tests/nnapi/specs/V1_2/minimum.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 def test(name, input0, input1, output0, input0_data, input1_data, output_data):
  18   model = Model().Operation("MINIMUM", input0, input1).To(output0)
  19
  20   quant8 = DataTypeConverter().Identify({
  21       input0: ["TENSOR_QUANT8_ASYMM", 0.5, 127],
  22       input1: ["TENSOR_QUANT8_ASYMM", 1.0, 100],
  23       output0: ["TENSOR_QUANT8_ASYMM", 2.0, 80],
  24   })
  25
  26   Example({
  27       input0: input0_data,
  28       input1: input1_data,
  29       output0: output_data,
  30   }, model=model, name=name).AddVariations("relaxed", "float16", "int32", quant8)
  31
  32
  33 test(
  34     name="simple",
  35     input0=Input("input0", "TENSOR_FLOAT32", "{3, 1, 2}"),
  36     input1=Input("input1", "TENSOR_FLOAT32", "{3, 1, 2}"),
  37     output0=Output("output0", "TENSOR_FLOAT32", "{3, 1, 2}"),
  38     input0_data=[1.0, 0.0, -1.0, 11.0, -2.0, -1.44],
  39     input1_data=[-1.0, 0.0, 1.0, 12.0, -3.0, -1.43],
  40     output_data=[-1.0, 0.0, -1.0, 11.0, -3.0, -1.44],
  41 )
  42
  43 test(
  44     name="broadcast",
  45     input0=Input("input0", "TENSOR_FLOAT32", "{3, 1, 2}"),
  46     input1=Input("input1", "TENSOR_FLOAT32", "{2}"),
  47     output0=Output("output0", "TENSOR_FLOAT32", "{3, 1, 2}"),
  48     input0_data=[1.0, 0.0, -1.0, -2.0, -1.44, 11.0],
  49     input1_data=[0.5, 2.0],
  50     output_data=[0.5, 0.0, -1.0, -2.0, -1.44, 2.0],
  51 )
  52
  53
  54 # Test overflow and underflow.
  55 input0 = Input("input0", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{2}, 1.0f, 128")
  56 input1 = Input("input1", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{2}, 1.0f, 128")
  57 output0 = Output("output0", "TENSOR_QUANT8_ASYMM", "{2}, 0.5f, 128")
  58 model = Model().Operation("MINIMUM", input0, input1).To(output0)
  59
  60 Example({
  61     input0: [60, 128],
  62     input1: [128, 200],
  63     output0: [0, 128],
  64 }, model=model, name="overflow")