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

   1 """
   2  Copyright (c) 2018 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
  19 import numpy as np
  20
  21 from mo.front.caffe.extractors.utils import get_canonical_axis_index
  22
  23
  24 def flatten_infer(node):
  25     """
  26     Infers shape of flatten node as it is done in Caffe.
  27     Output shape: [Batch is the same, Production of other dims]
  28     Args:
  29         node: graph flatten node
  30
  31     """
  32     input_shape = node.in_node(0).shape
  33     if input_shape is None:
  34         return
  35
  36     # TODO: Should check that input_shape[1:] part doesn't contain -1 elements
  37     axis = get_canonical_axis_index(input_shape, node.axis)
  38     end_axis = node.end_axis if node.has('end_axis') else -1
  39     end_axis = get_canonical_axis_index(input_shape, end_axis)
  40     prod_axes = np.prod(input_shape[axis: end_axis + 1])
  41     node.out_node(0).shape = np.array([*input_shape[0: axis], prod_axes, *input_shape[end_axis + 1:]], dtype=np.int64)
  42     log.debug('input_shape: {}, output_shape: {}'.format(input_shape, node.out_node().shape))
  43