compiler/luci-interpreter/src/kernels/Pad.test.cpp

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2020 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
   3  *
   4  * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   5  * you may not use this file except in compliance with the License.
   6  * You may obtain a copy of the License at
   7  *
   8  *    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   9  *
  10  * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  11  * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  12  * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  13  * See the License for the specific language governing permissions and
  14  * limitations under the License.
  15  */
  16
  17 #include "kernels/Pad.h"
  18 #include "kernels/TestUtils.h"
  19
  20 namespace luci_interpreter
  21 {
  22 namespace kernels
  23 {
  24 namespace
  25 {
  26
  27 using namespace testing;
  28
  29 float GetTolerance(float min, float max) { return (max - min) / 255.0; }
  30
  31 TEST(Pad, Uint8)
  32 {
  33   float kQuantizedTolerance = GetTolerance(-1.0, 1.0);
  34   std::pair<float, int32_t> quant_param = quantizationParams<uint8_t>(-1.0f, 1.0f);
  35   std::vector<float> input_data{-0.8, 0.2, 0.9, 0.7, 0.1, -0.3};
  36   std::vector<int32_t> paddings_data{0, 0, 0, 2, 1, 3, 0, 0};
  37   Tensor input_tensor{DataType::U8, {1, 2, 3, 1}, {{quant_param.first}, {quant_param.second}}, ""};
  38   Tensor paddings_tensor = makeInputTensor<DataType::S32>({4, 2}, paddings_data);
  39   Tensor output_tensor = makeOutputTensor(DataType::U8, quant_param.first, quant_param.second);
  40   std::vector<uint8_t> quantize_input =
  41       quantize<uint8_t>(input_data, quant_param.first, quant_param.second);
  42   input_tensor.writeData(quantize_input.data(), quantize_input.size() * sizeof(uint8_t));
  43
  44   Pad kernel(&input_tensor, &paddings_tensor, &output_tensor);
  45   kernel.configure();
  46   kernel.execute();
  47
  48   std::vector<float> ref_output_data{0, -0.8, 0.2, 0.9, 0, 0, 0, 0, 0.7, 0.1, -0.3, 0, 0, 0,
  49                                      0, 0,    0,   0,   0, 0, 0, 0, 0,   0,   0,    0, 0, 0};
  50   EXPECT_THAT(dequantize(extractTensorData<uint8_t>(output_tensor), output_tensor.scale(),
  51                          output_tensor.zero_point()),
  52               ElementsAreArray(ArrayFloatNear(ref_output_data, kQuantizedTolerance)));
  53   EXPECT_THAT(extractTensorShape(output_tensor), ::testing::ElementsAreArray({1, 4, 7, 1}));
  54 }
  55
  56 TEST(Pad, Float)
  57 {
  58   std::vector<float> input_data{1, 2, 3, 4, 5, 6};
  59   std::vector<int32_t> paddings_data{1, 0, 0, 2, 0, 3, 0, 0};
  60   Tensor input_tensor = makeInputTensor<DataType::FLOAT32>({1, 2, 3, 1}, input_data);
  61   Tensor paddings_tensor = makeInputTensor<DataType::S32>({4, 2}, paddings_data);
  62   Tensor output_tensor = makeOutputTensor(DataType::FLOAT32);
  63
  64   Pad kernel(&input_tensor, &paddings_tensor, &output_tensor);
  65   kernel.configure();
  66   kernel.execute();
  67
  68   std::vector<float> ref_output_data{0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
  69                                      0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 0, 0, 0, 4, 5,
  70                                      6, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
  71   std::initializer_list<int32_t> ref_output_shape{2, 4, 6, 1};
  72   EXPECT_THAT(extractTensorData<float>(output_tensor),
  73               ElementsAreArray(ArrayFloatNear(ref_output_data)));
  74   EXPECT_THAT(extractTensorShape(output_tensor), ::testing::ElementsAreArray(ref_output_shape));
  75 }
  76
  77 } // namespace
  78 } // namespace kernels
  79 } // namespace luci_interpreter