model-optimizer/extensions/front/onnx/image_scaler_ext_test.py

   1 """
   2  Copyright (c) 2018-2019 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 import unittest
  18
  19 import numpy as np
  20 import onnx
  21
  22 from extensions.front.onnx.image_scaler_ext import ImageScalerFrontExtractor
  23 from mo.utils.unittest.extractors import PB
  24
  25
  26 class TestImageScalerONNXExt(unittest.TestCase):
  27     @staticmethod
  28     def _create_image_scaler_node():
  29         pb = onnx.helper.make_node(
  30             'ImageScaler',
  31             inputs=['a'],
  32             outputs=['b'],
  33             scale=1.0,
  34             bias=[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
  35         )
  36         node = PB({'pb': pb, 'graph': PB({'graph': {'layout': 'NCHW'}})})
  37         return node
  38
  39     def test_image_scaler_ext(self):
  40         node = self._create_image_scaler_node()
  41         ImageScalerFrontExtractor.extract(node)
  42
  43         exp_res = {
  44             'scale': 1.0,
  45             'bias': [[[1.0]], [[2.0]], [[3.0]], [[4.0]], [[5.0]], [[6.0]], [[7.0]], [[8.0]]],
  46         }
  47
  48         for key in exp_res.keys():
  49             if type(node[key]) in [list, np.ndarray]:
  50                 self.assertTrue(np.array_equal(np.array(node[key]), np.array(exp_res[key])))
  51             else:
  52                 self.assertEqual(node[key], exp_res[key])