tests/nnapi/specs/Ex/unpack_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 # Sample UnPack model, axis = 0
  24
  25 import dynamic_tensor
  26
  27 model = Model()
  28
  29 model_input_shape = [6, 3, 4]
  30
  31 axis = Int32Scalar("axis", 1)
  32 num_splits = Int32Scalar("num_splits", 3)
  33 out1 = Output("output1", "TENSOR_FLOAT32", "{6, 4}")
  34 out2 = Output("output2", "TENSOR_FLOAT32", "{6, 4}")
  35 out3 = Output("output3", "TENSOR_FLOAT32", "{6, 4}")
  36
  37 dynamic_layer = dynamic_tensor.DynamicInputGenerator(model, model_input_shape, "TENSOR_FLOAT32")
  38
  39 test_node_input = dynamic_layer.getTestNodeInput()
  40
  41 model.Operation("UNPACK_EX", test_node_input, num_splits, axis).To([out1, out2, out3])
  42
  43 # write UNPACK_EX test. input is `test_input`
  44
  45 # note output shape is used by expected output's shape
  46
  47 out1_data = [0.3, 1.0, 2.0, 3.0,
  48             4.0, 5.5, 6.3, 7.2,
  49             8.22, 9.8, 10.3, 11.0,
  50             12.22, 13.2, 14.44, 15.32,
  51             16.55, 17.33, 18.1, 19.0,
  52             20.32, 21.9, 22.1, 23.22]
  53
  54 out2_data = [24.22, 25.1, 26.0, 27.12,
  55             28.32, 29.11, 30.0, 31.98,
  56             32.99, 33.11, 34.1, 35.123,
  57             36.21, 37.22, 38.23, 39.76,
  58             40.1, 41.43, 42.34, 43.1,
  59             44.123, 45.43, 46.1, 47.1]
  60
  61 out3_data = [48.0, 49.76, 50.0, 51.1,
  62             52.22, 53.12, 54.1, 55.5,
  63             56.5, 57.4, 58.1, 59.23,
  64             60.2, 61.12, 62.11, 63.34,
  65             64.11, 65.1, 66.43, 67.1,
  66             68.1, 69.34, 70.11, 71.45]
  67
  68 model_input_data = [0.3, 1.0, 2.0, 3.0,
  69                     24.22, 25.1, 26.0, 27.12,
  70                     48.0, 49.76, 50.0, 51.1,
  71                     4.0, 5.5, 6.3, 7.2,
  72                     28.32, 29.11, 30.0, 31.98,
  73                     52.22, 53.12, 54.1, 55.5,
  74                     8.22, 9.8, 10.3, 11.0,
  75                     32.99, 33.11, 34.1, 35.123,
  76                     56.5, 57.4, 58.1, 59.23,
  77                     12.22, 13.2, 14.44, 15.32,
  78                     36.21, 37.22, 38.23, 39.76,
  79                     60.2, 61.12, 62.11, 63.34,
  80                     16.55, 17.33, 18.1, 19.0,
  81                     40.1, 41.43, 42.34, 43.1,
  82                     64.11, 65.1, 66.43, 67.1,
  83                     20.32, 21.9, 22.1, 23.22,
  84                     44.123, 45.43, 46.1, 47.1,
  85                     68.1, 69.34, 70.11, 71.45]
  86
  87 Example(
  88   {
  89     dynamic_layer.getModelInput() : model_input_data,
  90     dynamic_layer.getShapeInput() : model_input_shape,
  91
  92     out1 : out1_data,
  93     out2 : out2_data,
  94     out3 : out3_data,
  95   })