model-optimizer/mo/front/common/partial_infer/transpose.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 logging as log
  18
  19 import numpy as np
  20
  21 from mo.front.extractor import update_attrs
  22 from mo.ops.op import PermuteAttrs
  23
  24
  25 def tf_transpose_infer(node):
  26     if len(node.in_nodes()) != 2:
  27         log.error("Transpose should take 2 inputs")
  28         return
  29
  30     node_inp, node_order = (node.in_node(0), node.in_node(1))
  31     order = node_order.value
  32     in_shape = np.array(node_inp.shape)
  33     node.graph.remove_edge(node_order.node, node.node)
  34     node.order = np.array(order)
  35     node.out_node().shape = in_shape[order]
  36     if node_inp.has_valid('value'):
  37         node.out_node().value = np.transpose(node_inp.value, axes=order)
  38
  39     PermuteAttrs.create_permute_attrs(node, attrs=[('order','input:0')])
  40
  41
  42 def transpose_infer(node):
  43     if node.order is None and (not node.has_valid('reverse_order') or (node.has_valid('reverse_order') and node.reverse_order == False)):
  44         log.error('Cannot infer {} because order is None'.format(node.soft_get('name')))
  45         return
  46
  47     if node.has_valid('reverse_order') and node.reverse_order and node.has_valid('order'):
  48         log.error('Cannot infer {} due to both order and reverse_order was set'.format(node.soft_get('name')))
  49         return
  50
  51     input_shape = node.in_node(0).shape
  52
  53     if node.has_valid('reverse_order') and node.reverse_order:
  54         node.order = np.arange(len(input_shape))[::-1] # Reverse order
  55
  56     output_shape = np.array([input_shape[i] for i in node.order], dtype=np.int64)
  57     node.out_node(0).shape = output_shape
  58     if node.in_node().has_valid('value'):
  59         node.out_node().value = np.transpose(node.in_node().value, axes=node.order)
  60     PermuteAttrs.create_permute_attrs(node, attrs=[('order', 'input:0')])