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

   1 """
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   3
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   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_reduce_infer(node, op=None):
  23     input_shape = node.in_node(0).shape
  24     log.debug("input_shape: {}".format(input_shape))
  25     axis = node.in_node(1).value
  26     if input_shape is None or axis is None or input_shape.ndim != 1 or axis.ndim > 1:
  27         return
  28     output_shape = np.array(input_shape)
  29     if len(axis.shape) == 0:  # fix since np.delete deprecate negative idxs
  30         axis = axis.reshape([1])
  31     axis[axis < 0] += output_shape.shape[0]
  32     if node.keep_dims:
  33         output_shape[axis] = 1
  34     else:
  35         output_shape = np.delete(output_shape, axis)
  36     node.out_node().shape = output_shape
  37     if op is not None and node.in_node(0).value is not None:
  38         node.out_node(0).value = np.array(op(node.in_node(0).value, (*axis,)),
  39                                           dtype=node.in_node(0).value.dtype)  # TODO extend to multi-dimensional axis
  40         log.debug("value: {}".format(node.out_node(0).value))