inference-engine/thirdparty/clDNN/tests/test_cases/batch_norm_grad_gpu_test.cpp

   1 /*
   2 // Copyright (c) 2018 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/batch_norm_grad.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
  29 using namespace cldnn;
  30 using namespace tests;
  31
  32 TEST(batch_normalization_backward_gpu, basic_in2x2x2x3) {
  33     //  Grad input  : 2x2x2x3
  34     //  Input : 2x2x2x3
  35     //  Inverted variance : 1x2x1x1
  36     //  Output : 2x2x2x3
  37
  38     //  Input:
  39     //  f0: b0:  1    2  -10   b1:   0    0     -11
  40     //  f0: b0:  3    4  -14   b1:   0.5 -0.5   -15
  41     //  f1: b0:  5    6  -12   b1:   1.5  5.2   -13
  42     //  f1: b0:  7    8  -16   b1:   12   9     -17
  43     //
  44     //  Grad input
  45     //  f0: b0:  1    2  3   b1:  -1    -2     -3
  46     //  f0: b0:  5    6  7   b1:   0.5  -0.5   -4
  47     //  f1: b0:  8    9  10  b1:   1.5   5     -5
  48     //  f1: b0: 11   12  13  b1:   2    -7.2   -6
  49     //
  50     //  Inverted variance
  51     //  f0: 0.1491862
  52     //  f1: 0.0966454
  53
  54     const auto& engine = get_test_engine();
  55
  56     auto input = memory::allocate(engine, { data_types::f32, format::bfyx,{ 2, 2, 3, 2 } });
  57     auto grad_input = memory::allocate(engine, { data_types::f32, format::bfyx,{ 2, 2, 3, 2 } });
  58     auto inv_var = memory::allocate(engine, { data_types::f32, format::bfyx,{ 1, 2, 1, 1 } });
  59
  60     topology topology;
  61     topology.add(input_layout("input", input.get_layout()));
  62     topology.add(data("grad_input", grad_input));
  63     topology.add(data("inv_var", inv_var));
  64     topology.add(batch_norm_grad("batch_norm_grad", "grad_input", "input", "inv_var"));
  65
  66     set_values(input, {
  67         1.f, 2.f, -10.f,
  68         3.f, 4.f, -14.f,
  69         5.f, 6.f, -12.f,
  70         7.f, 8.f, -16.f,
  71         0.f, 0.f, -11.f,
  72         0.5f, -0.5f, -15.f,
  73         1.5f, 5.2f, -13.f,
  74         12.f, 9.f, -17.f
  75     });
  76
  77     set_values(grad_input, {
  78         1.f, 2.f, 3.f,
  79         5.f, 6.f, 7.f,
  80         8.f, 9.f, 10.f,
  81         11.f, 12.f, 13.f,
  82         -1.f, -2.f, -3.f,
  83         0.5f, -0.5f, -4.f,
  84         1.5f, 5.f, -5.f,
  85         2.f, -7.2f, -6.f
  86     });
  87
  88     set_values(inv_var, { 0.1491862f, 0.0966454f });
  89
  90     network network(engine, topology);
  91
  92     network.set_input_data("input", input);
  93
  94     auto outputs = network.execute();
  95
  96     auto output = outputs.at("batch_norm_grad").get_memory();
  97     auto output_ptr = output.pointer<float>();
  98
  99     std::vector<float> expected_out = {
 100         -0.142969f, -0.111888f, 1.45456f,
 101          0.217566f, 0.248648f, 2.52372f,
 102         -3.41923f, -4.07521f, 5.f,
 103         -4.63455f, -5.f, 5.f,
 104         -0.323237f, -0.472423f, 0.677543f,
 105         -0.15851f, -0.189591f, 1.00078f,
 106         -1.41324f, -3.85969f, 5.f,
 107         -5.f, -5.f, 5.f
 108     };
 109
 110     for (int i = 0; i < 2 * 2 * 3 * 2; i++)
 111     {
 112         EXPECT_NEAR(expected_out[i], output_ptr[i], 1e-03F);
 113     }
 114 }