model-optimizer/mo/middle/passes/shared_weights_duplication.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 import networkx as nx
  18 import numpy as np
  19
  20 from mo.graph.graph import Node
  21 from mo.ops.op import Op
  22 from mo.utils.error import Error
  23
  24
  25 def duplicate_shared_weights(graph: nx.MultiDiGraph):
  26     """
  27     This function finds all const data nodes that have more that one consumer and then duplicate them
  28     """
  29     data_nodes = [Node(graph, id) for id in graph.nodes() if Node(graph, id).soft_get('kind') == 'data']
  30     for node in data_nodes:
  31         # Check that node has const values and more than one consumer
  32         if len(node.out_nodes()) > 1 and node.value is not None:
  33             # Here we delete all edges between base node and it's consumers (except first), and then duplicate this
  34             # node to connect with other consumers
  35             while len(node.out_nodes()) > 1:
  36                 out_node = node.out_node(1)
  37
  38                 if len(graph.get_edge_data(node.id, out_node.id)) != 1:
  39                     raise Error('There is more than one edge from {} node to {} node.'.format(node.id, out_node.id))
  40                 e_attrs = graph.get_edge_data(node.id, out_node.id)[0]
  41
  42                 graph.remove_edge(node.id, out_node.id)
  43                 data = Op.create_input_data_node(graph, "Copy_{}".format(node.id), np.array(node.value), graph.node[node.id])
  44
  45                 graph.add_edges_from([(data.id, out_node.id, e_attrs)])