input_batch_size = scale_input_layout.size.batch[0];
  82         auto scale_input_feature_size = scale_input_layout.size.feature[0];
  83
  84         auto input_layout = node.input().get_output_layout();
  85         auto input_batch_size = input_layout.size.batch[0];
  86         auto input_feature_size = input_layout.size.feature[0];
  87
  88         if (scale_input_batch_size != 1)
  89         {
  90             CLDNN_ERROR_NOT_EQUAL(node.id(), "Scale batch size", scale_input_batch_size, "input batch size", input_batch_size, "");
  91         }
  92
  93         if (scale_input_feature_size != 1)
  94         {
  95             CLDNN_ERROR_NOT_EQUAL(node.id(), "Scale feature size", scale_input_feature_size, "input feature size", input_feature_size, "");
  96         }
  97     }
  98 }