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

   1 """
   2  Copyright (c) 2018-2019 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 mo.front.common.partial_infer.utils import convert_tf_padding_to_str
  19 from mo.front.extractor import FrontExtractorOp
  20 from mo.front.tf.extractors.utils import tf_data_format_spatial, tf_data_format_channel, tf_data_format_batch, \
  21     tf_int_list
  22 from mo.ops.pooling import Pooling
  23
  24
  25 class AvgPoolFrontExtractor(FrontExtractorOp):
  26     op = 'AvgPool'
  27     enabled = True
  28
  29     @staticmethod
  30     def extract(node):
  31         attrs = create_pooling_attrs(node, 'avg')
  32         attrs.update({'op': __class__.op})
  33         # update the attributes of the node
  34         Pooling.update_node_stat(node, attrs)
  35         return __class__.enabled
  36
  37
  38 class MaxPoolFrontExtractor(FrontExtractorOp):
  39     op = 'MaxPool'
  40     enabled = True
  41
  42     @staticmethod
  43     def extract(node):
  44         attrs = create_pooling_attrs(node, 'max')
  45         attrs.update({'op': __class__.op})
  46         # update the attributes of the node
  47         Pooling.update_node_stat(node, attrs)
  48         return __class__.enabled
  49
  50
  51 class MaxPool3DFrontExtractor(FrontExtractorOp):
  52     op = 'MaxPool3D'
  53     enabled = True
  54
  55     @staticmethod
  56     def extract(node):
  57         attrs = create_pooling_attrs(node, 'max')
  58         attrs.update({'op': __class__.op})
  59         # update the attributes of the node
  60         Pooling.update_node_stat(node, attrs)
  61         return __class__.enabled
  62
  63
  64 class AvgPool3DFrontExtractor(FrontExtractorOp):
  65     op = 'AvgPool3D'
  66     enabled = True
  67
  68     @staticmethod
  69     def extract(node):
  70         attrs = create_pooling_attrs(node, 'avg')
  71         attrs.update({'op': __class__.op})
  72         # update the attributes of the node
  73         Pooling.update_node_stat(node, attrs)
  74         return __class__.enabled
  75
  76
  77 def create_pooling_attrs(node, pool_method):
  78     data_format = node.pb.attr["data_format"]
  79
  80     attrs = {
  81         'auto_pad': convert_tf_padding_to_str(node.pb.attr['padding']),
  82         'window': tf_int_list(node.pb.attr["ksize"].list),
  83         'spatial_dims': tf_data_format_spatial(data_format),
  84         'pad': None,  # will be inferred when input shape is known
  85         'stride': tf_int_list(node.pb.attr["strides"].list),
  86         'pad_spatial_shape': None,
  87         'output_spatial_shape': None,
  88         'pool_method': pool_method,
  89         'type': 'Pooling',
  90         'layout': data_format.s.decode(),
  91         'exclude_pad': 'true',
  92     }
  93     return attrs