tests/nnapi/specs/V1_2/log_softmax_nnfw.mod.py

   1 #
   2 # Copyright (c) 2020 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
   3 # Copyright (C) 2018 The Android Open Source Project
   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 # Derived from tensorflow/lite/kernels/activations_test.cc
  19
  20 def test(input0, output0, input_data, beta, axis, output_data):
  21   model = Model().Operation("LOG_SOFTMAX", input0, beta, axis).To(output0)
  22   Example({
  23       input0: input_data,
  24       output0: output_data,
  25   }, model=model).AddVariations("relaxed", "float16")
  26
  27 test(
  28     input0=Input("input0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 2, 4}"),
  29     output0=Output("output0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 2, 4}"),
  30     input_data=[0, -6, 2, 4,
  31                 3, -2, 10, 1],
  32     beta=1.0,
  33     axis=3,
  34     output_data=[-4.14297, -10.14297, -2.14297, -.142971,
  35                  -7.00104, -12.00104, -.00104087, -9.00104],
  36 )
  37
  38 test(
  39     input0=Input("input0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 4, 2}"),
  40     output0=Output("output0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 4, 2}"),
  41     input_data=[0, -6,
  42                 2, 4,
  43                 3, -2,
  44                 10, 1],
  45     beta=1.0,
  46     axis=-1,
  47     output_data=[-.00247565, -6.00247,
  48                  -2.12692, -.126928,
  49                  -.00671534, -5.00671,
  50                  -.000123374, -9.00012],
  51 )
  52
  53 test(
  54     input0=Input("input0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 2, 4, 1}"),
  55     output0=Output("output0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 2, 4, 1}"),
  56     input_data=[0, 2, 3, 10,
  57                 -6, 4, -2, 1],
  58     beta=1.0,
  59     axis=-3,
  60     output_data=[-.00247565, -2.12692, -.00671534, -.000123374,
  61                  -6.00247, -.126928, -5.00671, -9.00012],
  62 )
  63
  64 test(
  65     input0=Input("input0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 2, 4}"),
  66     output0=Output("output0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 2, 4}"),
  67     input_data=[0, -.6, .2, .4,
  68                 .3, -.2, 1, .1],
  69     beta=10.0,
  70     axis=3,
  71     output_data=[-4.14297, -10.14297, -2.14297, -.142971,
  72                  -7.00104, -12.00104, -.00104087, -9.00104],
  73 )
  74
  75 def quant8_test(input0, output0, input_data, beta, axis, output_data):
  76   model = Model().Operation("LOG_SOFTMAX", input0, beta, axis).To(output0)
  77   quant8 = DataTypeConverter().Identify({
  78     input0: ["TENSOR_QUANT8_ASYMM", 10 / 255.0],
  79     output0: ["TENSOR_QUANT8_ASYMM", 16 / 256.0, 255],
  80   })
  81
  82   Example({
  83       input0: input_data,
  84       output0: output_data,
  85   }, model=model).AddVariations(quant8)
  86
  87 quant8_test(
  88     input0=Input("input0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 2, 4}"),
  89     output0=Output("output0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 2, 4}"),
  90     input_data=[0, 6, 2, 4,
  91                 3, 2, 10, 1],
  92     beta=1.0,
  93     axis=3,
  94     output_data=[-6.145078, -.145078, -4.145078, -2.145078,
  95                  -7.001370, -8.001370, -.001370, -9.001370],
  96 )