model-optimizer/mo/front/mxnet/extractors/convolution.py

   1 """
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   3
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   7
   8       http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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  15 """
  16
  17 import numpy as np
  18
  19 from mo.front.common.extractors.utils import layout_attrs
  20 from mo.front.common.partial_infer.convolution import mxnet_conv2d_infer
  21
  22
  23 def convolution_ext(attr):
  24     kernel = attr.tuple("kernel", int, None)
  25     stride = attr.tuple("stride", int, (1, 1))
  26     padding = attr.tuple("pad", int, (0, 0))
  27     dilate = attr.tuple("dilate", int, (1, 1))
  28     group = attr.int("num_group", 1)
  29     output = attr.int("num_filter", None)
  30
  31     node_attrs = {
  32         'op': 'Conv2D',
  33         'bias_addable': True,
  34         'bias_term': False,
  35         'pad': np.array([[0, 0], [0, 0], [padding[0], padding[0]], [padding[1], padding[1]]], dtype=np.int64),
  36         'pad_spatial_shape': np.array([[padding[0], padding[0]], [padding[1], padding[1]]], dtype=np.int64),
  37         'dilation': np.array([1, 1, dilate[0], dilate[1]], dtype=np.int64),
  38         'output_spatial_shape': None,
  39         'output_shape': None,
  40         'kernel_spatial': np.array([kernel[0], kernel[1]], dtype=np.int64),
  41         'stride': np.array([1, 1, stride[0], stride[1]], dtype=np.int64),
  42         'type': 'Convolution',
  43         'group': group,
  44         'output': output,
  45         'layout': 'NCHW',
  46         'infer': mxnet_conv2d_infer
  47     }
  48     node_attrs.update(layout_attrs())
  49     return node_attrs