model-optimizer/extensions/front/mxnet/pooling_ext.py

   1 """
   2  Copyright (c) 2018 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
  17 import numpy as np
  18
  19 from mo.front.common.extractors.utils import layout_attrs
  20 from mo.front.extractor import FrontExtractorOp
  21 from mo.front.mxnet.extractors.utils import get_mxnet_layer_attrs
  22 from mo.ops.pooling import Pooling
  23
  24
  25 class PoolingFrontExtractor(FrontExtractorOp):
  26     op = 'Pooling'
  27     enabled = True
  28
  29     @staticmethod
  30     def extract(node):
  31         attrs = get_mxnet_layer_attrs(node.symbol_dict)
  32
  33         kernel = attrs.tuple("kernel", int, None)
  34         stride = attrs.tuple("stride", int, (1, 1))
  35         padding = attrs.tuple("pad", int, (0, 0))
  36         method = attrs.str("pool_type", None)
  37         rt = 'floor'
  38
  39         data = {
  40             'window': np.array([1, 1, kernel[0], kernel[1]], dtype=np.int64),
  41             'stride': np.array([1, 1, stride[0], stride[1]], dtype=np.int64),
  42             'pad': np.array([[0, 0], [0, 0], [padding[0], padding[0]], [padding[1], padding[1]]], dtype=np.int64),
  43             'pad_spatial_shape': np.array([[padding[0], padding[0]], [padding[1], padding[1]]], dtype=np.int64),
  44             'pool_method': method,
  45             'exclude_pad': 'false',
  46             'output_spatial_shape': None,
  47             'rounding_type': rt,
  48         }
  49
  50         data.update(layout_attrs())
  51
  52         pooling_conv = attrs.str("pooling_convention", 'valid')
  53         if pooling_conv:
  54             data["pooling_convention"] = pooling_conv
  55             if pooling_conv == 'full':
  56                 data["rounding_type"] = 'ceil'
  57
  58         global_pool = attrs.bool("global_pool", False)
  59         if global_pool:
  60             data["global_pool"] = global_pool
  61
  62         # update the attributes of the node
  63         Pooling.update_node_stat(node, data)
  64         return __class__.enabled