model-optimizer/mo/front/tf/extractors/lrn.py

   1 """
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   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 from mo.front.common.partial_infer.elemental import copy_shape_infer
  20
  21
  22 def tf_lrn_ext(pb):
  23     """
  24     TF and IE(CAFFE) parameters in LRN differs in several places :
  25         region (IE) : in TF there is no such parameter, they just use last dimension (feature dimension in case of NHWC)
  26         local-size (IE) : it's the size of 1D vector in Caffe. In TF they have 'depth_radius' that eq
  27         '(local-size * 2) + 1'
  28         alpha (IE) : in Caffe 'alpha' divides on local-size, so we should multiply alpha on local-size
  29
  30     Caffe ref : http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers/lrn.html
  31     TF ref : https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/local_response_normalization
  32     """
  33
  34     return {
  35         'type': 'Norm',
  36         'alpha': pb.attr['alpha'].f * (2. * pb.attr['depth_radius'].i + 1.),
  37         'beta': pb.attr['beta'].f,
  38         'bias': pb.attr['bias'].f,
  39         'local_size': (2 * pb.attr['depth_radius'].i + 1),
  40         'region': 'across',
  41         'infer': copy_shape_infer
  42     }