inference-engine/thirdparty/clDNN/tests/module_tests/events_pool_test.cpp

   1 /*
   2 // Copyright (c) 2016 Intel Corporation
   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
  18
  19 #include <gtest/gtest.h>
  20 #include "api/CPP/engine.hpp"
  21 #include "test_utils/test_utils.h"
  22 #include "api/CPP/input_layout.hpp"
  23 #include "api/CPP/network.hpp"
  24
  25 using namespace tests;
  26 using namespace cldnn;
  27
  28 TEST(events_pool, DISABLED_basic_test)
  29 {
  30     /*
  31     This tests if the events pool works and there's no memory leak.
  32     */
  33     auto batch_num = 1;
  34     auto feature_num = 4;
  35     auto x_size = 1;
  36     auto y_size = 1;
  37
  38     topology topology;
  39     topology.add(input_layout("input", { data_types::f32, format::bfyx,{ tensor(spatial(x_size, y_size), feature(feature_num), batch(batch_num))}}));
  40     topology.add(activation("relu", "input", activation_relu));
  41     topology.add(activation("relu1", "relu", activation_relu));
  42     topology.add(activation("relu2", "relu1", activation_relu));
  43     topology.add(activation("relu3", "relu2", activation_relu));
  44     topology.add(activation("relu4", "relu3", activation_relu));
  45     topology.add(activation("relu5", "relu4", activation_relu));
  46
  47     build_options bo;
  48     bo.set_option(build_option::optimize_data(true));
  49
  50     for (int i = 0; i < 20; i++)
  51     {
  52         engine eng;// here we build new engine i times
  53         auto input = memory::allocate(eng, { data_types::f32, format::bfyx,{ tensor(spatial(x_size, y_size), feature(feature_num), batch(batch_num)) } });
  54         std::vector<float> input_vec = { -1.f, 2.f, -3.f, 4.f };
  55         for (int j = 0; j < 20; j++) //then we build network j times
  56         {
  57             network network(eng, topology, bo);
  58             network.set_input_data("input", input);
  59             for(int k = 0; k < 20; k++) //and execute that network k times
  60                 network.execute();
  61         }
  62         EXPECT_EQ(eng.get_max_used_device_memory_size(), (uint64_t)80);
  63         eng.~engine();
  64     }
  65 }