model-optimizer/mo/front/common/partial_infer/expand_dims.py

   1 """
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   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
  19 import numpy as np
  20
  21
  22 def tf_expand_dims_infer(node):
  23     input_node = node.in_nodes()[0]
  24     output_node = node.out_node()
  25     if input_node.shape is None:
  26         return
  27
  28     # TensorFlow style with dynamic input
  29     if len(node.in_nodes()) > 1:
  30         axis_node = node.in_nodes()[1]
  31         if isinstance(axis_node.value, np.ndarray) and axis_node.value.size > 1:
  32             log.error("ExpandDims operation : axis should be scalar")
  33             return
  34         expand_axis = axis_node.value.item()
  35         node.graph.remove_edge(axis_node.id, node.id)
  36     else:
  37         if not node.has_valid('expand_axis'):
  38             log.error("ExpandDims axis is not defined")
  39             return
  40         expand_axis = node.expand_axis
  41
  42     if expand_axis is None:
  43         return
  44
  45     output_node.shape = np.insert(input_node.shape, expand_axis, [1])
  46     # convert data type of the shape to int64 explicitly
  47     output_node.shape = output_node.shape.astype(np.int64)
  48     if input_node.value is not None:
  49         output_node.value = np.array(np.reshape(input_node.value, output_node.shape))
  50
  51     node['axis'] = 0
  52     node['num_axes'] = -1
  53     node['dim'] = output_node.shape