[MXNet inference] Fix implementation + extend features

src/benchmark/README.md

@@ -114,9 +114,9 @@ Intel® Optimization for TensorFlow, TensorFlow Lite, OpenCV, MXNet и PyTorch
 осуществляется последовательный и независимый запуск запросов.
 Запуск очередного запроса выполняется после завершения предыдущего.
 Для каждого запроса осуществляется замер времени его выполнения.
-Для множества полученных времен определяется стандартное среднеквадратичное 
-отклонение, и отбрасываются времена, выходящие за пределы трех стандартных 
-отклонений от среднего времени вывода. Результирующий набор времен 
+Для множества полученных времен определяется стандартное среднеквадратичное
+отклонение, и отбрасываются времена, выходящие за пределы трех стандартных
+отклонений от среднего времени вывода. Результирующий набор времен
 используется для вычисления показателя латентности.
 Остальные показатели вычисляются для всего множества времен.
 

src/benchmark/frameworks/config_parser/test_reporter.py

@@ -62,19 +62,7 @@ def prepare_framework_params(self):
         match_parameter_description['num_inter_threads'] = 'Inter threads'
         match_parameter_description['num_intra_threads'] = 'Intra threads'
 
-        match_parameter_description['mean'] = 'Mean'
-        match_parameter_description['input_scale'] = 'Scale'
-        match_parameter_description['layout'] = 'Layout'
-        match_parameter_description['input_shape'] = 'Input shape'
-        match_parameter_description['input_name'] = 'Input name'
-        match_parameter_description['output_names'] = 'Output names'
-        # duplicate because pytorch launcher does not match common template. To be fixed
-        match_parameter_description['output_name'] = 'Output name'
-        match_parameter_description['normalize'] = 'Normalization flag'
-        match_parameter_description['std'] = 'Standard deviation'
-        match_parameter_description['channel_swap'] = 'Channel swap'
-        match_parameter_description['swapRB'] = 'Channel swap'
-        match_parameter_description['crop'] = 'Crop'
+        match_parameter_description['hybridize'] = 'Hybridization flag'
         match_parameter_description['model_type'] = 'Model type'
         match_parameter_description['inference_mode'] = 'Inference mode'
 

src/benchmark/frameworks/mxnet/mxnet_parameters_parser.py

@@ -7,6 +7,7 @@ def parse_parameters(self, curr_test):
         CONFIG_FRAMEWORK_DEPENDENT_TAG = 'FrameworkDependent'
         CONFIG_FRAMEWORK_DEPENDENT_INPUT_NAME_TAG = 'InputName'
         CONFIG_FRAMEWORK_DEPENDENT_INPUT_SHAPE_TAG = 'InputShape'
+        CONFIG_FRAMEWORK_DEPENDENT_HYBRIDIZE_TAG = 'Hybridize'
         CONFIG_FRAMEWORK_DEPENDENT_NORMALIZE_TAG = 'Normalize'
         CONFIG_FRAMEWORK_DEPENDENT_MEAN_TAG = 'Mean'
         CONFIG_FRAMEWORK_DEPENDENT_STD_TAG = 'Std'
@@ -18,6 +19,9 @@ def parse_parameters(self, curr_test):
             CONFIG_FRAMEWORK_DEPENDENT_INPUT_NAME_TAG)[0].firstChild
         _input_shape = dep_parameters_tag.getElementsByTagName(
             CONFIG_FRAMEWORK_DEPENDENT_INPUT_SHAPE_TAG)[0].firstChild
+        _hybridize = dep_parameters_tag.getElementsByTagName(
+            CONFIG_FRAMEWORK_DEPENDENT_HYBRIDIZE_TAG)[0].firstChild
+        print(_hybridize.data)
         _normalize = dep_parameters_tag.getElementsByTagName(
             CONFIG_FRAMEWORK_DEPENDENT_NORMALIZE_TAG)[0].firstChild
         _mean = dep_parameters_tag.getElementsByTagName(
@@ -30,6 +34,7 @@ def parse_parameters(self, curr_test):
         return MXNetParameters(
             input_name=_input_name.data if _input_name else None,
             input_shape=_input_shape.data if _input_shape else None,
+            hybridize=_hybridize.data if _hybridize else None,
             normalize=_normalize.data if _normalize else None,
             mean=_mean.data if _mean else None,
             std=_std.data if _std else None,
@@ -38,9 +43,11 @@ def parse_parameters(self, curr_test):
 
 
 class MXNetParameters(FrameworkParameters):
-    def __init__(self, input_name, input_shape, normalize, mean, std, channel_swap):
+    def __init__(self, input_name, input_shape, hybridize, normalize,
+                 mean, std, channel_swap):
         self.input_name = None
         self.input_shape = None
+        self.hybridize = None
         self.normalize = None
         self.mean = None
         self.std = None
@@ -50,6 +57,8 @@ def __init__(self, input_name, input_shape, normalize, mean, std, channel_swap):
             self.input_name = input_name
         if self._parameter_is_not_none(input_shape):
             self.input_shape = input_shape
+        if self._parameter_is_not_none(hybridize):
+            self.hybridize = hybridize
         if self._parameter_is_not_none(normalize):
             self.normalize = normalize
         if self._parameter_is_not_none(mean):

src/benchmark/frameworks/mxnet/mxnet_process.py

@@ -48,6 +48,11 @@ def _fill_command_line(self):
         common_params = MXNetProcess._add_optional_argument_to_cmd_line(
             common_params, '--input_name', input_name)
 
+        hybridize = self._test.dep_parameters.hybridize
+        if hybridize == 'True':
+            common_params = MXNetProcess._add_flag_to_cmd_line(
+                common_params, '--hybrid')
+
         normalize = self._test.dep_parameters.normalize
         if normalize == 'True':
             common_params = MXNetProcess._add_flag_to_cmd_line(

src/configs/benchmark_configuration_file_template.xml

@@ -177,6 +177,7 @@
         <FrameworkDependent>
             <InputName></InputName>
             <InputShape></InputShape>
+            <Hybridize></Hybridize>
             <Normalize></Normalize>
             <Mean></Mean>
             <Std></Std>