model-optimizer/extensions/ops/argmax.py

   1 """
   2  Copyright (c) 2017-2019 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
  17 import logging as log
  18 import numpy as np
  19
  20 from mo.front.caffe.extractors.utils import get_canonical_axis_index
  21 from mo.graph.graph import Node, Graph
  22 from mo.ops.op import Op, PermuteAttrs
  23
  24
  25 class ArgMaxOp(Op):
  26     op = 'ArgMax'
  27
  28     def __init__(self, graph: Graph, attrs: dict):
  29         mandatory_props = {
  30             'type': __class__.op,
  31             'op': __class__.op,
  32             'infer': ArgMaxOp.argmax_infer,
  33             'in_ports_count': 2,
  34             'out_ports_count': 1,
  35         }
  36         super().__init__(graph, mandatory_props, attrs)
  37
  38     def supported_attrs(self):
  39         return [
  40             'out_max_val',
  41             'top_k',
  42             'axis',
  43         ]
  44
  45     @staticmethod
  46     def argmax_infer(node: Node):
  47         shape = node.in_node(0).shape
  48         if shape is None:
  49             return
  50
  51         # there are two inputs in TensorFlow. The second input is the axis for ArgMax
  52         if len(node.in_nodes()) == 2:
  53             if node.in_node(1).value is None:
  54                 log.debug('The second argument to ArgMax is None')
  55                 return
  56             node.axis = node.in_node(1).value.item()
  57             # remove the unnecessary input
  58             node.graph.remove_edge(node.in_node(1).id, node.id)
  59
  60         num_top_axes = shape.size
  61         if num_top_axes < 3:
  62             num_top_axes = 3
  63
  64         out_shape = np.ones(num_top_axes, dtype=int)
  65
  66         if node.has_valid('axis'):
  67             axis = get_canonical_axis_index(shape, node.axis)
  68             node.axis = axis
  69             out_shape = np.array(shape)
  70             out_shape[axis] = node.top_k
  71             PermuteAttrs.create_permute_attrs(node, attrs=[('axis', 'input:0')])
  72         else:
  73             out_shape[0] = shape[0]
  74             out_shape[2] = node.top_k
  75             if node.out_max_val:
  76                 out_shape[1] = 2
  77
  78         node.out_node().shape = out_shape