openvino/model-optimizer/unit_tests/extensions/middle/SplitConcatPairToInterpolat...

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26 KiB
Python

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# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
import unittest
import numpy as np
from extensions.middle.SplitConcatPairToInterpolate import SplitConcatPairToInterpolate
from mo.front.common.partial_infer.utils import int64_array
from mo.utils.ir_engine.compare_graphs import compare_graphs
from unit_tests.utils.graph import build_graph
graph_node_attrs_for_2d_spatial_case = {
'placeholder': {'type': 'Parameter', 'kind': 'op', 'op': 'Parameter'},
'placeholder_data': {
'value': None,
'shape': int64_array([1, 100, 120, 150]),
'kind': 'data',
'data_type': None
},
'split': {'type': 'Split', 'kind': 'op', 'op': 'Split', 'num_splits': 3},
'split_axis_const': {
'kind': 'op',
'value': np.array(3, dtype=np.int64),
'op': 'Const',
'type': 'Const'
},
'split_axis_const_data': {
'value': np.array(3, dtype=np.int64),
'shape': np.array(3, dtype=np.int64).shape,
'kind': 'data'
},
'concat': {'type': 'Concat', 'kind': 'op', 'axis': 3},
'split_data_0': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 120, 50]), 'kind': 'data'},
'split_data_1': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 120, 50]), 'kind': 'data'},
'split_data_2': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 120, 50]), 'kind': 'data'},
'concat_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 120, 300]), 'kind': 'data'},
'abs': {'type': 'Abs', 'kind': 'op', 'op': 'Abs'},
'abs_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 120, 300]), 'kind': 'data'},
'output': {'kind': 'op', 'op': 'Result'},
}
graph_node_attrs_for_3d_spatial_case = {
'placeholder': {'type': 'Parameter', 'kind': 'op', 'op': 'Parameter'},
'placeholder_data': {
'value': None,
'shape': int64_array([1, 3, 100, 120, 150]),
'kind': 'data',
'data_type': None
},
'split': {'type': 'Split', 'kind': 'op', 'op': 'Split', 'num_splits': 3},
'split_axis_const': {
'kind': 'op',
'value': np.array(4, dtype=np.int64),
'op': 'Const',
'type': 'Const'
},
'split_axis_const_data': {
'value': np.array(4, dtype=np.int64),
'shape': np.array(4, dtype=np.int64).shape,
'kind': 'data'
},
'concat': {'type': 'Concat', 'kind': 'op', 'axis': 4},
'split_data_0': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 120, 50]), 'kind': 'data'},
'split_data_1': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 120, 50]), 'kind': 'data'},
'split_data_2': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 120, 50]), 'kind': 'data'},
'concat_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 120, 300]), 'kind': 'data'},
'abs': {'type': 'Abs', 'kind': 'op', 'op': 'Abs'},
'abs_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 120, 300]), 'kind': 'data'},
'output': {'kind': 'op', 'op': 'Result'},
}
graph_edges = [
('placeholder', 'placeholder_data'),
('placeholder_data', 'split', {'in': 0}),
('split_axis_const', 'split_axis_const_data'),
('split_axis_const_data', 'split', {'in': 1}),
('split', 'split_data_0', {'out': 0}),
('split', 'split_data_1', {'out': 1}),
('split', 'split_data_2', {'out': 2}),
('split_data_0', 'concat', {'in': 0}),
('split_data_0', 'concat', {'in': 1}),
('split_data_1', 'concat', {'in': 2}),
('split_data_1', 'concat', {'in': 3}),
('split_data_2', 'concat', {'in': 4}),
('split_data_2', 'concat', {'in': 5}),
('concat', 'concat_data'),
('concat_data', 'abs'),
('abs', 'abs_data'),
('abs_data', 'output')
]
ref_graph_edges_opset4 = [
('placeholder', 'placeholder_data'),
('placeholder_data', 'interpolate', {'in': 0}),
('placeholder_data', 'shape'),
('shape', 'shape_data'),
('shape_data', 'sslice', {'in': 0}),
('slice_begin', 'slice_begin_data'),
('slice_begin_data', 'sslice', {'in': 1}),
('slice_end', 'slice_end_data'),
('slice_end_data', 'sslice', {'in': 2}),
('sslice', 'sslice_data'),
('sslice_data', 'cast_shape_to_float'),
('cast_shape_to_float', 'cast_shape_to_float_data'),
('scales', 'scales_data'),
('axes', 'axes_data'),
('cast_shape_to_float_data', 'mul', {'in': 0}),
('scales_data', 'mul', {'in': 1, 'out': 0}),
('mul', 'mul_data'),
('mul_data', 'floor'),
('floor', 'floor_data'),
('floor_data', 'cast_mul_to_float'),
('cast_mul_to_float', 'cast_mul_to_float_data'),
('cast_mul_to_float_data', 'interpolate', {'in': 1}),
('scales_data', 'interpolate', {'in': 2, 'out': 0}),
('axes_data', 'interpolate', {'in': 3}),
('interpolate', 'interpolate_data'),
('interpolate_data', 'abs'),
('abs', 'abs_data'),
('abs_data', 'output'),
]
ref_graph_node_attrs_for_2d_spatial_case_1_opset4 = {
'placeholder': {'type': 'Parameter', 'kind': 'op', 'op': 'Parameter'},
'placeholder_data': {
'value': None,
'shape': int64_array([1, 100, 120, 150]),
'kind': 'data',
'data_type': None
},
'interpolate': {
'type': 'Interpolate',
'kind': 'op',
'op': 'Interpolate',
'mode': 'nearest',
'antialias': 0,
'pads_begin': int64_array([0]),
'pads_end': int64_array([0]),
'coordinate_transformation_mode': 'half_pixel',
'nearest_mode': 'round_prefer_floor',
'cube_coeff': -0.75,
'version': 'opset4',
'shape_calculation_mode': 'scales'
},
'shape': {'type': 'ShapeOf', 'kind': 'op', 'op': 'ShapeOf'},
'shape_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'slice_begin': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': int64_array([3]),
'shape': int64_array([1])
},
'slice_begin_data': {'kind': 'data', 'shape': int64_array([1]), 'value': int64_array([3])},
'slice_end': {'type': 'Const', 'op': 'Const', 'kind': 'op', 'value': int64_array([4]), 'shape': int64_array([1])},
'slice_end_data': {'kind': 'data', 'value': int64_array([4]), 'shape': int64_array([1])},
'sslice': {
'kind': 'op',
'type': 'StridedSlice',
'op': 'StridedSlice',
'begin_mask': int64_array([1]),
'end_mask': int64_array([1]),
'new_axis_mask': int64_array([0]),
'shrink_axis_mask': int64_array([0]),
'ellipsis_mask': int64_array([0]),
},
'sslice_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'scales': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': np.array([2], dtype=np.float32),
'shape': int64_array([1])
},
'scales_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'cast_shape_to_float': {'kind': 'op', 'op': 'Cast', 'type': 'Convert', 'dst_type': np.float32},
'cast_shape_to_float_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'axes': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': int64_array([3]),
'shape': int64_array([1])
},
'axes_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'mul': {'kind': 'op', 'op': 'Mul', 'type': 'Multiply'},
'mul_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'floor': {'kind': 'op', 'op': 'Floor', 'type': 'Floor'},
'floor_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'cast_mul_to_float': {'kind': 'op', 'op': 'Cast', 'type': 'Convert', 'dst_type': np.int64},
'cast_mul_to_float_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'interpolate_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 120, 300]), 'kind': 'data'},
'abs': {'type': 'Abs', 'kind': 'op', 'op': 'Abs'},
'abs_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 120, 300]), 'kind': 'data'},
'output': {'kind': 'op', 'op': 'Result'},
}
ref_graph_node_attrs_for_2d_spatial_case_1 = {
'placeholder': {'type': 'Parameter', 'kind': 'op', 'op': 'Parameter'},
'placeholder_data': {
'value': None,
'shape': int64_array([1, 100, 120, 150]),
'kind': 'data',
'data_type': None
},
'interpolate': {
'type': 'Interpolate',
'kind': 'op',
'op': 'Interpolate',
'axes': int64_array([3]),
'mode': 'nearest'
},
'shape': {'type': 'ShapeOf', 'kind': 'op', 'op': 'ShapeOf'},
'shape_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'slice_begin': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': int64_array([3]),
'shape': int64_array([1])
},
'slice_begin_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'slice_end': {'type': 'Const', 'op': 'Const', 'kind': 'op', 'value': int64_array([4])},
'slice_end_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'sslice': {
'kind': 'op',
'type': 'StridedSlice',
'op': 'StridedSlice',
'begin_mask': int64_array([1]),
'end_mask': int64_array([1]),
'new_axis_mask': int64_array([0]),
'shrink_axis_mask': int64_array([0]),
'ellipsis_mask': int64_array([0]),
},
'sslice_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'scales': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': int64_array([2]),
'shape': int64_array([1])
},
'scales_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'axes': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': int64_array([3]),
'shape': int64_array([1])
},
'axes_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'mul': {'kind': 'op', 'op': 'Mul', 'type': 'Multiply'},
'mul_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'interpolate_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 120, 300]), 'kind': 'data'},
'abs': {'type': 'Abs', 'kind': 'op', 'op': 'Abs'},
'abs_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 120, 300]), 'kind': 'data'},
'output': {'kind': 'op', 'op': 'Result'},
}
ref_graph_node_attrs_for_2d_spatial_case_2 = {
'placeholder': {'type': 'Parameter', 'kind': 'op', 'op': 'Parameter'},
'placeholder_data': {
'value': None,
'shape': int64_array([1, 100, 120, 150]),
'kind': 'data',
'data_type': None
},
'interpolate': {
'type': 'Interpolate',
'kind': 'op',
'op': 'Interpolate',
'mode': 'nearest',
'antialias': 0,
'pads_begin': int64_array([0]),
'pads_end': int64_array([0]),
'coordinate_transformation_mode': 'half_pixel',
'nearest_mode': 'round_prefer_floor',
'cube_coeff': -0.75,
'version': 'opset4',
'shape_calculation_mode': 'scales'
},
'shape': {'type': 'ShapeOf', 'kind': 'op', 'op': 'ShapeOf'},
'shape_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'slice_begin': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': int64_array([2]),
'shape': int64_array([1])
},
'slice_begin_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'slice_end': {'type': 'Const', 'op': 'Const', 'kind': 'op', 'value': int64_array([3])},
'slice_end_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'sslice': {
'kind': 'op',
'type': 'StridedSlice',
'op': 'StridedSlice',
'begin_mask': int64_array([1]),
'end_mask': int64_array([1]),
'new_axis_mask': int64_array([0]),
'shrink_axis_mask': int64_array([0]),
'ellipsis_mask': int64_array([0]),
},
'sslice_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'scales': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': np.array([2], dtype=np.float32),
'shape': int64_array([1])
},
'scales_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'cast_shape_to_float': {'kind': 'op', 'op': 'Cast', 'type': 'Convert', 'dst_type': np.float32},
'cast_shape_to_float_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'axes': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': int64_array([3]),
'shape': int64_array([1])
},
'axes_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'mul': {'kind': 'op', 'op': 'Mul', 'type': 'Multiply'},
'mul_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'floor': {'kind': 'op', 'op': 'Floor', 'type': 'Floor'},
'floor_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'cast_mul_to_float': {'kind': 'op', 'op': 'Cast', 'type': 'Convert', 'dst_type': np.int64},
'cast_mul_to_float_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'interpolate_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 240, 150]), 'kind': 'data'},
'abs': {'type': 'Abs', 'kind': 'op', 'op': 'Abs'},
'abs_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 240, 150]), 'kind': 'data'},
'output': {'kind': 'op', 'op': 'Result'},
}
ref_graph_node_attrs_for_3d_spatial_case_1 = {
'placeholder': {'type': 'Parameter', 'kind': 'op', 'op': 'Parameter'},
'placeholder_data': {
'value': None,
'shape': int64_array([1, 3, 100, 120, 150]),
'kind': 'data',
'data_type': None
},
'interpolate': {
'type': 'Interpolate',
'kind': 'op',
'op': 'Interpolate',
'mode': 'nearest',
'antialias': 0,
'pads_begin': int64_array([0]),
'pads_end': int64_array([0]),
'coordinate_transformation_mode': 'half_pixel',
'nearest_mode': 'round_prefer_floor',
'cube_coeff': -0.75,
'version': 'opset4',
'shape_calculation_mode': 'scales'
},
'shape': {'type': 'ShapeOf', 'kind': 'op', 'op': 'ShapeOf'},
'shape_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'slice_begin': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': int64_array([4]),
'shape': int64_array([1])
},
'slice_begin_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'slice_end': {'type': 'Const', 'op': 'Const', 'kind': 'op', 'value': int64_array([5])},
'slice_end_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'sslice': {
'kind': 'op',
'type': 'StridedSlice',
'op': 'StridedSlice',
'begin_mask': int64_array([1]),
'end_mask': int64_array([1]),
'new_axis_mask': int64_array([0]),
'shrink_axis_mask': int64_array([0]),
'ellipsis_mask': int64_array([0]),
},
'sslice_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'scales': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': np.array([2], dtype=np.float32),
'shape': int64_array([1])
},
'scales_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'cast_shape_to_float': {'kind': 'op', 'op': 'Cast', 'type': 'Convert', 'dst_type': np.float32},
'cast_shape_to_float_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'axes': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': int64_array([3]),
'shape': int64_array([1])
},
'axes_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'mul': {'kind': 'op', 'op': 'Mul', 'type': 'Multiply'},
'mul_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'floor': {'kind': 'op', 'op': 'Floor', 'type': 'Floor'},
'floor_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'cast_mul_to_float': {'kind': 'op', 'op': 'Cast', 'type': 'Convert', 'dst_type': np.int64},
'cast_mul_to_float_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'interpolate_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 120, 300]), 'kind': 'data'},
'abs': {'type': 'Abs', 'kind': 'op', 'op': 'Abs'},
'abs_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 120, 300]), 'kind': 'data'},
'output': {'kind': 'op', 'op': 'Result'},
}
ref_graph_node_attrs_for_3d_spatial_case_2 = {
'placeholder': {'type': 'Parameter', 'kind': 'op', 'op': 'Parameter'},
'placeholder_data': {
'value': None,
'shape': int64_array([1, 3, 100, 120, 150]),
'kind': 'data',
'data_type': None
},
'interpolate': {
'type': 'Interpolate',
'kind': 'op',
'op': 'Interpolate',
'mode': 'nearest',
'antialias': 0,
'pads_begin': int64_array([0]),
'pads_end': int64_array([0]),
'coordinate_transformation_mode': 'half_pixel',
'nearest_mode': 'round_prefer_floor',
'cube_coeff': -0.75,
'version': 'opset4',
'shape_calculation_mode': 'scales'
},
'shape': {'type': 'ShapeOf', 'kind': 'op', 'op': 'ShapeOf'},
'shape_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'slice_begin': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': int64_array([4]),
'shape': int64_array([1])
},
'slice_begin_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'slice_end': {'type': 'Const', 'op': 'Const', 'kind': 'op', 'value': int64_array([5])},
'slice_end_data': {'kind': 'data', 'shape': None, 'value': None},
'sslice': {
'kind': 'op',
'type': 'StridedSlice',
'op': 'StridedSlice',
'begin_mask': int64_array([1]),
'end_mask': int64_array([1]),
'new_axis_mask': int64_array([0]),
'shrink_axis_mask': int64_array([0]),
'ellipsis_mask': int64_array([0]),
},
'sslice_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'scales': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': np.array([2], dtype=np.float32),
'shape': int64_array([1])
},
'scales_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'cast_shape_to_float': {'kind': 'op', 'op': 'Cast', 'type': 'Convert', 'dst_type': np.float32},
'cast_shape_to_float_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'axes': {
'type': 'Const',
'op': 'Const',
'kind': 'op',
'value': int64_array([3]),
'shape': int64_array([1])
},
'axes_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'mul': {'kind': 'op', 'op': 'Mul', 'type': 'Multiply'},
'mul_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'floor': {'kind': 'op', 'op': 'Floor', 'type': 'Floor'},
'floor_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'cast_mul_to_float': {'kind': 'op', 'op': 'Cast', 'type': 'Convert', 'dst_type': np.int64},
'cast_mul_to_float_data': {'kind': 'data', 'shape': None},
'interpolate_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 240, 150]), 'kind': 'data'},
'abs': {'type': 'Abs', 'kind': 'op', 'op': 'Abs'},
'abs_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 240, 150]), 'kind': 'data'},
'output': {'kind': 'op', 'op': 'Result'},
}
graph_node_attrs_when_there_are_two_splits_one_concat = {
'placeholder1': {'type': 'Parameter', 'kind': 'op', 'op': 'Parameter'},
'placeholder1_data': {
'value': None,
'shape': int64_array([1, 13, 13, 3, 2]),
'kind': 'data',
'data_type': None
},
'placeholder2': {'type': 'Parameter', 'kind': 'op', 'op': 'Parameter'},
'placeholder2_data': {
'value': None,
'shape': int64_array([1, 13, 13, 3, 2]),
'kind': 'data',
'data_type': None
},
'split1': {'type': 'Split', 'kind': 'op', 'op': 'Split', 'num_splits': 2},
'split1_axis_const': {
'kind': 'op',
'value': np.array(4, dtype=np.int64),
'op': 'Const',
'type': 'Const'
},
'split1_axis_const_data': {
'value': np.array(4, dtype=np.int64),
'shape': np.array(4, dtype=np.int64).shape,
'kind': 'data'
},
'split2': {'type': 'Split', 'kind': 'op', 'op': 'Split', 'num_splits': 2},
'split2_axis_const': {
'kind': 'op',
'value': np.array(4, dtype=np.int64),
'op': 'Const',
'type': 'Const'
},
'split2_axis_const_data': {
'value': np.array(4, dtype=np.int64),
'shape': np.array(4, dtype=np.int64).shape,
'kind': 'data'
},
'split1_data_0': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 13, 13, 3, 1]), 'kind': 'data'},
'split1_data_1': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 13, 13, 3, 1]), 'kind': 'data'},
'split2_data_0': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 13, 13, 3, 1]), 'kind': 'data'},
'split2_data_1': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 13, 13, 3, 1]), 'kind': 'data'},
'concat': {'type': 'Concat', 'kind': 'op', 'axis': 4},
'concat_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 13, 13, 3, 4]), 'kind': 'data'},
'abs': {'type': 'Abs', 'kind': 'op', 'op': 'Abs'},
'abs_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 13, 13, 3, 4]), 'kind': 'data'},
'output': {'kind': 'op', 'op': 'Result'},
}
graph_edges_when_there_are_two_splits_one_concat = [
('placeholder1', 'placeholder1_data'),
('placeholder2', 'placeholder2_data'),
('placeholder1_data', 'split1', {'in': 0}),
('split1_axis_const', 'split1_axis_const_data'),
('split1_axis_const_data', 'split1', {'in': 1}),
('split1', 'split1_data_0', {'out': 0}),
('split1', 'split1_data_1', {'out': 1}),
('placeholder2_data', 'split2', {'in': 0}),
('split2_axis_const', 'split2_axis_const_data'),
('split2_axis_const_data', 'split2', {'in': 1}),
('split2', 'split2_data_0', {'out': 0}),
('split2', 'split2_data_1', {'out': 1}),
('split1_data_0', 'concat', {'in': 0}),
('split1_data_1', 'concat', {'in': 1}),
('split2_data_0', 'concat', {'in': 2}),
('split2_data_1', 'concat', {'in': 3}),
('concat', 'concat_data'),
('concat_data', 'abs'),
('abs', 'abs_data'),
('abs_data', 'output')
]
class SplitConcatPairToInterpolateTest(unittest.TestCase):
def test_spatial_2d_split_concat_1(self):
graph = build_graph(
nodes_attrs=graph_node_attrs_for_2d_spatial_case,
edges=graph_edges
)
ref_graph = build_graph(
nodes_attrs=ref_graph_node_attrs_for_2d_spatial_case_1_opset4,
edges=ref_graph_edges_opset4
)
SplitConcatPairToInterpolate().find_and_replace_pattern(graph)
(flag, resp) = compare_graphs(graph, ref_graph, 'output')
self.assertTrue(flag, resp)
def test_spatial_2d_split_concat_2(self):
graph = build_graph(
nodes_attrs=graph_node_attrs_for_2d_spatial_case,
edges=graph_edges,
update_attributes={
'split': {'type': 'Split', 'kind': 'op', 'op': 'Split', 'num_splits': 3},
'split_axis_const': {
'kind': 'op',
'value': np.array(2, dtype=np.int64),
'op': 'Const',
'type': 'Const'
},
'split_axis_const_data': {
'value': np.array(2, dtype=np.int64),
'shape': np.array(2, dtype=np.int64).shape,
'kind': 'data'
},
'concat': {'type': 'Concat', 'kind': 'op', 'axis': 2},
'split_data_0': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 40, 150]), 'kind': 'data'},
'split_data_1': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 40, 150]), 'kind': 'data'},
'split_data_2': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 40, 150]), 'kind': 'data'},
'concat_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 240, 150]), 'kind': 'data'},
'abs_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 100, 240, 150]), 'kind': 'data'},
}
)
ref_graph = build_graph(
nodes_attrs=ref_graph_node_attrs_for_2d_spatial_case_2,
edges=ref_graph_edges_opset4,
update_attributes={
'axes': {'shape': int64_array([1]), 'value': int64_array([2])}
}
)
SplitConcatPairToInterpolate().find_and_replace_pattern(graph)
(flag, resp) = compare_graphs(graph, ref_graph, 'output')
self.assertTrue(flag, resp)
def test_spatial_3d_split_concat_1(self):
graph = build_graph(
nodes_attrs=graph_node_attrs_for_3d_spatial_case,
edges=graph_edges
)
ref_graph = build_graph(
nodes_attrs=ref_graph_node_attrs_for_3d_spatial_case_1,
edges=ref_graph_edges_opset4,
update_attributes={
'axes': {'shape': int64_array([1]), 'value': int64_array([4])}
}
)
SplitConcatPairToInterpolate().find_and_replace_pattern(graph)
(flag, resp) = compare_graphs(graph, ref_graph, 'output')
self.assertTrue(flag, resp)
def test_spatial_3d_split_concat_2(self):
graph = build_graph(
nodes_attrs=graph_node_attrs_for_3d_spatial_case,
edges=graph_edges,
update_attributes={
'split': {'type': 'Split', 'kind': 'op', 'op': 'Split', 'num_splits': 3},
'split_axis_const': {
'kind': 'op',
'value': np.array(3, dtype=np.int64),
'op': 'Const',
'type': 'Const'
},
'split_axis_const_data': {
'value': np.array(3, dtype=np.int64),
'shape': np.array(3, dtype=np.int64).shape,
'kind': 'data'
},
'concat': {'type': 'Concat', 'kind': 'op', 'axis': 3},
'split_data_0': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 40, 150]), 'kind': 'data'},
'split_data_1': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 40, 150]), 'kind': 'data'},
'split_data_2': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 40, 150]), 'kind': 'data'},
'concat_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 240, 150]), 'kind': 'data'},
'abs_data': {'value': None, 'shape': int64_array([1, 3, 100, 240, 150]), 'kind': 'data'},
}
)
ref_graph = build_graph(
nodes_attrs=ref_graph_node_attrs_for_3d_spatial_case_2,
edges=ref_graph_edges_opset4
)
SplitConcatPairToInterpolate().find_and_replace_pattern(graph)
(flag, resp) = compare_graphs(graph, ref_graph, 'output')
self.assertTrue(flag, resp)
def test_two_splits_one_concat(self):
graph = build_graph(
nodes_attrs=graph_node_attrs_when_there_are_two_splits_one_concat,
edges=graph_edges_when_there_are_two_splits_one_concat
)
ref_graph = build_graph(
nodes_attrs=graph_node_attrs_when_there_are_two_splits_one_concat,
edges=graph_edges_when_there_are_two_splits_one_concat
)
SplitConcatPairToInterpolate().find_and_replace_pattern(graph)
(flag, resp) = compare_graphs(graph, ref_graph, 'output')
self.assertTrue(flag, resp)