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

   1 """
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   3
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   7
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  15 """
  16 import logging as log
  17
  18 import numpy as np
  19
  20 from mo.front.caffe.extractors.utils import get_canonical_axis_index
  21 from mo.front.common.layout import get_height_dim, get_width_dim, get_depth_dim
  22 from mo.front.common.partial_infer.utils import int64_array
  23 from mo.ops.op import PermuteAttrs
  24 from mo.utils.error import Error
  25
  26
  27 def is_spatial_squeeze(layout: str, input_shape: np.ndarray, squeeze_dims: np.ndarray):
  28     """
  29     Checks that the squeeze operation removes all spatial dimensions.
  30     :param layout: graph layout.
  31     :param input_shape: numpy array with input shape.
  32     :param squeeze_dims: numpy array with dims to squeeze.
  33     :return: result of the check.
  34     """
  35     if len(input_shape) < 4 or len(input_shape) > 5:
  36         return False
  37     spatial_dims = [get_height_dim(layout, len(input_shape)), get_width_dim(layout, len(input_shape))]
  38     if len(input_shape) == 5:
  39         spatial_dims.append(get_depth_dim(layout, len(input_shape)))
  40     for dim in spatial_dims:
  41         if input_shape[dim] != 1:
  42             log.debug('The reshape from "{}" with squeezed dims "{}" is not a spatial squeeze'.format(input_shape,
  43                                                                                                       squeeze_dims))
  44             return False
  45     if len(squeeze_dims) != len(spatial_dims):
  46         log.debug('The reshape from "{}" with squeezed dims "{}" is not a spatial squeeze'.format(input_shape,
  47                                                                                                   squeeze_dims))
  48         return False
  49     log.debug('The reshape from "{}" with squeezed dims "{}" is not a spatial squeeze'.format(input_shape,
  50                                                                                               squeeze_dims))
  51     return True
  52
  53
  54 def tf_squeeze_infer(node):
  55     if node.squeeze_dims is None:
  56         # TODO: implement; there is no implementation now because no test
  57         return
  58
  59     real_squeeze_dims = []
  60     input_shape = node.in_node().shape
  61     if input_shape is None:
  62         return
  63     # UGLY
  64     output_shape = input_shape.copy()
  65     for n in node.squeeze_dims:
  66         if output_shape[n] == 1:
  67             real_squeeze_dims.append(get_canonical_axis_index(output_shape, n))
  68         else:
  69             raise Error('Trying to squeeze dimension not equal to 1 for node "{}"'.format(node.soft_get('name')))
  70
  71     output_shape = np.delete(output_shape, real_squeeze_dims)
  72     node.out_node().shape = output_shape
  73
  74     if is_spatial_squeeze(node.graph.graph['layout'], input_shape, output_shape):
  75         output_shape = int64_array([0, -1])
  76     node['dim'] = output_shape
  77     if node.in_node().value is not None:
  78         node.out_node().value = np.array(np.reshape(node.in_node().value, output_shape))
  79
  80     PermuteAttrs.create_permute_attrs(node, attrs=[('dim', 'output:0')])