tests/nnapi/specs/V1_0/concat_float_3.mod.py

   1 #
   2 # Copyright (C) 2017 The Android Open Source Project
   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 # model
  18 model = Model()
  19
  20 row = 212
  21 col1 = 60
  22 col2 = 30
  23 output_col = col1 + col2
  24
  25 input1 = Input("input1", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d}" % (row, col1)) # input tensor 1
  26 input2 = Input("input2", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d}" % (row, col2)) # input tensor 2
  27 axis1 = Int32Scalar("axis1", 1)
  28 output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{%d, %d}" % (row, output_col)) # output
  29 model = model.Operation("CONCATENATION", input1, input2, axis1).To(output)
  30
  31 # Example 1.
  32 input1_values = [x for x in range(row * col1)]
  33 input2_values = [-x for x in range(row * col2)]
  34 input0 = {input1: input1_values,
  35           input2: input2_values}
  36
  37 output_values = [x for x in range(row * output_col)]
  38 for r in range(row):
  39   for c1 in range(col1):
  40     output_values[r * output_col + c1] = input1_values[r * col1 + c1]
  41   for c2 in range(col2):
  42     output_values[r * output_col + col1 + c2] = input2_values[r * col2 + c2]
  43
  44 output0 = {output: output_values}
  45
  46 # Instantiate an example
  47 Example((input0, output0))