compute/cker/src/train/FullyConnected.test.cc

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2023 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 <cker/train/operation/FullyConnected.h>
  18
  19 #include <gtest/gtest.h>
  20 #include <vector>
  21
  22 TEST(CKer_Operation, FullyConnectedBiasGrad)
  23 {
  24   {
  25     // Shape: {2, 4}
  26     std::vector<float> incoming_backward = {-1, 2, -3, 4, 5, -6, -7, 8};
  27     // Shape: {4}
  28     std::vector<float> expected_bias_backward = {4, -4, -10, 12};
  29     std::vector<float> bias_backward(4);
  30
  31     nnfw::cker::train::FullyConnectedBiasGrad(
  32       nnfw::cker::Shape{2, 4}, incoming_backward.data(),
  33       nnfw::cker::Shape{static_cast<int>(bias_backward.size())}, bias_backward.data());
  34
  35     for (size_t i = 0; i < bias_backward.size(); ++i)
  36       ASSERT_EQ(bias_backward[i], expected_bias_backward[i]);
  37   }
  38
  39   {
  40     // Shape: {3, 3}
  41     std::vector<float> incoming_backward = {-1, 2, -3, 4, 5, -6, -7, 8, 9};
  42     // Shape: {3}
  43     std::vector<float> expected_bias_backward = {-4, 15, 0};
  44     std::vector<float> bias_backward(3);
  45
  46     nnfw::cker::train::FullyConnectedBiasGrad(
  47       nnfw::cker::Shape{3, 3}, incoming_backward.data(),
  48       nnfw::cker::Shape{static_cast<int>(bias_backward.size())}, bias_backward.data());
  49
  50     for (size_t i = 0; i < bias_backward.size(); ++i)
  51       ASSERT_EQ(bias_backward[i], expected_bias_backward[i]);
  52   }
  53
  54   {
  55     // Shape: {1, 2, 2, 3}
  56     std::vector<float> incoming_backward = {-1, 2, -3, 4, 5, -6, -7, 8, 9, -10, -11, 12};
  57     // Shape: {3}
  58     std::vector<float> expected_bias_backward = {-14, 4, 12};
  59     std::vector<float> bias_backward(3);
  60
  61     nnfw::cker::train::FullyConnectedBiasGrad(
  62       nnfw::cker::Shape{1, 2, 2, 3}, incoming_backward.data(),
  63       nnfw::cker::Shape{static_cast<int>(bias_backward.size())}, bias_backward.data());
  64
  65     for (size_t i = 0; i < bias_backward.size(); ++i)
  66       ASSERT_EQ(bias_backward[i], expected_bias_backward[i]);
  67   }
  68 }
  69
  70 TEST(CKer_Operation, neg_FullyConnectedBiasGrad)
  71 {
  72   {
  73     // Unmatched shape
  74     // Shape: {2, 4}
  75     std::vector<float> incoming_backward = {-1, 2, -3, 4, 5, -6, -7, 8};
  76     // Shape: {3}
  77     std::vector<float> bias_backward(3);
  78     EXPECT_ANY_THROW(nnfw::cker::train::FullyConnectedBiasGrad(
  79                        nnfw::cker::Shape{2, 4}, incoming_backward.data(),
  80                        nnfw::cker::Shape{static_cast<int>(bias_backward.size())},
  81                        bias_backward.data()););
  82   }
  83 }