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

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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,
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  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 Softmax op when the input is dynamic.
  25
  26       input [2, 5]  shape [2]  (value of shape will be [2, 5])
  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, 5] at execution time
  33           |
  34          Softmax
  35           |
  36         output (dynamic tensor, [2, 5] at execution time)
  37 '''
  38
  39 import dynamic_tensor
  40
  41 model = Model()
  42
  43 model_input_shape = [2, 5]
  44
  45 beta = Float32Scalar("beta", 1.)
  46
  47 dynamic_layer = dynamic_tensor.DynamicInputGenerator(model, model_input_shape, "TENSOR_FLOAT32")
  48
  49 test_node_input = dynamic_layer.getTestNodeInput()
  50
  51 # write SOFTMAX test. input is `test_input`
  52
  53 # note output shape is used by expected output's shape
  54 model_output = Output("output", "TENSOR_FLOAT32", "{2, 5}")
  55
  56 model.Operation("SOFTMAX", test_node_input, beta).To(model_output)
  57
  58 model_input_data = [1., 2., 3., 4., 5.,
  59                     -1., -2., -3., -4., -5.]
  60
  61 model_output_data = [0.011656231, 0.031684921, 0.086128544, 0.234121657, 0.636408647,
  62                     0.636408647, 0.234121657, 0.086128544, 0.031684921, 0.011656231]
  63
  64 Example({
  65     # use these two as input
  66     dynamic_layer.getModelInput(): model_input_data,
  67     dynamic_layer.getShapeInput() : model_input_shape,
  68
  69     model_output: model_output_data,
  70 })