Publishing 2019 R3 content
[platform/upstream/dldt.git] / inference-engine / thirdparty / clDNN / api / mutable_data.hpp
@@ -16,7 +16,6 @@
 
 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 #pragma once
-#include "../C/mutable_data.h"
 #include "primitive.hpp"
 #include "memory.hpp"
 #include <vector>
@@ -33,7 +32,7 @@ namespace cldnn {
 /// @details This primitive allows to pass data which can be written to during training.
 /// For example, weights and biases for scoring networks.
 /// This primitive can be also set as other primitive's output. In this case the underlying buffer will be the same in mutable_data and preceding primitive.
-struct mutable_data : public primitive_base<mutable_data, CLDNN_PRIMITIVE_DESC(mutable_data)> {
+struct mutable_data : public primitive_base<mutable_data> {
     CLDNN_DECLARE_PRIMITIVE(mutable_data)
 
     /// @brief Enum type to specify function for data filling.
@@ -59,24 +58,12 @@ struct mutable_data : public primitive_base<mutable_data, CLDNN_PRIMITIVE_DESC(m
                  filler_type fill_type = filler_type::no_fill)
         : primitive_base(id, {input}, padding()), mem(mem), fill_type(fill_type) {}
 
-    /// @brief Constructs a copy from C API @CLDNN_PRIMITIVE_DESC{mutable_data}
-    explicit mutable_data(const dto* dto)
-        : primitive_base(dto), mem(dto->mem), fill_type(static_cast<filler_type>(dto->fill_type)) {
-        mem.retain();
-    }
-
     /// @brief @ref memory object which contains data.
     /// @note If memory is attached by memory::attach(), the attached buffer should be valid till network build.
     memory mem;
 
     /// @brief Specifies function which will be used to fill weights.
     filler_type fill_type;
-
-protected:
-    void update_dto(dto& dto) const override {
-        dto.mem = mem.get();
-        dto.fill_type = static_cast<cldnn_filler_type>(fill_type);
-    }
 };
 /// @}
 /// @}