tests/nnapi/specs/V1_1/fully_connected_float_4d_simple.mod.py

   1 #
   2 # Copyright (C) 2018 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 # This test is for testing the input requirements of Fully Connected Op:
  18 # the input's first dimension doesn't have to be the batch size, the
  19 # input is reshaped as needed.
  20
  21 model = Model().IntroducedIn("V1_0")
  22 in0 = Input("op1", "TENSOR_FLOAT32", "{4, 1, 5, 1}")
  23 weights = Parameter("op2", "TENSOR_FLOAT32", "{3, 10}", [
  24       1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,  # u = 0
  25       1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,  # u = 1
  26       1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,  # u = 1
  27 ])
  28 bias = Parameter("b0", "TENSOR_FLOAT32", "{3}", [1, 2, 3])
  29 out0 = Output("op3", "TENSOR_FLOAT32", "{2, 3}")
  30 act = Int32Scalar("act", 0)
  31 model = model.Operation("FULLY_CONNECTED", in0, weights, bias, act).To(out0)
  32
  33 # Example 1. Input in operand 0,
  34 input0 = {in0: # input 0
  35           [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,  8, -9, -10,
  36            1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, -8,  9, -10]}
  37 output0 = {out0: # output 0
  38                [24, 25, 26,
  39                 58, 59, 60]}
  40
  41 # Instantiate an example
  42 Example((input0, output0))