tests/nnapi/specs/Ex/pack_ex_dynamic_nnfw.mod.py

   1 #
   2 # Copyright (C) 2018 The Android Open Source Project
   3 # Copyright (c) 2020 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
   4 #
   5 # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   6 # you may not use this file except in compliance with the License.
   7 # You may obtain a copy of the License at
   8 #
   9 #      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
  10 #
  11 # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  12 # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  13 # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  14 # See the License for the specific language governing permissions and
  15 # limitations under the License.
  16 #
  17
  18 # refer to tanh_v1_dynamic.mod.py about the structore
  19
  20 # This adds reshape as the first op in a model and
  21 # returns output of reshape, which is dynamic tensor
  22
  23 '''
  24 Testing Pack op when the input is dynamic.
  25        input3[6, 4]  shape [2]  (value of shape will be [6, 4])
  26           |             |
  27           +-------------+
  28           |
  29        Reshape (added by DynamicInputGenerator since it generates its output to be dynamic)
  30           |
  31           |        input1[6, 4]    input2[6, 4]
  32           |             |             |
  33           +-------------+-------------+
  34           |
  35           |
  36           | dynamic tensor at compilation time but the shape will be [6, 4] at execution time
  37           |
  38          Pack
  39           |
  40         output (dynamic tensor, [6, 3, 4] at execution time)
  41 '''
  42
  43 import dynamic_tensor
  44
  45 model = Model()
  46
  47 model_input_shape = [6, 4]
  48
  49 input1 = Input("input1", "TENSOR_FLOAT32", "{6, 4}")
  50 input2 = Input("input2", "TENSOR_FLOAT32", "{6, 4}")
  51
  52 num = Int32Scalar("num_tensors", 3)
  53
  54 axis = Int32Scalar("axis", 1)
  55
  56 dynamic_layer = dynamic_tensor.DynamicInputGenerator(model, model_input_shape, "TENSOR_FLOAT32")
  57
  58 test_node_input = dynamic_layer.getTestNodeInput()
  59 # write PACK_EX test. input is `test_input`
  60
  61 # note output shape is used by expected output's shape
  62 model_output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{6, 3, 4}")
  63
  64 model.Operation("PACK_EX", test_node_input, input1, input2, num, axis).To(model_output)
  65
  66 model_input_data = [0.3, 1.0, 2.0, 3.0,
  67             4.0, 5.5, 6.3, 7.2,
  68             8.22, 9.8, 10.3, 11.0,
  69             12.22, 13.2, 14.44, 15.32,
  70             16.55, 17.33, 18.1, 19.0,
  71             20.32, 21.9, 22.1, 23.22]
  72
  73 input1_data = [24.22, 25.1, 26.0, 27.12,
  74             28.32, 29.11, 30.0, 31.98,
  75             32.99, 33.11, 34.1, 35.123,
  76             36.21, 37.22, 38.23, 39.76,
  77             40.1, 41.43, 42.34, 43.1,
  78             44.123, 45.43, 46.1, 47.1]
  79
  80 input2_data = [48.0, 49.76, 50.0, 51.1,
  81                     52.22, 53.12, 54.1, 55.5,
  82                     56.5, 57.4, 58.1, 59.23,
  83                     60.2, 61.12, 62.11, 63.34,
  84                     64.11, 65.1, 66.43, 67.1,
  85                     68.1, 69.34, 70.11, 71.45]
  86
  87 model_output_data = [0.3, 1.0, 2.0, 3.0,
  88                     24.22, 25.1, 26.0, 27.12,
  89                     48.0, 49.76, 50.0, 51.1,
  90                     4.0, 5.5, 6.3, 7.2,
  91                     28.32, 29.11, 30.0, 31.98,
  92                     52.22, 53.12, 54.1, 55.5,
  93                     8.22, 9.8, 10.3, 11.0,
  94                     32.99, 33.11, 34.1, 35.123,
  95                     56.5, 57.4, 58.1, 59.23,
  96                     12.22, 13.2, 14.44, 15.32,
  97                     36.21, 37.22, 38.23, 39.76,
  98                     60.2, 61.12, 62.11, 63.34,
  99                     16.55, 17.33, 18.1, 19.0,
 100                     40.1, 41.43, 42.34, 43.1,
 101                     64.11, 65.1, 66.43, 67.1,
 102                     20.32, 21.9, 22.1, 23.22,
 103                     44.123, 45.43, 46.1, 47.1,
 104                     68.1, 69.34, 70.11, 71.45]
 105
 106 Example({
 107     dynamic_layer.getModelInput() : model_input_data,
 108     dynamic_layer.getShapeInput() : model_input_shape,
 109     input1 : input1_data,
 110     input2 : input2_data,
 111
 112     model_output: model_output_data,
 113 })