model-optimizer/mo/front/kaldi/extractor.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 from mo.graph.graph import Node
  18 from mo.front.common.partial_infer.elemental import copy_shape_infer, single_output_infer
  19 from mo.utils.error import Error
  20 from mo.utils.utils import refer_to_faq_msg
  21
  22
  23 def node_pb_arg(pb_extractor):
  24     return lambda node: pb_extractor(node.pb)
  25
  26
  27 kaldi_type_extractors = {
  28     # Data Layers
  29     'globalinput': node_pb_arg(lambda x: dict(op='Placeholder', type='Input',
  30                                               infer=lambda node: single_output_infer(node, lambda n: n.shape))),
  31
  32     # Utility Layers
  33     'softmax': node_pb_arg(lambda _: dict(op='SoftMax', type='SoftMax', infer=copy_shape_infer)),
  34 }
  35
  36
  37 def common_kaldi_fields(node: Node) -> dict:
  38     pb = node.pb if node.pb else node
  39     layer_type = pb.type
  40     return {
  41         'kind': 'op',
  42         'name': pb.name,
  43         'type': layer_type,
  44         'op': layer_type,
  45         # generic code relies on op; it should be overridden by specific op extractor
  46         'infer': None,
  47         'precision': 'FP32'  # TODO use real precision derived from the model
  48     }
  49
  50
  51 def kaldi_extractor(node: Node) -> (bool, dict):
  52     if node.has_valid('op') and node.op == 'Identity':
  53         return True, {}
  54     result = common_kaldi_fields(node)
  55
  56     layer_type = result['type'].lower()
  57     if layer_type not in kaldi_type_extractors:
  58         raise Error('Found unsupported layer {}. '.format(node.id) +
  59                     'Model Optimizer does not support this layer type: {}. '.format(layer_type) +
  60                     'Please, implement extension. ' +
  61                     refer_to_faq_msg(45))
  62
  63     result.update(kaldi_type_extractors[layer_type](node))
  64     supported = True
  65
  66     return supported, result