model-optimizer/extensions/ops/select.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
  17 import networkx as nx
  18 import numpy as np
  19
  20 from mo.graph.graph import Node, Graph
  21 from mo.ops.op import Op
  22 from mo.utils.error import Error
  23
  24
  25 class Select(Op):
  26     op = 'Select'
  27
  28     def __init__(self, graph: Graph, attrs: dict):
  29         mandatory_props = {
  30             'op': __class__.op,
  31             'in_ports_count': 3,
  32             'out_ports_count': 1,
  33             'infer': __class__.infer,
  34         }
  35         super().__init__(graph, mandatory_props, attrs)
  36
  37     @staticmethod
  38     def infer(node: Node):
  39         assert len(node.in_nodes()) == 3, "Select operation must have 3 inputs by TensorFlow reference:" \
  40                                           " \'condition\', \'then\' and \'else\' tensors"
  41         condition_node = node.in_node(0)
  42         resulting_tensors = [node.in_node(1), node.in_node(2)]
  43
  44         assert np.array_equal(resulting_tensors[0].shape, resulting_tensors[1].shape), \
  45             "TensorFlow \'Select\' operation has 3 inputs: \'condition\', \'then\' and \'else\' tensors." \
  46             "\'then\' and \'else\' tensors must have the same shape by TensorFlow reference"
  47         output_shape = resulting_tensors[0].shape
  48
  49         # Case with unknown condition
  50         if not condition_node.has_valid('value'):
  51             # infer only shapes
  52             for out in node.out_nodes():
  53                 node.out_node(out).shape = np.array(output_shape)
  54             return
  55
  56         condition_value = condition_node.value[0]
  57
  58         assert isinstance(condition_value, np.bool_), \
  59             "TensorFlow \'Select\' operation has 3 inputs: \'condition\', \'then\' and \'else\' tensors. " \
  60             "Value of \'condition\' tensor must be boolen by TensorFlow reference"
  61
  62         output_value = resulting_tensors[not condition_value].value
  63         for _, out_node in node.graph.out_edges(node.id):
  64             node.graph.node[out_node]['shape'] = np.array(output_shape)
  65             node.graph.node[out_node]['value'] = None if output_value is None else np.array(output_value)