tests/nnapi/specs/skip/V1_2/log_softmax.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 # Derived from tensorflow/lite/kernels/activations_test.cc
  18
  19 def test(input0, output0, input_data, beta, axis, output_data):
  20   model = Model().Operation("LOG_SOFTMAX", input0, beta, axis).To(output0)
  21   Example({
  22       input0: input_data,
  23       output0: output_data,
  24   }, model=model).AddVariations("relaxed", "float16")
  25
  26 test(
  27     input0=Input("input0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 1, 2, 4}"),
  28     output0=Output("output0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 1, 2, 4}"),
  29     input_data=[0, -6, 2, 4,
  30                 3, -2, 10, 1],
  31     beta=1.0,
  32     axis=4,
  33     output_data=[-4.14297, -10.14297, -2.14297, -.142971,
  34                  -7.00104, -12.00104, -.00104087, -9.00104],
  35 )
  36
  37 test(
  38     input0=Input("input0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 1, 4, 2}"),
  39     output0=Output("output0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 1, 4, 2}"),
  40     input_data=[0, -6,
  41                 2, 4,
  42                 3, -2,
  43                 10, 1],
  44     beta=1.0,
  45     axis=-1,
  46     output_data=[-.00247565, -6.00247,
  47                  -2.12692, -.126928,
  48                  -.00671534, -5.00671,
  49                  -.000123374, -9.00012],
  50 )
  51
  52 test(
  53     input0=Input("input0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 2, 4, 1}"),
  54     output0=Output("output0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 2, 4, 1}"),
  55     input_data=[0, 2, 3, 10,
  56                 -6, 4, -2, 1],
  57     beta=1.0,
  58     axis=-3,
  59     output_data=[-.00247565, -2.12692, -.00671534, -.000123374,
  60                  -6.00247, -.126928, -5.00671, -9.00012],
  61 )
  62
  63 test(
  64     input0=Input("input0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 1, 2, 4}"),
  65     output0=Output("output0", "TENSOR_FLOAT32", "{1, 1, 1, 2, 4}"),
  66     input_data=[0, -.6, .2, .4,
  67                 .3, -.2, 1, .1],
  68     beta=10.0,
  69     axis=4,
  70     output_data=[-4.14297, -10.14297, -2.14297, -.142971,
  71                  -7.00104, -12.00104, -.00104087, -9.00104],
  72 )