inference-engine/tests/unit/engines/gna/gna_input_precision_test.cpp

   1 //
   2 // Copyright 2016-2018 Intel Corporation.
   3 //
   4 // This software and the related documents are Intel copyrighted materials,
   5 // and your use of them is governed by the express license under which they
   6 // were provided to you (End User License Agreement for the Intel(R) Software
   7 // Development Products (Version May 2017)). Unless the License provides
   8 // otherwise, you may not use, modify, copy, publish, distribute, disclose or
   9 // transmit this software or the related documents without Intel's prior
  10 // written permission.
  11 //
  12 // This software and the related documents are provided as is, with no
  13 // express or implied warranties, other than those that are expressly
  14 // stated in the License.
  15 //
  16
  17 #include <gtest/gtest.h>
  18 #include <gmock/gmock-generated-actions.h>
  19 #include "gna_matcher.hpp"
  20 #include "matchers/input_data_matcher.hpp"
  21 #include "test_irs.hpp"
  22
  23 using namespace std;
  24 using namespace InferenceEngine;
  25 using namespace ::testing;
  26 using namespace GNATestIRs;
  27
  28 class GNAInputPrecisionTest : public GNATest {
  29 };
  30
  31 TEST_F(GNAInputPrecisionTest, CanProcessU8Input) {
  32     std::vector<float> input_init = {128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 128};
  33     double scale = 1.f / 128;
  34     std::vector<int16_t> input_processed = {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1};
  35
  36     assert_that().onInferModel(Fc2DOutputModel())
  37             .inNotCompactMode().gna().propagate_forward().called_with()
  38             .preprocessed_input_data(input_init, input_processed, Precision::U8)
  39             .withGNAConfig(GNA_CONFIG_KEY(SCALE_FACTOR), scale);
  40 }
  41
  42 TEST_F(GNAInputPrecisionTest, CanProcessFP32Input) {
  43     std::vector<float> input_init = {1280, 1280, 1280, 1280, 1280, 1280, 1280, 1280, 1280, 1280};
  44     double scale = 1.f / 1280;
  45     std::vector<int16_t> input_processed = {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1};
  46
  47     assert_that().onInferModel(Fc2DOutputModel())
  48             .inNotCompactMode().gna().propagate_forward().called_with()
  49             .preprocessed_input_data(input_init, input_processed, Precision::FP32)
  50             .withGNAConfig(GNA_CONFIG_KEY(SCALE_FACTOR), scale);
  51 }