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

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   7 //
   8 //      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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  15 */
  16
  17 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
  18
  19 #include <gtest/gtest.h>
  20 #include "api/CPP/memory.hpp"
  21 #include <api/CPP/input_layout.hpp>
  22 #include "api/CPP/softmax_loss_grad.hpp"
  23 #include <api/CPP/data.hpp>
  24 #include <api/CPP/topology.hpp>
  25 #include <api/CPP/network.hpp>
  26 #include <api/CPP/engine.hpp>
  27 #include "test_utils/test_utils.h"
  28
  29 using namespace cldnn;
  30 using namespace tests;
  31
  32 TEST(softmax_loss_grad_f32_fw_gpu, basic1) {
  33
  34     const auto& engine = get_test_engine();
  35
  36     auto input = memory::allocate(engine, { data_types::f32, format::bfyx,{ 2, 1, 4, 1 } });
  37     auto labels = memory::allocate(engine, { data_types::f32, format::bfyx,{ 2, 1, 1, 1 } });
  38
  39     set_values(input, { 8.f, 0.5f, 6.f, 9.f, 1.f, 3.f, 2.f, 4.f });
  40     set_values(labels, { 1.f, 3.f });
  41
  42     topology topology(
  43         input_layout("input", input.get_layout()),
  44         data("labels", labels),
  45         softmax_loss_grad("softmax_loss_grad", "input", "labels")
  46     );
  47
  48     network network(engine, topology);
  49     network.set_input_data("input", input);
  50
  51     auto outputs = network.execute();
  52     EXPECT_EQ(outputs.size(), size_t(1));
  53     EXPECT_EQ(outputs.begin()->first, "softmax_loss_grad");
  54
  55     auto output_prim = outputs.begin()->second.get_memory();
  56
  57     auto output_ptr = output_prim.pointer<float>();
  58
  59     std::vector<float> expected_output_vec = { 8.f, -0.5f, 6.f, 9.f, 1.f, 3.f, 2.f, 3.f };
  60
  61     for (unsigned int i = 0; i < expected_output_vec.size(); i++)
  62     {
  63         EXPECT_FLOAT_EQ(expected_output_vec[i], output_ptr[i]);
  64     }
  65 }