inference-engine/tests/unit/engines/mkldnn/graph/layers/internal/graph_permute_test.cpp

   1 // Copyright (C) 2018 Intel Corporation
   2 //
   3 // SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
   4 //
   5
   6 #include <gtest/gtest.h>
   7 #include <gmock/gmock-spec-builders.h>
   8 #include "mkldnn_plugin/mkldnn_graph.h"
   9 #include "mock_mkldnn_primitive.hpp"
  10
  11 #include "test_graph.hpp"
  12
  13 #include "single_layer_common.hpp"
  14 #include <mkldnn_plugin/mkldnn_extension_utils.h>
  15 #include <inference_engine/cnn_network_impl.hpp>
  16 #include "tests_common.hpp"
  17
  18
  19 using namespace ::testing;
  20 using namespace std;
  21 using namespace mkldnn;
  22
  23
  24 struct permute_test_params {
  25     InferenceEngine::SizeVector dims;
  26     InferenceEngine::SizeVector order;
  27     size_t num_prim_desc;
  28
  29     MKLDNNPlugin::impl_desc_type selectedType;
  30
  31     std::vector<std::function<void(MKLDNNPlugin::PrimitiveDescInfo)>> comp;
  32 };
  33
  34 template <typename data_t>
  35 void ref_permute(const InferenceEngine::TBlob<data_t> &src, InferenceEngine::TBlob<data_t> &dst, permute_test_params prm) {
  36     const data_t *src_data = src.readOnly();
  37     data_t *dst_data = dst.data();
  38
  39     InferenceEngine::SizeVector orderedDims;
  40     for (auto ord : prm.order) {
  41         orderedDims.push_back(src.getTensorDesc().getDims()[ord]);
  42     }
  43     InferenceEngine::TensorDesc desc(InferenceEngine::Precision::FP32, src.getTensorDesc().getDims(), {orderedDims, prm.order});
  44
  45 #pragma omp parallel for
  46     for (int i=0; i < src.size(); i++) {
  47         dst_data[desc.offset(i)] = src_data[src.getTensorDesc().offset(i)];
  48     }
  49 }
  50
  51 class MKLDNNGraphPermuteTests: public TestsCommon,
  52                                public WithParamInterface<permute_test_params> {
  53     std::string model_t = R"V0G0N(
  54 <Net Name="Power_Only" version="2" precision="FP32" batch="1">
  55     <layers>
  56         <layer name="in1" type="Input" precision="FP32" id="0">
  57             <output>
  58                 <port id="0">
  59                     __DIMS__
  60                 </port>
  61             </output>
  62         </layer>
  63         <layer name="permute" id="1" type="Permute" precision="FP32">
  64             <data order="_ORDER_"/>
  65             <input>
  66                 <port id="1">
  67                     __DIMS__
  68                 </port>
  69             </input>
  70             <output>
  71                 <port id="2">
  72                     __DST_DIMS__
  73                 </port>
  74             </output>
  75         </layer>
  76     </layers>
  77     <edges>
  78         <edge from-layer="0" from-port="0" to-layer="1" to-port="1"/>
  79     </edges>
  80 </Net>
  81 )V0G0N";
  82
  83 protected:
  84     std::string getModel(permute_test_params p) {
  85         std::string model = model_t;
  86         std::string dims;
  87         std::string dst_dims;
  88         for (auto& dim : p.dims) {
  89             dims += "<dim>";
  90             dims += std::to_string(dim) + "</dim>\n";
  91         }
  92
  93         std::string order;
  94         for (auto& ord : p.order) {
  95             if (!order.empty())
  96                 order += ",";
  97             order += std::to_string(ord);
  98             dst_dims += "<dim>";
  99             dst_dims += std::to_string(p.dims[ord]) + "</dim>\n";
 100         }
 101
 102         REPLACE_WITH_STR(model, "__DIMS__", dims);
 103         REPLACE_WITH_STR(model, "__DST_DIMS__", dst_dims);
 104         REPLACE_WITH_STR(model, "_ORDER_", order);
 105
 106         return model;
 107     }
 108
 109     virtual void TearDown() {
 110     }
 111
 112     virtual void SetUp() {
 113         try {
 114             TestsCommon::SetUp();
 115             permute_test_params p = ::testing::WithParamInterface<permute_test_params>::GetParam();
 116             std::string model = getModel(p);
 117
 118             InferenceEngine::CNNNetReader net_reader;
 119             ASSERT_NO_THROW(net_reader.ReadNetwork(model.data(), model.length()));
 120
 121             MKLDNNGraphTestClass graph;
 122             graph.CreateGraph(net_reader.getNetwork());
 123             auto& nodes = graph.getNodes();
 124             for (int i = 0; i < nodes.size(); i++) {
 125                 if (nodes[i]->getType() == MKLDNNPlugin::Permute) {
 126                     ASSERT_EQ(p.num_prim_desc, nodes[i]->getSupportedPrimitiveDescriptors().size());
 127                     for (size_t j = 0; j < p.num_prim_desc && j < p.comp.size(); j++) {
 128                         p.comp.at(j)(nodes[i]->getSupportedPrimitiveDescriptors().at(j));
 129                     }
 130                     ASSERT_NE(nullptr, nodes[i]->getSelectedPrimitiveDescriptor());
 131                     ASSERT_EQ(p.selectedType, nodes[i]->getSelectedPrimitiveDescriptor()->getImplementationType());
 132                 }
 133             }
 134
 135             InferenceEngine::Blob::Ptr src = InferenceEngine::make_shared_blob<float>({InferenceEngine::Precision::FP32, p.dims, InferenceEngine::TensorDesc::getLayoutByDims(p.dims)});
 136             src->allocate();
 137             fill_data(src->buffer(), src->size());
 138
 139             auto * srcPtr = dynamic_cast<InferenceEngine::TBlob<float>*>(src.get());
 140
 141             if (srcPtr == nullptr)
 142                 FAIL() << "Cannot cast blob to TBlob<float>.";
 143
 144             InferenceEngine::BlobMap srcs;
 145             srcs.insert(std::pair<std::string, InferenceEngine::Blob::Ptr>("in1", src));
 146
 147             InferenceEngine::OutputsDataMap out;
 148             out = net_reader.getNetwork().getOutputsInfo();
 149             InferenceEngine::BlobMap outputBlobs;
 150
 151             std::pair<std::string, InferenceEngine::DataPtr> item = *out.begin();
 152
 153             InferenceEngine::TBlob<float>::Ptr output;
 154             output = InferenceEngine::make_shared_blob<float>(item.second->getTensorDesc());
 155             output->allocate();
 156             outputBlobs[item.first] = output;
 157
 158             graph.Infer(srcs, outputBlobs);
 159
 160             InferenceEngine::TensorDesc td(InferenceEngine::Precision::FP32, p.dims, InferenceEngine::TensorDesc::getLayoutByDims(p.dims));
 161             InferenceEngine::TBlob<float> dst_ref(td);
 162             dst_ref.allocate();
 163
 164             ref_permute(*srcPtr, dst_ref, p);
 165
 166             compare(*output, dst_ref);
 167         } catch (const InferenceEngine::details::InferenceEngineException &e) {
 168             FAIL() << e.what();
 169         }
 170     }
 171 };
 172
 173 TEST_P(MKLDNNGraphPermuteTests, TestsPermute) {}
 174
 175 INSTANTIATE_TEST_CASE_P(
 176         TestsPermute, MKLDNNGraphPermuteTests,
 177         ::testing::Values(
 178                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5}, {0, 1, 2, 3}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 179                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5}, {0, 2, 3, 1}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 180                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5}, {3, 0, 1, 2}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 181                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5}, {1, 3, 2, 0}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 182                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5}, {3, 2, 1, 0}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 183                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5}, {0, 2, 1, 3}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 184                 permute_test_params{{2, 3, 4}, {0, 1, 2}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 185                 permute_test_params{{2, 3, 4}, {0, 2, 1}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 186                 permute_test_params{{2, 3, 4}, {2, 1, 0}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 187                 permute_test_params{{2, 3, 4}, {1, 2, 0}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 188                 permute_test_params{{2, 3, 4}, {2, 0, 1}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 189                 permute_test_params{{2, 3, 4}, {1, 0, 2}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 190                 permute_test_params{{2, 3}, {1, 0}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 191                 permute_test_params{{2, 3}, {0, 1}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 192                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5, 6}, {0, 1, 2, 3, 4}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 193                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5, 6}, {0, 4, 2, 1, 3}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 194                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5, 6}, {0, 2, 4, 3, 1}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 195                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5, 6}, {0, 3, 2, 4, 1}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 196                 permute_test_params{{2, 8, 2, 2, 4, 5}, {0, 1, 4, 2, 5, 3}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 197                 permute_test_params{{2, 8, 3, 3, 4, 5}, {0, 1, 4, 2, 5, 3}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 198                 permute_test_params{{2, 8, 3, 4}, {3, 0, 1, 2}, 2, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown}
 199         ));
 200
 201 class MKLDNNGraphDynBatchPermuteTests: public MKLDNNGraphPermuteTests {
 202 protected:
 203     virtual void SetUp() {
 204         try {
 205             TestsCommon::SetUp();
 206             permute_test_params p = ::testing::WithParamInterface<permute_test_params>::GetParam();
 207             std::string model = getModel(p);
 208             size_t MB = p.dims[0];
 209             if (MB < 2)
 210                 MB = 2;
 211             p.dims[0] = MB;
 212
 213             InferenceEngine::CNNNetReader net_reader;
 214             ASSERT_NO_THROW(net_reader.ReadNetwork(model.data(), model.length()));
 215             InferenceEngine::CNNNetwork network = net_reader.getNetwork();
 216             auto implNet = dynamic_cast<InferenceEngine::details::CNNNetworkImpl *>(&((InferenceEngine::ICNNNetwork&)network));
 217             ASSERT_NE(nullptr, implNet) << "Failed to cast ICNNNetwork to CNNNetworkImpl";
 218             InferenceEngine::ResponseDesc resp;
 219             InferenceEngine::StatusCode sts  = implNet->setBatchSizeReshape(MB, &resp);
 220             ASSERT_EQ((int)InferenceEngine::StatusCode::OK, sts) << resp.msg;
 221
 222             MKLDNNGraphTestClass graph;
 223             graph.setProperty({{InferenceEngine::PluginConfigParams::KEY_DYN_BATCH_ENABLED, InferenceEngine::PluginConfigParams::YES}});
 224             graph.CreateGraph(net_reader.getNetwork());
 225
 226             InferenceEngine::Blob::Ptr src = InferenceEngine::make_shared_blob<float>({InferenceEngine::Precision::FP32, p.dims, InferenceEngine::TensorDesc::getLayoutByDims(p.dims)});
 227             src->allocate();
 228             fill_data(src->buffer(), src->size());
 229
 230             auto * srcPtr = dynamic_cast<InferenceEngine::TBlob<float>*>(src.get());
 231
 232             if (srcPtr == nullptr)
 233                 FAIL() << "Cannot cast blob to TBlob<float>.";
 234
 235             InferenceEngine::BlobMap srcs;
 236             srcs.insert(std::pair<std::string, InferenceEngine::Blob::Ptr>("in1", src));
 237
 238             InferenceEngine::OutputsDataMap out;
 239             out = net_reader.getNetwork().getOutputsInfo();
 240             InferenceEngine::BlobMap outputBlobs;
 241
 242             std::pair<std::string, InferenceEngine::DataPtr> item = *out.begin();
 243
 244             InferenceEngine::TBlob<float>::Ptr output;
 245             output = InferenceEngine::make_shared_blob<float>(item.second->getTensorDesc());
 246             output->allocate();
 247             outputBlobs[item.first] = output;
 248
 249             auto checkPermute = [](const MKLDNNPlugin::MKLDNNNodePtr& node) {
 250                 return node->getType() == MKLDNNPlugin::Permute;
 251             };
 252             graph.checkDynBatch(srcs, outputBlobs, MB, MB, checkPermute);
 253             graph.checkDynBatch(srcs, outputBlobs, 1, MB, checkPermute);
 254         } catch (const InferenceEngine::details::InferenceEngineException &e) {
 255             FAIL() << e.what();
 256         }
 257     }
 258 };
 259
 260 TEST_P(MKLDNNGraphDynBatchPermuteTests, TestsDynBatchPermute) {}
 261
 262 INSTANTIATE_TEST_CASE_P(
 263         TestsDynBatchPermute, MKLDNNGraphDynBatchPermuteTests,
 264         ::testing::Values(
 265                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5}, {0, 1, 2, 3}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 266                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5}, {0, 2, 3, 1}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 267                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5}, {0, 2, 1, 3}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 268                 permute_test_params{{2, 3, 4}, {0, 1, 2}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 269                 permute_test_params{{2, 3, 4}, {0, 2, 1}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 270                 permute_test_params{{2, 3}, {0, 1}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 271                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5, 6}, {0, 1, 2, 3, 4}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 272                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5, 6}, {0, 4, 2, 1, 3}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 273                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5, 6}, {0, 2, 4, 3, 1}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 274                 permute_test_params{{2, 3, 4, 5, 6}, {0, 3, 2, 4, 1}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 275                 permute_test_params{{2, 8, 2, 2, 4, 5}, {0, 1, 4, 2, 5, 3}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown},
 276                 permute_test_params{{2, 8, 3, 3, 4, 5}, {0, 1, 4, 2, 5, 3}, 1, MKLDNNPlugin::impl_desc_type::unknown}
 277         ));