model-optimizer/extensions/front/tf/ArgMaxReshape.py

   1 """
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   3
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   7
   8       http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   9
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  15 """
  16
  17 import logging as log
  18 import numpy as np
  19
  20 from mo.front.common.replacement import FrontReplacementOp
  21 from mo.graph.graph import Node, Graph
  22 from mo.ops.squeeze import Squeeze
  23
  24
  25 class ArgMaxReshape(FrontReplacementOp):
  26     """
  27     The TensorFlow version of ArgMax removes the reduction axis, but Inference Engine ones doesn't. So this pass adds
  28     Squeeze to remove the reduction dimension.
  29     """
  30     op = "ArgMax"
  31     enabled = True
  32
  33     def nodes_to_remove(self, graph: Graph, match: dict):
  34         # do not remove matched node
  35         return []
  36
  37     def replace_op(self, graph: Graph, node: Node):
  38         squeeze_op = Squeeze(graph, dict())
  39         squeeze_op.attrs['old_infer'] = squeeze_op.attrs['infer']
  40         squeeze_op.attrs['infer'] = __class__.do_infer
  41
  42         squeeze_node = squeeze_op.create_node([], dict(name=node.name + '/Squeeze'))
  43         node.insert_node_after(squeeze_node)
  44         return []
  45
  46     @staticmethod
  47     def do_infer(node: Node):
  48         """
  49         The infer function for Squeeze that get's axis for reduction from the ArgMax node
  50         """
  51         argmax_node = node.in_node(0).in_node(0)
  52         assert argmax_node.type == 'ArgMax'
  53         if not argmax_node.has('axis'):
  54             log.error('The node "{}" does not have attribute "axis"'.format(argmax_node.name))
  55             return
  56         node['squeeze_dims'] = np.array([argmax_node.axis])
  57         node.old_infer(node)