[moco-tf] Import Shape operation (#6402)
author박천교/On-Device Lab(SR)/Engineer/삼성전자 <ch.bahk@samsung.com>
Fri, 9 Aug 2019 00:56:46 +0000 (09:56 +0900)
committer박세희/On-Device Lab(SR)/Principal Engineer/삼성전자 <saehie.park@samsung.com>
Fri, 9 Aug 2019 00:56:46 +0000 (09:56 +0900)
This commit implements import stage for Shape operation

Signed-off-by: Cheongyo Bahk <ch.bahk@samsung.com>
compiler/moco-tf/src/Op/Shape.cpp [new file with mode: 0644]
compiler/moco-tf/src/Op/Shape.test.cpp [new file with mode: 0644]

diff --git a/compiler/moco-tf/src/Op/Shape.cpp b/compiler/moco-tf/src/Op/Shape.cpp
new file mode 100644 (file)
index 0000000..9e2f00b
--- /dev/null
@@ -0,0 +1,118 @@
+/*
+ * Copyright (c) 2019 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
+ *
+ * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+ * you may not use this file except in compliance with the License.
+ * You may obtain a copy of the License at
+ *
+ *    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+ *
+ * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+ * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+ * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+ * See the License for the specific language governing permissions and
+ * limitations under the License.
+ */
+
+#include "IR/TFShape.h"
+
+#include "GraphBuilder.h"
+#include "GraphBuilderContext.h"
+
+#include <loco.h>
+#include <stdex/Memory.h>
+#include <plier/tf/Convert.h>
+
+#include <tensorflow/core/framework/graph.pb.h>
+
+namespace
+{
+using namespace moco::tf;
+
+/**
+ * @brief GraphUpdate for Shape node
+ */
+class ShapeGraphUpdate final : public GraphUpdate
+{
+public:
+  ShapeGraphUpdate(TFShape *node, const TensorName &&input_name)
+      : _node(node), _input_name(input_name)
+  {
+    // DO NOTHING
+  }
+
+  void input(const SymbolTable *) const override;
+
+private:
+  TFShape *_node;
+  const TensorName _input_name;
+};
+
+void ShapeGraphUpdate::input(const SymbolTable *table) const
+{
+  loco::Node *input_node = table->node(_input_name);
+  _node->input(input_node);
+}
+
+} // namespace
+
+namespace moco
+{
+namespace tf
+{
+
+/**
+ * @brief GraphBuilder for Shape node
+ */
+class ShapeGraphBuilder final : public GraphBuilder
+{
+public:
+  bool validate(const tensorflow::NodeDef &) const override;
+  void build(const tensorflow::NodeDef &, GraphBuilderContext *) const override;
+};
+
+bool ShapeGraphBuilder::validate(const tensorflow::NodeDef &node) const
+{
+  assert(node.input_size() == 1);
+
+  return plier::tf::has_attrs(node, {"T"});
+}
+
+void ShapeGraphBuilder::build(const tensorflow::NodeDef &node, GraphBuilderContext *context) const
+{
+  assert(context != nullptr);
+
+  loco::Graph *graph = context->graph();
+  SymbolTable *tensor_names = context->tensor_names();
+  UpdateQueue *updates = context->updates();
+
+  // create TF dialect Shape node
+  auto tf_shape = graph->nodes()->create<TFShape>();
+
+  if (plier::tf::has_attrs(node, {"out_type"}))
+  {
+    auto dtype = plier::tf::as_loco_datatype(plier::tf::get_datatype_attr(node, "out_type"));
+    // TODO Support other dtype like S64
+    assert(dtype == loco::DataType::S32);
+
+    tf_shape->dtype(dtype);
+  }
+  else
+  {
+    // Set to S32, TF-documented default value for 'out_type'
+    tf_shape->dtype(loco::DataType::S32);
+  }
+
+  TensorName output_name(node.name(), 0);
+  tensor_names->enroll(output_name, tf_shape);
+
+  auto update = stdex::make_unique<ShapeGraphUpdate>(tf_shape, TensorName(node.input(0)));
+  updates->enroll(std::move(update));
+}
+
+} // namespace tf
+} // namespace moco
+
+#include "GraphBuilderRegistry.h"
+
+REGISTER_OP_BUILDER(Shape, ShapeGraphBuilder)
diff --git a/compiler/moco-tf/src/Op/Shape.test.cpp b/compiler/moco-tf/src/Op/Shape.test.cpp
new file mode 100644 (file)
index 0000000..6abefb0
--- /dev/null
@@ -0,0 +1,94 @@
+/*
+ * Copyright (c) 2019 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
+ *
+ * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+ * you may not use this file except in compliance with the License.
+ * You may obtain a copy of the License at
+ *
+ *    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+ *
+ * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+ * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+ * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+ * See the License for the specific language governing permissions and
+ * limitations under the License.
+ */
+
+#include "TestHelper.h"
+
+#include "Importer.h"
+#include "IR/TFShape.h"
+
+#include <loco.h>
+#include <plier/tf/TestHelper.h>
+
+#include <gtest/gtest.h>
+
+#include <memory>
+
+namespace
+{
+
+// clang-format off
+const char *shape_000_pbtxtdata = STRING_CONTENT(
+node {
+  name: "Placeholder"
+  op: "Placeholder"
+  attr {
+    key: "dtype"
+    value { type: DT_FLOAT }
+  }
+  attr {
+    key: "shape"
+    value {
+      shape {
+        dim { size: 1 }
+        dim { size: 2 }
+        dim { size: 2 }
+        dim { size: 3 }
+      }
+    }
+  }
+}
+node {
+  name: "Shape"
+  op: "Shape"
+  input: "Placeholder"
+  attr {
+    key: "T"
+    value { type: DT_FLOAT }
+  }
+  attr {
+    key: "out_type"
+    value { type: DT_INT32 }
+  }
+}
+);
+// clang-format on
+
+} // namespace
+
+TEST(TensorFlowImport, shape_000)
+{
+  moco::tf::Importer importer;
+  moco::tf::ModelSignature signature;
+
+  signature.add_input(moco::tf::TensorName("Placeholder", 0));
+  signature.add_output(moco::tf::TensorName("Shape", 0));
+
+  tensorflow::GraphDef graph_def;
+  EXPECT_TRUE(plier::tf::parse_graphdef(shape_000_pbtxtdata, graph_def));
+  std::unique_ptr<loco::Graph> graph = importer.import(signature, graph_def);
+
+  // what to test:
+  // - there should exist TFShape
+  // - input node should not be null
+  // - dtype attribute is set same as out_type attribute of pbtxt
+
+  moco::tf::TFShape *shape_node =
+      moco::tf::test::find_first_node_bytype<moco::tf::TFShape>(graph.get());
+
+  ASSERT_NE(shape_node, nullptr);
+  ASSERT_NE(shape_node->input(), nullptr);
+  ASSERT_EQ(shape_node->dtype(), loco::DataType::S32);
+}