inference-engine/thirdparty/clDNN/tests/test_cases/apply_adam_gpu_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 #include <gtest/gtest.h>
  19 #include "api/CPP/memory.hpp"
  20 #include <api/CPP/input_layout.hpp>
  21 #include "api/CPP/apply_adam.hpp"
  22 #include <api/CPP/topology.hpp>
  23 #include <api/CPP/network.hpp>
  24 #include <api/CPP/engine.hpp>
  25 #include "test_utils/test_utils.h"
  26 #include <api/CPP/reorder.hpp>
  27 #include <api/CPP/data.hpp>
  28 #include <api/CPP/activation.hpp>
  29 #include <api/CPP/mutable_data.hpp>
  30
  31 using namespace cldnn;
  32 using namespace tests;
  33
  34 TEST(apply_adam_gpu, basic_in2x2x3x2_bfyx) {
  35     // Test creates topology with two apply adam primitives (t = [0, 1]) with the same output variable which is updated.
  36
  37     engine engine;
  38
  39     auto input_grad = memory::allocate(engine, { data_types::f32, format::bfyx,{ 1, 1, 1, 1 } });
  40     auto var = memory::allocate(engine, { data_types::f32, format::bfyx,{ 1, 1, 1, 1 } });
  41     auto m = memory::allocate(engine, { data_types::f32, format::bfyx,{ 1, 1, 1, 1 } });
  42     auto v = memory::allocate(engine, { data_types::f32, format::bfyx,{ 1, 1, 1, 1 } });
  43     auto beta1_power = memory::allocate(engine, { data_types::f32, format::bfyx,{ 1, 1, 1, 1 } });
  44     auto beta2_power = memory::allocate(engine, { data_types::f32, format::bfyx,{ 1, 1, 1, 1 } });
  45
  46     float input_grad_f = 100.f;
  47     float var_f = 3.f;
  48     float m_f = 50.f;
  49     float v_f = 121.f;
  50     float beta1 = 0.9f;
  51     float beta2 = 0.999f;
  52     float beta1_power_f = beta1;
  53     float beta2_power_f = beta2;
  54     float lr = 0.001f;
  55     float epsilon = 0.0001f;
  56
  57     topology topology;
  58     topology.add(input_layout("input", input_grad.get_layout()));
  59     topology.add(mutable_data("m", m));
  60     topology.add(mutable_data("v", v));
  61     topology.add(data("beta1_power_t1", beta1_power));
  62     topology.add(data("beta2_power_t1", beta2_power));
  63     topology.add(apply_adam("apply_adam", "input", "m", "v", "beta1_power_t1", "beta2_power_t1", lr, beta1, beta2, epsilon));
  64     topology.add(activation("relu", "input", activation_linear, { 4.f, 0.f }));
  65     topology.add(activation("beta1_power_t2", "beta1_power_t1", activation_linear, { beta1, 0.f }));
  66     topology.add(activation("beta2_power_t2", "beta2_power_t1", activation_linear, { beta2, 0.f }));
  67     topology.add(apply_adam("apply_adam2", "relu", "m", "v", "beta1_power_t2", "beta2_power_t2", lr, beta1, beta2, epsilon));
  68     topology.add(mutable_data("var", { "apply_adam", "apply_adam2" }, var));
  69
  70     set_values(input_grad, {
  71         input_grad_f
  72     });
  73
  74     set_values(m, { m_f });
  75     set_values(v, { v_f });
  76     set_values(beta1_power, { beta1_power_f });
  77     set_values(beta2_power, { beta2_power_f });
  78     set_values(var, { var_f });
  79
  80     build_options bo;
  81     bo.set_option(build_option::optimize_data(true));
  82     network network(engine, topology, bo);
  83
  84     network.set_input_data("input", input_grad);
  85
  86     auto outputs = network.execute();
  87
  88     auto output = outputs.at("var").get_memory();
  89     auto output_ptr = output.pointer<float>();
  90     auto m_ptr = m.pointer<float>();
  91     auto v_ptr = v.pointer<float>();
  92
  93     float lr_t1 = lr * sqrt(1 - beta2_power_f) / (1 - beta1_power_f);
  94     float m_t1 = beta1 * m_f + (1 - beta1) * input_grad_f;
  95     float v_t1 = beta2 * v_f + (1 - beta2) * input_grad_f * input_grad_f;
  96     float result_t1 = var_f - lr_t1 * m_t1 / (sqrt(v_t1) + epsilon);
  97
  98     beta1_power_f *= beta1;
  99     beta2_power_f *= beta2;
 100     float input_grad2_f = input_grad_f * 4;
 101     float lr_t2 = lr * sqrt(1 - beta2_power_f) / (1 - beta1_power_f);
 102     float m_t2 = beta1 * m_t1 + (1 - beta1) * input_grad2_f;
 103     float v_t2 = beta2 * v_t1 + (1 - beta2) * input_grad2_f * input_grad2_f;
 104     float result_t2 = result_t1 - lr_t2 * m_t2 / (sqrt(v_t2) + epsilon);
 105
 106     EXPECT_NEAR(m_t2, m_ptr[0], 1e-03F);
 107     EXPECT_NEAR(v_t2, v_ptr[0], 1e-03F);
 108     EXPECT_NEAR(result_t2, output_ptr[0], 1e-03F);
 109 }