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

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   6 # you may not use this file except in compliance with the License.
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   8 #
   9 #      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
  10 #
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  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.
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  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 Shape op when the input is dynamic.
  25
  26       input [2, 2, 4]  shape [3]  (value of shape will be [2, 2, 4])
  27           |             |
  28           +-------------+
  29           |
  30        Reshape (added by DynamicInputGenerator since it generates its output to be dynamic)
  31           |
  32           | dynamic tensor at compilation time but the shape will be [2, 2, 4] at execution time
  33           |
  34          Shape
  35           |
  36         output (dynamic tensor, [3] at execution time)
  37 '''
  38
  39 import dynamic_tensor
  40
  41 model = Model()
  42
  43 model_input_shape = [2, 2, 4]
  44
  45 dynamic_layer = dynamic_tensor.DynamicInputGenerator(model, model_input_shape, "TENSOR_FLOAT32")
  46
  47 test_node_input = dynamic_layer.getTestNodeInput()
  48
  49 # write Shape test. input is `test_input`
  50
  51 # note output shape is used by expected output's shape
  52 model_output = Output("output", "TENSOR_INT32", "{3}")
  53
  54 model.Operation("SHAPE_EX", test_node_input).To(model_output)
  55
  56 model_input_data = [1, 2, 3, 4,
  57                     5, 6, 7, 8,
  58                     9, 10, 11, 12,
  59                     13, 14, 15, 16]
  60
  61 model_output_data = [2, 2, 4]
  62
  63 Example({
  64     # use these two as input
  65     dynamic_layer.getModelInput(): model_input_data,
  66     dynamic_layer.getShapeInput() : model_input_shape,
  67
  68     model_output: model_output_data,
  69 })