tests/nnapi/specs/V1_0/conv_quant8.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 # conv_quant8.mod.py with biases and filter being constants
  17
  18 model = Model()
  19 i1 = Input("op1", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{1, 3, 3, 1}, 0.5f, 0")
  20 f1 = Parameter("op2", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{1, 2, 2, 1}, 0.5f, 0",
  21                [2, 2, 2, 2])
  22 b1 = Parameter("op3", "TENSOR_INT32", "{1}, 0.25f, 0", [4])
  23 pad0 = Int32Scalar("pad0", 0)
  24 act = Int32Scalar("act", 0)
  25 stride = Int32Scalar("stride", 1)
  26 # output dimension:
  27 #     (i1.height - f1.height + 1) x (i1.width - f1.width + 1)
  28 output = Output("op4", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{1, 2, 2, 1}, 1.f, 0")
  29
  30 model = model.Operation("CONV_2D", i1, f1, b1, pad0, pad0, pad0, pad0, stride,
  31                         stride, act).To(output)
  32
  33 # Example 1. Input in operand 0,
  34 input0 = {
  35     i1:  # input 0
  36         [8, 8, 8, 8, 4, 8, 8, 8, 8]
  37 }
  38 # (i1 (conv) f1) + b1
  39 output0 = {
  40     output:  # output 0
  41         [15, 15, 15, 15]
  42 }
  43
  44 # Instantiate an example
  45 Example((input0, output0))