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+ op: "ConcatV2"
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+# conv2d with VALID, stride = 1, 1
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+node {
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+# FusedBatchNorm
+input, placeholder:0, TF_FLOAT, [1, 4, 4, 1]
+output, FBN_01:0, TF_FLOAT, [1, 4, 4, 1]
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+node {
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+ attr {
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+ key: "shape"
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+node {
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+ key: "value"
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+node {
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+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
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+ type: DT_FLOAT
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+ attr {
+ key: "value"
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+node {
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+ key: "value"
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+node {
+ name: "FBN_01/variance"
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+ attr {
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+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
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+ }
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+node {
+ name: "FBN_01"
+ op: "FusedBatchNorm"
+ input: "placeholder"
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+ input: "FBN_01/mean"
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+ key: "T"
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+ type: DT_FLOAT
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+ key: "data_format"
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+ key: "epsilon"
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+ f: 0.001
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+ attr {
+ key: "is_training"
+ value {
+ b: false
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--- /dev/null
+# FusedBatchNorm
+input, placeholder:0, TF_FLOAT, [1, 4, 4, 3]
+output, FBN_01:0, TF_FLOAT, [1, 4, 4, 3]
--- /dev/null
+node {
+ name: "placeholder"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
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+ key: "shape"
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+ size: 1
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+ size: 4
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+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "scale"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
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+ type: DT_FLOAT
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+ }
+ attr {
+ key: "value"
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+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim {
+ size: 3
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+ }
+}
+node {
+ name: "offset"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
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+ dim {
+ size: 3
+ }
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+ float_val: 2.5
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+}
+node {
+ name: "FBN_01/mean"
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+ attr {
+ key: "dtype"
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+ type: DT_FLOAT
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+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim {
+ size: 3
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+ float_val: 3.5
+ }
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+}
+node {
+ name: "FBN_01/variance"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
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+ type: DT_FLOAT
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+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
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+ dtype: DT_FLOAT
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+ size: 3
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+ float_val: 4.5
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+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "FBN_01"
+ op: "FusedBatchNorm"
+ input: "placeholder"
+ input: "scale"
+ input: "offset"
+ input: "FBN_01/mean"
+ input: "FBN_01/variance"
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+ key: "T"
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+ key: "data_format"
+ value {
+ s: "NHWC"
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "epsilon"
+ value {
+ f: 0.001
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "is_training"
+ value {
+ b: false
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+# This is a first 4 nodes in inception v3 (from Placeholder to the first RelU)
+#
+# How to get output shape:
+#
+# import tensorflow as tf
+# import numpy as np
+# from tensorflow.python.platform import gfile
+# tf.reset_default_graph()
+#
+# filename = 'inception_v3.2019_June_milestone.pb'
+# input_node = "input:0"
+# out_node = "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/Relu:0"
+# input_shape = (1, 299, 299, 3)
+#
+# with tf.gfile.GFile(filename, 'rb') as f:
+# graph_def.ParseFromString(f.read())
+# tf.import_graph_def(graph_def, name='')
+#
+# with tf.Session() as sess:
+# out = sess.run(out_node, {input_node: np.ones(input_shape)})
+# print(out.shape)
+#
+input, input:0, TF_FLOAT, [1, 299, 299, 3]
+output, InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/Relu:0, TF_FLOAT, [1, 149, 149, 32]
--- /dev/null
+node {
+ name: "InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights/read/_3__cf__3"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 32
+ }
+ }
+ tensor_content: "M\017K\277\031}\343\275\211\000\261\273\232\n\315\275I\0276\275\213>Y=i\250\272?\340\340m?|$P>[Y\036>\235`\341=\253{=>\203\'\r>3k\323>\366\235*\276\246\204A=\372\261}\276\312)\256\276\322\222\202\277V\211\264\277\237\230\247\277hD\212?\324\016\017<\211\324\215\275H\305\214\276\200\2723>\010g\224>;{\215>\007\301\376<\014\026\374=\027\320\036\276C\350\244@\365\351\013?\353^]\274\035\"A\274\210\241\233=\314\354\202\276\373$l=\237\201H\277\324\350v?$S\324=\0308U\276\333\321\214\276\341\373\235\275\202\013\202\276n&\017?z\226_\276K\347\036\276\324\306\003=~\343\006>\352:G\277*\211\262\277\ny\334\2775X\206?\0235\321<\347HY\274\211s\242\276A\371\352\2742\221\351=\034\324\212>WS+<\335\000\t>\2021\220>\203dy\277\nk\304>\\3\364\273\267~\216\276\3432\320\274\347\232\240>1\310\350<]\326N\277U\364\312>\374\001\214\276\217h\210=\250\260\223=\232\250\037\276f\375B=\033\037\333>\267s\323>\333\035\r=\243 \177\276\311}\201>F4 \2776\246\301\276o;^\277\351\314w?\244L+\276\314\362U>+\304\246\275\254\212s\276\265\023\343=\360\267\260\2758\004J\276\334\304\372\275\016\347\336=(Uh\300\002\"\246\277;=\276=\352\245\016\276H\364\315\276\277&\257\276\326]\036>i\225n\300eV\321?5\003H\276\215\306\316<\376\225\376>\332yZ\275\276\231\307>~\225\241?7\266\310\276L\021:\277\322\344\241<\021e\314\276\346\244\262\277 \226\301\276\327o\270>NH&\277\004\234\376=\367\243\240\275\2671)\277\256\221\256>A3\004=o\0174>k\210\336<M\355\035>X\233K\275Q\255\203?\240M\035?\n\264\254\275c=f>\225\266\005\276b`\221\275\367\302\234>x>7@\030\273\305?P\310\223>\230\355\353\276E\222\306\276\350\3455>\236\234\314\276\026\224\241?\\\002\342\276\271v\233\276N\203\336>\247\336\322<\323B\227\277\2249\213\276<\327\216>0\365\233\276E\344\373=\244\371a\274}+;\277\204\020\341<M*\253\275=\203,>\266\2361<<\263\255<\177\021\271>\333\212\r\277\002\035b?\030\324[>\204\0212>\200\336\300\275\317\330\020?\200\363\206>\000\263n?\207\220\027?\304\361\010\276;\304\304>i\tS=\320\030F\276!3\030>\001]\003?\017Y>?K\353\004\277a?\256\274\363\326\207>o\026l\277 \324L\274F*|>\353\341\324\275\027\3010>`\347\326=\275\024\236\2769\311\251\276\"\263\323\275\024\030\005\277\353\341\025\276E\021L\276\272:K?\'_\035\277\003\007\005\276J\277a\275&\031!>\347\222\203<\2138\274\275\353\000\317\275\005!\217\300}\3247?\200\356\312>\341\210\">k\376[>^D\307\275\257\356A>8v\\\277\007\025b\276\206PH>7:9\276P[\255\276\315\251L\277F,\237\2753`0?\032pX\277\247\"2>\\\357\352\275G\371\035\277\242a\214>\227\244\362=-(\334=tQ\222\274\276Oa>/\267\271\275o_\357\277\303\273G>\252\275#\275H\030\364=\274\331\034>\357k\026\276\203\227\301=[\335I@\311\227\006?\033#\232\276\223%}\276\\\177\251\276\226%\226>)\375O\276)\340\217\277\365\362\251\275\301\333\266\275$\2200<\331_\365\273\r\016\371\276\312\231\003\274\232\323\213?\340\3238\277@1\027>\320O:\274\272\0271\277,\374\225\275\375\351\332\2752\373K>\316\235x=\026C\377=^\366y>\313\021y\275n\222\000\276\347m\277=\010.\241\276\261\244\375=R&h>\262\310\002>\225\030\272?\251\374\334=\021\240\343\275\0242\304=@m\270\275]\202\n\276\343\036K\274\345\302\025\277?\001\205>\004\033\250>\215%\213\2769\365`>\300\276\366\276\360\336X\275O\341-?\356,[\277\263\207\">Z\311\323<\022l\277\276#\216C\276CL\237\276\250\030\223:\336K\026\276\320\353\226\2753\222\220>\007\020\331?\311\"\t\2772\311{=\031\245\260\276}\374d\276\325\272\240\276\377\"R=\236\233\307?LB\364\276x\257\252\2774,}=\270P\227\277\031e\261\276\346\250\257>\257\310.<vS2\276\314r\274=\320-\254\276/!\271\276.\346\366>\332\316\023@0\204{\277Z\232[?\326g\337=\200KH\276\000\r\214\276\210\355\251>D9\345>\201`x>\027\177\023>\342\226\014\275\360*t\275\033\016$@k\221\243>\006\032\002=\237GN>\3632\306=g\263k\276\037\017\022>\027\346L\277\\j\337\276\016\326\277?\227\271\336\276\325\211\241\275\0325\263>\036Z\365\276\261I\366=E\n\253\276\032\375\t\276}\241{=;\003\266=Z\376\345>\212\022#@\r\273\246\277\036%\'?q\207\337<\355e)\276\034\031\226\276a6\033=\213%\230>\2111\271>\365\355\262=tA\317\273\247\240+>/\324\373\276D\232\215>u\327\r>\233h<>&p\177=\200\223\363>zX^=\336U4\277\213\365\037\276K\362\246\276@\207\325>>\272\334\275\003\252\306=R\232\355=\226\024\005>\0047\014?Y\031\221=\270\010\350\276s\001\231>;w\335>\375Ft?;\264\003\277p)\023?g\026<\275W\211\023\276\033.k\276\323\356\226\276\362\023 ?^\225y\276\262\366\003\275,\037\\\276\377\266\261\276\274\266\334\277\217Ns\277M\251\304>\244\337d\277\225\223\363\276\217T(\277\231D@\276F\3356\277\230\327\321\277\233N\243\277X\272L\276\240\306\226\276.\340q\2771\017\'?\252\311\025@\006O\323\2764\"\037\277Bi\177\276\002\220\362\276Y\251\276?\231\315\r=\346\020n?\2058\220\277s\253<>\203\243Y=\330\234\350\276m\010\016?Cb\035>q\343\001?3\245\315\275\3372\320\276\346]N\275,*\220\276\253\254\250>Le\354=\320Y>?\274\261e\273\016\276\313;\265/\232=\354\373q?^\233\324\277lA\252?$\256&\277\304:Z\275h\323=?\241\2775\277\355\002\n@.\025\017\277+q\305\276.z&>)\005\016<\355\354\253?\243\020e=uG\217?\005\024/\277\315H\227=\021\232\334=7\355\366\276g\266\337=\372\256D=\224\365\377>2B\372\275\037\321\350\276\372\314}>E\305\255\275?]#?,\252\006?j&\212?\201e\026>\370\002`?\006\225\303=7\334\037\276EL\031\277\256\257x\276\336Qk?\267\367\017>&\244`>J\210\002>i\036Y?Svi?Q\252\357\276X\346\347\276y/\274>\037\361\253?\356\000\345<*b\000?\244\270\205\276\252\231\210>{y\007=\342k\231\276\310\364\006\277\373\214l>\213;\"\277p\375\322\275\334\237\375\276\002\005\'=#e<=\032n\330\275 \2237=\222\342\306\276<\031N\275D\315\235\276\324:\026\277\275\255\252\277\343\226\265\273\232\005\232>\365\347\005\276\'\321\247=>\250:\277\350K\250>\204\344\032\277e`&\276\206z\202>\253\022\346\276\025\357\275\276\037\323\340>\204v\200\276\3274o?\022\303l\277\302\236B>\352\337\270\274\343\350\021\277.\275\256>\212\325\033>\334\236\333>r/!> d?\275_\230C\276\267\035\017\300\237\260\222=\205\350\346<ST\307>Bxm>\241\307\335\275\316\356\234\276\220:m?)\210\341\274U\023g\276D\340\307\276\375\003\230\276z\362\030?\370\376\361\276Y\322V\2770\374/\276qw\224\275u\177\032\276\337\371\036=\rP\332>Ht\263\276\314\320\232?\240\2073\277\t\302~=\346Y\365=\177\276\"\277\177\362\220\275$\262\000\275\347\251\374>\336$O>\225\223\373\275\333\316\317=\326I\253>8\0278\275\332\253\212>S\245\364>#/Y>\014\263\323>\223f\345\275\035\305n>\213\240z=\3513W\276\037\316\010?\023r}\27581\022>\217![\273|t\336\276\255\002\255>\205:d>\3214\t\277\252\006\275>\241c->\3012x\2768{\001?}\324\027\277\254h7>\322+`=}:\017\277\032\331\312\276\202\352n\276_\273\023\276\242q\277\275\030\324\222\276[0c\276~\332\316?\302\025\216>\267w\236\275\276\310\376=\345\323V\276\353\311\212=\t\014\323=\303\324\315?\307Ea>-\\>\276@xa>\202\226r\276?\"w\276\3749\201>\037\302,\277l\244 =}\2322>\3027E>u\262\224\276\203\017\323\274\035\002\325?\302\373\270\275\267j\375>\265_\310=\311\263O\277\244\027\351>2P\201>\014\006\202>n\371\000\276\234<\202\274\222\234\262=I\007\320\275\324c\036\277\023\335\337=\213@;\274\030\260\004<}\r\201\275V\260\240\276\272\016\213>@#\200\277\007+\r>\205/\333>\016>\237\276\214\316\342<\361\023[>a\032\204\276\266\277;\277oO\345\275\'\304\207\276\003\277\352>c\030\230=\023\205I\275{\001\324?\200\343i<\226\343\223\275<\275\324\274I\243\007\277\006\022\026?\244\017\255\275\305\020\313\275m\003\025=\317\376e\275\307\270h>:\364q>\177;\235\276B\312\311\276\307\271\305=j{\177\276\354,\210\274%aw>C\320\036>\321u\'\277\033\254\326\275\026\240\213\276\rL\270=\224>\001>\300\013\225\274\360T/=\326\211\217\276y\210W=\013\373>>\354\265\023\276L[g>z\345\250\2758l\344>\244\312\206<\000\327\216=4S\200\275\014\007\r\277\247\006\002><\367w\276\001\027\356:Wc\264\273\177\250\030\276\345\234\370\275a\376\356\276\312A\000?\023\211\215=\312\306\025\275`$\374\276oZ\375\276\270\303\232\276F\211?>\263\007\313?\201\207\267\277\367\377\233\276C\257\t\275\365g\313=\344\224%\277\314\223\317>\214\375S\2773\003\313\275\363\307\230>$N\307>\235\r\274\276\3242&?\321\032\260\277\033-\323\276B\017\024?\r\346\316=V\327\205\275\250\302\221?>H\316>\210\275\003>\327\233[\275\207/\021\277\273U\t\276{8\013>I\334l\277\025\201c=i\340*\275\267B\336=\303\364/\276\214\236\201\276\324#\331>\"\224\222\277C\235\223\277-Y\257>\3511\374\276%!Q\275MB\003?\305\204\361\276\n;P\277\311\242_\276\236\010?\276|\235\t?\0277\265=\005|P>1\t\234\277\204\360\311\276\320\343\302>M-\026\275\027\300\010>\217\311\267?K2\"\275a\363\241\275\24291\275\234i\005\277Y\240\254\275\010\237\r?0\346\014\275\364\362\277\275^B\177>\210\221\224>\362\263f=\267\256\251>%:\214>\034\364\315\276\270\313\254\276\262\357\203\276S\301\354>\363\3260>\254\317\233=\215R6=V\266\310\276$8\216>\301\2675>}\031\205\276\203\307\246>\002E\372>\251\n\r\277v\031\256\276\271\356i>\322V\021\273?\360\243=f\236e?AD\340\276Js\336\2752\214\247\276\355\305\213\2766\276X\276\302 \177\276\245W\\?\250\002\023>\275\022c\276`\312\357\275}^\256\276Xa\331=\241\302\225\274\010\243\322?\312<\326\275H\245,?\'\223T=\326\004`>\270>\255\276)}\224>8*?\277\336\306\031\274r\033\336=_\375J>;\006\235\276\\ \350>\256\030\001\277D`\t\275s\276\251>\"\220\344=\267\220\037\276\177\376\177?\240|\273>v\216S>\246\272/\274\375]\r\275I\325\252=\242T\201\275-\340A\277\212\224H>\230kF\274b\\\372=\252\355\363\275\n\221S\276\031\230\n>eu\231\277F5\177\275FL\354\276Z`X\276l\237H\276\233o\300>U\314a\276\264\372\330\276\341\2221=\221\242\357\275\3528\233>\335\323\334=Z\016\223>\336\264$\277\326\022\203\276\n\237&\275i\256{\274\001\327\022>\220\244\232?.\'\260\274\302dH\275a\003\247\275\336\245\227=3\320\033>tt\235>\302d\261\276\272=\254\276\314\2717>\n\354\353=v\'`=\205e\377=C\277\275=zh\005\277\325:\301\275\'\366\316\276\020\274(>\255\007\020<Q\211\203<\311\276\017\275|#\232\275FVy\275n\252\267=yV8\276\204\200\252>\255\000\344\275\025E\306\276\213\317P\276\242\204\203\276\273a}\275\234,\004=\214\227(?!q\216\276)V[\276\"\343\037\276\374\272\357\275\350\356\277\275\243\024_\276\330\211_?"
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "input"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim {
+ size: 1
+ }
+ dim {
+ size: 299
+ }
+ dim {
+ size: 299
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/Conv2D"
+ op: "Conv2D"
+ input: "input:0"
+ input: "InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights/read/_3__cf__3"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value {
+ s: "NHWC"
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "dilations"
+ value {
+ list {
+ i: 1
+ i: 1
+ i: 1
+ i: 1
+ }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "padding"
+ value {
+ s: "VALID"
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "strides"
+ value {
+ list {
+ i: 1
+ i: 2
+ i: 2
+ i: 1
+ }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "use_cudnn_on_gpu"
+ value {
+ b: true
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/Conv2D_bn_offset"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim {
+ size: 32
+ }
+ }
+ tensor_content: "\220\247\023?\347%\215\277D\006\305?\241>\201@\267\tV?\205\270\177@\002w\016\276\001\303\213?\224\316\227\277r\035,\276\337\233i\277]\315\250=\330\224\272>\217Q\367?[1\377\276Y\344\267\277\014G|@P3\330>\345\277t\277W\022\356?\030\n\214?\363x\207\275\266\324\022\277%C\253\277\216\217[\277\0212\304>\'\271\253\277\222\236\321?i\226\201\277\330d\303\277K\326\243\277{\255V\277"
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/BatchNorm/FusedBatchNorm"
+ op: "BiasAdd"
+ input: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/Conv2D"
+ input: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/Conv2D_bn_offset"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value {
+ s: "NHWC"
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/Relu"
+ op: "Relu"
+ input: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/BatchNorm/FusedBatchNorm"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+# This is a first 7 nodes in inception v3 (from Placeholder to the second ReLU)
+#
+# How to get output shape:
+#
+# import tensorflow as tf
+# import numpy as np
+# from tensorflow.python.platform import gfile
+# tf.reset_default_graph()
+#
+# filename = 'inception_v3.2019_June_milestone.pb'
+# input_node = "input:0"
+# out_node = "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/Relu:0"
+# input_shape = (1, 299, 299, 3)
+#
+# with tf.gfile.GFile(filename, 'rb') as f:
+# graph_def.ParseFromString(f.read())
+# tf.import_graph_def(graph_def, name='')
+#
+# with tf.Session() as sess:
+# out = sess.run(out_node, {input_node: np.ones(input_shape)})
+# print(out.shape)
+#
+input, input:0, TF_FLOAT, [1, 299, 299, 3]
+output, InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/Relu:0, TF_FLOAT, [1, 147, 147, 32]
--- /dev/null
+node {
+ name: "InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights/read/_3__cf__3"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 32
+ }
+ }
+ tensor_content: "M\017K\277\031}\343\275\211\000\261\273\232\n\315\275I\0276\275\213>Y=i\250\272?\340\340m?|$P>[Y\036>\235`\341=\253{=>\203\'\r>3k\323>\366\235*\276\246\204A=\372\261}\276\312)\256\276\322\222\202\277V\211\264\277\237\230\247\277hD\212?\324\016\017<\211\324\215\275H\305\214\276\200\2723>\010g\224>;{\215>\007\301\376<\014\026\374=\027\320\036\276C\350\244@\365\351\013?\353^]\274\035\"A\274\210\241\233=\314\354\202\276\373$l=\237\201H\277\324\350v?$S\324=\0308U\276\333\321\214\276\341\373\235\275\202\013\202\276n&\017?z\226_\276K\347\036\276\324\306\003=~\343\006>\352:G\277*\211\262\277\ny\334\2775X\206?\0235\321<\347HY\274\211s\242\276A\371\352\2742\221\351=\034\324\212>WS+<\335\000\t>\2021\220>\203dy\277\nk\304>\\3\364\273\267~\216\276\3432\320\274\347\232\240>1\310\350<]\326N\277U\364\312>\374\001\214\276\217h\210=\250\260\223=\232\250\037\276f\375B=\033\037\333>\267s\323>\333\035\r=\243 \177\276\311}\201>F4 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\275\255Q\220=0\333\214;\371\256\242\2733\357\305<~Cs\274\332Oj\274\323?\236\274\375P\320<V1\227=\265W]:\312\350J\263\266S\363<\364\224\035\264\013\245\206\275}4\231\274Y\215\265\274S\244M\275Y\371\252;\221d\325\274o2\367<\251i3=\261\331\033\275\211,\305\274\002\263\324\273v\375^<s)}>E.\000<CT!\275\000\326^<P\021\\\275\356!\001:\204&\330\274\265Y\277\274\363s\001=\033\002\320\274\0138h\275\303\213y\274T\203\002=\311\257\004=\337k\267<\375\256V\276\300z\307\273/\217\27501\006\220\274\273\352\0204\335\247\236:t\375,\272\2407\206\274\007KV=]\254t\275U\220%<Z\212P\274U\337G=FZ2<\367}h\275\337\030\216\273A\360z<\220\2213\275\271\024%\275\227A\353\273/_\200;5\247/\275\"\313\025=\363\232\237\275\321\357\010\275\t\272\257=3^\344<\375.\013\2763,\377;\200*\r<3\353\214:e\265g\274\245\373p\276c\221\306\273\020fZ3\254+R\275L\232S4\226\316\363\274\200\271D<,\3340=\341,\303\274\251^\000\2755\017\232<?\2631\274\232V\362\272\212\r\253\274%\261\321<\032Z\224<\202B*\275#U\354<G\031G\275\367\310\237\273\0002G\275N\323s=z\364\016\275\372\373\350<\232\353\275\274\277\3555\275\340\2744=HG\216\275ea&=l\312\266=\265\360\324<\010\237Q=5\341\037\275\314\002\033=\020\\\2532jS\023;\222\314\2763\315\314\233\274R.\001=\324\242]\275\252\360C\275\373\034\245\276\335\336\211\275\335HY\272\324\271:;\247\344\263\274\310\371\234\274\266Qp=\214HJ=-\255\204\275\305\217\304<\336\227\023\27561c\275\274\\\331\274_F,=\340wP<\303R\230<?j\263<ei\037=Y;\331=\030X\222<\245$\374\274\375\273t=T\014\014\274.\347H=\343\331u\274\'\007c3~D=<V\237\0214\222\235\301<R+\211\274~:\213<\2361\031\271\355\336\016\274\217\024\003=\335x\027=\265vQ<MJ\343<\244H\343;\212\231\370; \220\354;ii\255<|s\225\275\355\212\357\274,6\350;\034\024\250\275G\305\267\275~]\263\275F\322\225\275\312\335\272>k\323\255\275\210\247\276\275\003\365\004\277\354\305,\276\255\213\201=|\230[<zS\006>>\347\210\276\331\240\0173\303e\315\273\3125\232\2621#\221<[\325D\276\250E7\275{\016\361\275\317\240\034\275X=\005\275\243\032\035\275jk\301\2752\3208\275h\251\204<Xu9\273I\277\301<4xI<\351CU\2751\206\250:\257\007\215>\362\025\210<0\n\244\274\004\330(<\013\237p\274\301&\004>ec\004\274}J\210>\374\354\330\274\200*s\275=5S\274\264\021\033\275\2060\330\275\245\242\213;2$\3363r<\220\274j\303f4\362\342\305<\177\337\035=\306\324\256<\220\251\036<Gy\253;\315\277\003=\220H\370<c\325\247\274\277\360m\275\235\265m\274\245\265\032<B\220\354\274\323\234\210\274$\205@=\234l:;\270\234\211\274W\247\230;ke\377\272\213U\231=3\234+=\303\337T>\252\003\210=\314<\207\275D\262\333\275\353\177e>\275\334\t>\002\317N\276\321\324\353\275\3342!\276\241\273\223\263\304[o\274\260@\230\2624\377\367\274\236u\241\274\374\220A>\354\253\306\276.d\021\276f\270I>7\237\235=\\\335\220\274\316\274T\275v.\034=^n-\274$sU\276l\217\213\275\304\026H<o\246\234<O\001\214=\253\202\301=\336\035\337\273)l\354<9\n@=\000\312\265=2\2421;\233\325\003\276\310t\211<3B\237<c\234\226=\356\357\313<\3676\017\275\222\320\304<\021\214\3052\341\207\260\273\222?\0204\311hA=d\220\255\273j\022\206\274R\301\212\275;\256\016\276\277\362\347\274Y\262\020\275\322vL\275\210\014\010\2756T\027\275\320\221\243<\2344\022=_[\221\274pwv\272\346\255n\274\324>\034\275\370b/\275\310\333\274<l\364\275<\031-1<\360\021\361=LF\262<\036\274e\275\030\022\241<u\202!<\242o\036=\310\033\230<\313\274\313\274T\323M\274\341H\2133\321\033a\273\202w\2344s(\364\273\353E\016<\346\251\326\274/O\022\275\312\t\335\276q\336\376\274\330\005\211\274A\310\007\275b\3558;\314\225e\273\024!\240;:\205r<:\223\243;u\347\001:,rv\273\314<*\275w=g\2748G\202;\201\335\200\275f\036\301\273\234\211t=S\270\317\274+\014:>%\330E<3]\250<&\014\317\274rb\224\274D9\362\275Y\331\313;\314\247\0214gy\255\274\377\261\2144Y\205R\275\020\0311=`x\345<\313+\000\275\334Tl\275\0073\242;\004D\277\274\273Q\244<\265\210\327;\333z-< %b\274Y\316\340\2747f*;I\320\215\274\373\255\006<\273\300\345\274#\031\013=4\372,\274\234\002$=\225\013Q=W\223\">\317\311C=[8\215\274\rx\364\275\005\227\257\2757\266\362\275\3011\301\274\221\371\242<\367tm\2754\266\3561\364#!<\271]@2\264*\024\275\303~\252\275\260,\223<\024\032M\275\3649\224;\255\236\366<\307\271\276=\204\376\023=2\345\254<qV\212\274\233\263\314<\257\375N;\376\361\332\275P\026r=N\004\310<\035\350\221\274\370.k\275\030?\217\274"
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/Conv2D"
+ op: "Conv2D"
+ input: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/Relu"
+ input: "InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/weights/read/_7__cf__7"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value {
+ s: "NHWC"
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "dilations"
+ value {
+ list {
+ i: 1
+ i: 1
+ i: 1
+ i: 1
+ }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "padding"
+ value {
+ s: "VALID"
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "strides"
+ value {
+ list {
+ i: 1
+ i: 1
+ i: 1
+ i: 1
+ }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "use_cudnn_on_gpu"
+ value {
+ b: true
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/Conv2D_bn_offset"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim {
+ size: 32
+ }
+ }
+ tensor_content: "4xi?\306\014\254?\224\\d?,\303\275?J\314\003\300\347p\272\277\204\n\311?\264J\014?t\256\277>8\007K\300qS\264?\306\2277\300\271v\022\277!\346:\300\001`m@U\232\005\300z\"R?\334$I?\022C \277j\367>?\035i\251\277\263\237\316>I\307\206?\274\202\216\276hj?\300\232e`?\372\322\244?\000\201\364:\255\021V?\213\243\237@0\007T\275\010$\302>"
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/BatchNorm/FusedBatchNorm"
+ op: "BiasAdd"
+ input: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/Conv2D"
+ input: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/Conv2D_bn_offset"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value {
+ s: "NHWC"
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/Relu"
+ op: "Relu"
+ input: "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/BatchNorm/FusedBatchNorm"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+# This is a first 10 nodes in inception v3 (from Placeholder to MaxPool2D)
+#
+# How to get output shape:
+#
+# import tensorflow as tf
+# import numpy as np
+# from tensorflow.python.platform import gfile
+# tf.reset_default_graph()
+#
+# filename = 'inception_v3.2019_June_milestone.pb'
+# input_node = "input:0"
+# out_node = "InceptionV3/InceptionV3/MaxPool_3a_3x3/MaxPool:0"
+# input_shape = (1, 299, 299, 3)
+#
+# with tf.gfile.GFile(filename, 'rb') as f:
+# graph_def.ParseFromString(f.read())
+# tf.import_graph_def(graph_def, name='')
+#
+# with tf.Session() as sess:
+# out = sess.run(out_node, {input_node: np.ones(input_shape)})
+# print(out.shape)
+#
+input, input:0, TF_FLOAT, [1, 299, 299, 3]
+output, InceptionV3/InceptionV3/MaxPool_3a_3x3/MaxPool:0, TF_FLOAT, [1, 73, 73, 64]
--- /dev/null
+node {
+ name: "InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/weights/read/_3__cf__3"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 32
+ }
+ }
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+ }
+}
--- /dev/null
+input, placeholder:0, TF_FLOAT, [1, 3, 3, 1]
+output, maxpool2d:0, TF_FLOAT, [1, 2, 2, 1]
--- /dev/null
+node {
+ name: "placeholder"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim {
+ size: 1
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 1
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "maxpool2d"
+ op: "MaxPool"
+ input: "placeholder"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value {
+ s: "NHWC"
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "ksize"
+ value {
+ list {
+ i: 1
+ i: 2
+ i: 2
+ i: 1
+ }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "padding"
+ value {
+ s: "VALID"
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "strides"
+ value {
+ list {
+ i: 1
+ i: 1
+ i: 1
+ i: 1
+ }
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+input, placeholder:0, TF_FLOAT, [1, 4, 4, 1]
+output, maxpool2d:0, TF_FLOAT, [1, 3, 3, 1]
--- /dev/null
+node {
+ name: "placeholder"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim { size: 1 }
+ dim { size: 4 }
+ dim { size: 4 }
+ dim { size: 1 }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "maxpool2d"
+ op: "MaxPool"
+ input: "placeholder"
+ attr {
+ key: "T"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value { s: "NHWC" }
+ }
+ attr {
+ key: "ksize"
+ value {
+ list { i: 1 i: 2 i: 2 i: 1 }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "padding"
+ value { s: "VALID" }
+ }
+ attr {
+ key: "strides"
+ value {
+ list { i: 1 i: 1 i: 1 i: 1 }
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+input, input_01:0, TF_FLOAT, [1, 3, 3, 1]
+input, input_02:0, TF_FLOAT, [1, 3, 3, 1]
+output, mul:0, TF_FLOAT, [1, 3, 3, 1]
--- /dev/null
+node {
+ name: "input_01"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim {
+ size: 1
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 1
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "input_02"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim {
+ size: 1
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 3
+ }
+ dim {
+ size: 1
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "mul"
+ op: "Mul"
+ input: "input_01"
+ input: "input_02"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+# this has two inputs and two outputs. Let's make our code to handle multiple inputs and outputs.
+input, input_1:0, TF_FLOAT, [2, 2]
+input, input_2:0, TF_FLOAT, [2, 2]
+output, output_1:0, TF_FLOAT, [2, 2]
+output, output_2:0, TF_FLOAT, [2, 2]
--- /dev/null
+node {
+ name: "input_1"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim {
+ size: 2
+ }
+ dim {
+ size: 2
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "input_2"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim {
+ size: 2
+ }
+ dim {
+ size: 2
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "output_1"
+ op: "Add"
+ input: "input_1"
+ input: "input_2"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "output_2"
+ op: "Add"
+ input: "input_1"
+ input: "input_2"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+# this has no input
+output, out:0, TF_FLOAT, [2, 2]
--- /dev/null
+node {
+ name: "Const"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim {
+ size: 2
+ }
+ dim {
+ size: 2
+ }
+ }
+ float_val: 1
+ float_val: 2
+ float_val: 3
+ float_val: 4
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "Const_1"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim {
+ size: 2
+ }
+ dim {
+ size: 2
+ }
+ }
+ float_val: 1
+ float_val: 2
+ float_val: 3
+ float_val: 4
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "out"
+ op: "Add"
+ input: "Const"
+ input: "Const_1"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+input, Placeholder:0, TF_FLOAT, [1, 2, 1, 2]
+output, output/identity:0, TF_FLOAT, [1, 2, 1, 2]
--- /dev/null
+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: 1
+ }
+ dim {
+ size: 2
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "output/identity"
+ op: "Identity"
+ input: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+input, Placeholder:0, TF_FLOAT, [1, 2, 1, 2]
+output, output/relu:0, TF_FLOAT, [1, 2, 1, 2]
--- /dev/null
+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: 1
+ }
+ dim {
+ size: 2
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "output/relu"
+ op: "Relu"
+ input: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+input, Placeholder:0, TF_FLOAT, [6]
+output, Reshape:0, TF_FLOAT, [2, 3]
--- /dev/null
+node {
+ name: "Placeholder"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim {
+ size: 6
+ }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "New_shape"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value {
+ type: DT_INT32
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_INT32
+ tensor_shape {
+ dim {
+ size: 2
+ }
+ }
+ int_val: 2
+ int_val: 3
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "Reshape"
+ op: "Reshape"
+ input: "Placeholder"
+ input: "New_shape"
+ attr {
+ key: "T"
+ value {
+ type: DT_FLOAT
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "Tshape"
+ value {
+ type: DT_INT32
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+input, placeholder:0, TF_FLOAT, [1, 8, 8, 1]
+output, avgpool2d:0, TF_FLOAT, [1, 1, 1, 1]
--- /dev/null
+# HOW TO GENERATE:
+#
+# import tensorflow as tf
+# value = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[1, 8, 8, 1], name='placeholder')
+# output = tf.nn.avg_pool(value, [1, 8, 8, 1], [1, 1, 1, 1], 'VALID', name='avgpool2d')
+# tf.get_default_graph().as_graph_def()
+#
+# NOTE 1. The output shape is 1x1x1x1
+#
+# >>> tf.graph_util.tensor_shape_from_node_def_name(tf.get_default_graph(), 'avgpool2d')
+# TensorShape([Dimension(1), Dimension(1), Dimension(1), Dimension(1)])
+#
+# NOTE 2. This test corresponds to the last AvgPool node inception v3 2018.04.27.
+node {
+ name: "placeholder"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim { size: 1 }
+ dim { size: 8 }
+ dim { size: 8 }
+ dim { size: 1 }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "avgpool2d"
+ op: "AvgPool"
+ input: "placeholder"
+ attr {
+ key: "T"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value { s: "NHWC" }
+ }
+ attr {
+ key: "ksize"
+ value {
+ list { i: 1 i: 8 i: 8 i: 1 }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "padding"
+ value { s: "VALID" }
+ }
+ attr {
+ key: "strides"
+ value {
+ list { i: 1 i: 1 i: 1 i: 1 }
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+input, placeholder:0, TF_FLOAT, [1, 4, 4, 1]
+output, avgpool2d:0, TF_FLOAT, [1, 4, 4, 1]
--- /dev/null
+# HOW TO GENERATE:
+#
+# import tensorflow as tf
+# value = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[1, 4, 4, 1], name='placeholder')
+# output = tf.nn.avg_pool(value, [1, 3, 3, 1], [1, 1, 1, 1], 'SAME', name='avgpool2d')
+# tf.get_default_graph().as_graph_def()
+#
+# NOTE 1. The output shape is 1x4x4x1
+#
+# >>> tf.graph_util.tensor_shape_from_node_def_name(tf.get_default_graph(), 'avgpool2d')
+# TensorShape([Dimension(1), Dimension(4), Dimension(4), Dimension(1)])
+#
+# NOTE 2. Almost all the AvgPool nodes in inception v3 2018.04.27 use this configuration.
+#
+# The only exception is "InceptionV3/Logits/AvgPool_1a_8x8/AvgPool" which performs global average pooling.
+node {
+ name: "placeholder"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim { size: 1 }
+ dim { size: 4 }
+ dim { size: 4 }
+ dim { size: 1 }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "avgpool2d"
+ op: "AvgPool"
+ input: "placeholder"
+ attr {
+ key: "T"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value { s: "NHWC" }
+ }
+ attr {
+ key: "ksize"
+ value {
+ list { i: 1 i: 3 i: 3 i: 1 }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "padding"
+ value { s: "SAME" }
+ }
+ attr {
+ key: "strides"
+ value {
+ list { i: 1 i: 1 i: 1 i: 1 }
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+input, ifm:0, TF_FLOAT, [1, 7, 7, 4]
+output, ofm:0, TF_FLOAT, [1, 3, 3, 6]
--- /dev/null
+# HOW TO GENERATE:
+#
+# import tensorflow as tf
+# I = 4
+# O = 6
+# ifm = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[1, 7, 7, I], name='ifm')
+# ker = tf.constant(dtype=tf.float32, shape=[3, 3, I, O], name='ker', value=1.1)
+# ofm = tf.nn.conv2d(input=ifm, filter=ker, strides=[1, 2, 2, 1], padding='VALID', name='ofm')
+# tf.get_default_graph().as_graph_def()
+#
+# NOTE 1. The output shape is 1x3x3x6
+#
+# >>> tf.graph_util.tensor_shape_from_node_def_name(tf.get_default_graph(), 'ofm')
+# TensorShape([Dimension(1), Dimension(3), Dimension(3), Dimension(6)])
+#
+# NOTE 2. This test corresponds to "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_1a_3x3/Conv2D" node
+#
+node {
+ name: "ifm"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim { size: 1 }
+ dim { size: 7 }
+ dim { size: 7 }
+ dim { size: 4 }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "ker"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim { size: 3 }
+ dim { size: 3 }
+ dim { size: 4 }
+ dim { size: 6 }
+ }
+ float_val: 1.1
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "ofm"
+ op: "Conv2D"
+ input: "ifm"
+ input: "ker"
+ attr {
+ key: "T"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value { s: "NHWC" }
+ }
+ attr {
+ key: "dilations"
+ value {
+ list { i: 1 i: 1 i: 1 i: 1 }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "padding"
+ value { s: "VALID" }
+ }
+ attr {
+ key: "strides"
+ value {
+ list { i: 1 i: 2 i: 2 i: 1 }
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+input, placeholder:0, TF_FLOAT, [1, 7, 7, 1]
+output, maxpool2d:0, TF_FLOAT, [1, 3, 3, 1]
--- /dev/null
+# HOW TO GENERATE:
+#
+# import tensorflow as tf
+# value = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[1, 7, 7, 1], name='placeholder')
+# output = tf.nn.max_pool(value, [1, 3, 3, 1], [1, 2, 2, 1], 'VALID', name='maxpool2d')
+# tf.get_default_graph().as_graph_def()
+#
+# NOTE 1. The output shape is 1x3x3x1
+#
+# >>> tf.graph_util.tensor_shape_from_node_def_name(tf.get_default_graph(), 'maxpool2d')
+# TensorShape([Dimension(1), Dimension(3), Dimension(3), Dimension(1)])
+#
+# NOTE 2. All the MaxPool nodes in inception v3 2018.04.27 use this configuration.
+# - InceptionV3/InceptionV3/MaxPool_3a_3x3/MaxPool
+# - InceptionV3/InceptionV3/MaxPool_5a_3x3/MaxPool
+# - InceptionV3/InceptionV3/Mixed_6a/Branch_2/MaxPool_1a_3x3/MaxPool
+# - InceptionV3/InceptionV3/Mixed_7a/Branch_2/MaxPool_1a_3x3/MaxPool
+node {
+ name: "placeholder"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim { size: 1 }
+ dim { size: 7 }
+ dim { size: 7 }
+ dim { size: 1 }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "maxpool2d"
+ op: "MaxPool"
+ input: "placeholder"
+ attr {
+ key: "T"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value { s: "NHWC" }
+ }
+ attr {
+ key: "ksize"
+ value {
+ list { i: 1 i: 3 i: 3 i: 1 }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "padding"
+ value { s: "VALID" }
+ }
+ attr {
+ key: "strides"
+ value {
+ list { i: 1 i: 2 i: 2 i: 1 }
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+# conv2d with VALID, stride = 1, 1
+input, ifm:0, TF_FLOAT, [1, 5, 5, 3]
+output, maxpool:0, TF_FLOAT, [1, 4, 4, 2]
--- /dev/null
+# Small Conv2D-MaxPool network
+node {
+ name: "ifm"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim { size: 1 }
+ dim { size: 5 }
+ dim { size: 5 }
+ dim { size: 3 }
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "ker"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim { size: 2 }
+ dim { size: 2 }
+ dim { size: 3 }
+ dim { size: 2 }
+ }
+ float_val: 1.1
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "ofm"
+ op: "Conv2D"
+ input: "ifm"
+ input: "ker"
+ attr {
+ key: "T"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value { s: "NHWC" }
+ }
+ attr {
+ key: "dilations"
+ value {
+ list { i: 1 i: 1 i: 1 i: 1 }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "padding"
+ value { s: "VALID" }
+ }
+ attr {
+ key: "strides"
+ value {
+ list { i: 1 i: 1 i: 1 i: 1 }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "maxpool"
+ op: "MaxPool"
+ input: "ofm"
+ attr {
+ key: "T"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value { s: "NHWC" }
+ }
+ attr {
+ key: "ksize"
+ value {
+ list { i: 1 i: 1 i: 1 i: 1 }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "padding"
+ value { s: "VALID" }
+ }
+ attr {
+ key: "strides"
+ value {
+ list { i: 1 i: 1 i: 1 i: 1 }
+ }
+ }
+}
--- /dev/null
+input, in:0, TF_FLOAT, [1, 5, 5, 3]
+output, out:0, TF_FLOAT, [1, 4, 4, 5]
--- /dev/null
+# Small Conv2D-BiasAdd-Conv2D network
+node {
+ name: "in"
+ op: "Placeholder"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "shape"
+ value {
+ shape {
+ dim { size: 1 } # N
+ dim { size: 5 } # H
+ dim { size: 5 } # W
+ dim { size: 3 } # C
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "ker"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim { size: 2 } # H
+ dim { size: 2 } # W
+ dim { size: 3 } # I
+ dim { size: 2 } # O
+ }
+ float_val: 1.1
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "conv"
+ op: "Conv2D"
+ input: "in"
+ input: "ker"
+ attr {
+ key: "T"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value { s: "NHWC" }
+ }
+ attr {
+ key: "dilations"
+ value {
+ list { i: 1 i: 1 i: 1 i: 1 }
+ }
+ }
+ attr {
+ key: "padding"
+ value { s: "VALID" }
+ }
+ attr {
+ key: "strides"
+ value {
+ list { i: 1 i: 1 i: 1 i: 1 }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "bias"
+ op: "Const"
+ attr {
+ key: "dtype"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "value"
+ value {
+ tensor {
+ dtype: DT_FLOAT
+ tensor_shape {
+ dim { size: 2 }
+ }
+ float_val: 1.1
+ }
+ }
+ }
+}
+node {
+ name: "badd"
+ op: "BiasAdd"
+ input: "conv"
+ input: "bias"
+ attr {
+ key: "T"
+ value { type: DT_FLOAT }
+ }
+ attr {
+ key: "data_format"
+ value { s: "NHWC" }
+ }
+}
+node {
+ name: "ker1"
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+# Small Conv2D-ReLU-Conv2D network
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