model-optimizer/extensions/front/caffe/binarization.py

   1 """
   2  Copyright (c) 2019 Intel Corporation
   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 import numpy as np
  17
  18 from extensions.ops.quantize import QuantizeOp
  19 from mo.front.common.replacement import FrontReplacementOp
  20 from mo.graph.graph import Node, Graph
  21 from mo.ops.const import Const
  22
  23
  24 class BinarizationToQuantize(FrontReplacementOp):
  25     """
  26     Replaces Binarization layer with Quantize.
  27     """
  28     op = "Binarization"
  29     enabled = True
  30
  31     def replace_op(self, graph: Graph, node: Node):
  32         in_node_0 = node.in_node(0)
  33
  34         broadcast = lambda x: np.array([x], dtype=np.float32)
  35         threshold = Const(graph, {'name': node.id + "/Input_1", "value": broadcast(0)}).create_node()
  36         in_1 = threshold
  37         in_2 = threshold
  38         in_3 = Const(graph, {'name': node.id + "/Input_3", "value": broadcast(-1)}).create_node()
  39         in_4 = Const(graph, {'name': node.id + "/Input_4", "value": broadcast(+1)}).create_node()
  40         quant = QuantizeOp(graph, {'name': node.id + "/Quantize_", "levels": 2}).create_node(
  41             inputs=[in_node_0, in_1, in_2, in_3, in_4])
  42
  43         return [quant.id]