model-optimizer/mo/middle/passes/convert_data_type.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 import numpy as np
  19
  20 from mo.graph.graph import Node, Graph
  21 from mo.utils.error import Error
  22 from mo.utils.utils import refer_to_faq_msg
  23
  24 SUPPORTED_DATA_TYPES = {
  25     'float': (np.float32, 'FP32'),
  26     'half': (np.float16, 'FP16'),
  27     'FP32': (np.float32, 'FP32'),
  28     'FP16': (np.float16, 'FP16'),
  29     'I32': (np.int32, 'I32'),
  30     'uint8': (np.uint8, 'UI8'),
  31 }
  32
  33
  34 def data_type_str_to_np(data_type_str: str):
  35     return SUPPORTED_DATA_TYPES[data_type_str][0] if data_type_str in SUPPORTED_DATA_TYPES else None
  36
  37
  38 def data_type_str_to_precision(data_type_str: str):
  39     return SUPPORTED_DATA_TYPES[data_type_str][1] if data_type_str in SUPPORTED_DATA_TYPES else None
  40
  41
  42 def convert_blob(graph: Graph, node: Node, data_type: type):
  43     out_edges = graph.out_edges(node.node, data=True)
  44
  45     # if the data.value is used as binary weights
  46     if any('bin' in d for _, __, d in out_edges):
  47         blob = node.value
  48         if blob.dtype != data_type:
  49             new_blob = blob.astype(dtype=data_type, casting="same_kind")
  50             consumers = [x.name if x.has_valid('name') else '<NO NAME>' for x in node.out_nodes()]
  51             log.debug(
  52                 'Blob was converted to {} while dumping to the bin file. This blob is an input for {} nodes.'.format(
  53                     data_type, consumers))
  54             finite_match = (np.isfinite(blob) != np.isfinite(new_blob))
  55             zero_match = ((blob == 0) != (new_blob == 0))
  56             finite_match_count = np.count_nonzero(finite_match)
  57             zero_match_count = np.count_nonzero(zero_match)
  58             if finite_match_count:
  59                 log.error(
  60                     ("{} elements of {} were clipped to infinity while converting a blob for " \
  61                      "node [{}] to {}. " +
  62                      refer_to_faq_msg(76)).format(
  63                         finite_match_count, blob.size, consumers, data_type))
  64             if zero_match_count:
  65                 log.warning(
  66                     ("{} elements of {} were clipped to zero while converting a blob for node " \
  67                      " [{}] to {}. " +
  68                      refer_to_faq_msg(77)).format(
  69                         zero_match_count, blob.size, consumers, data_type))
  70             node.value = new_blob
  71
  72
  73 def convert(graph: Graph, data_type_str: str):
  74     for node_name, node_attrs in graph.nodes(data=True):
  75         node = Node(graph, node_name)
  76         # if the data type is forcibly set then use it
  77         if node.has_valid('force_precision'):
  78             real_data_type_str = node_attrs['force_precision']
  79         else:
  80             real_data_type_str = data_type_str
  81         node_attrs['precision'] = data_type_str_to_precision(real_data_type_str)
  82         if node.kind == 'data' and node.value is not None:
  83             try:
  84                 convert_blob(graph, node, data_type_str_to_np(real_data_type_str))
  85             except Exception as e:
  86                 raise Error('Coudn\'t convert blob {}, details: {}', node.soft_get('name'), e) from e