tools/nnapi_quickcheck/tests/add_4.cpp

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2018 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
   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 #include "gtest/gtest.h"
  18
  19 #include "tflite/ext/kernels/register.h"
  20 #include "tensorflow/lite/model.h"
  21 #include "tensorflow/lite/builtin_op_data.h"
  22
  23 #include "env.h"
  24 #include "memory.h"
  25 #include "misc/environment.h"
  26
  27 #include "tflite/Diff.h"
  28 #include "tflite/Quantization.h"
  29 #include "tflite/interp/FunctionBuilder.h"
  30
  31 #include <iostream>
  32 #include <cassert>
  33
  34 #include <chrono>
  35 #include <random>
  36
  37 using namespace tflite;
  38 using namespace nnfw::tflite;
  39
  40 TEST(NNAPI_Quickcheck_add_4, simple_test)
  41 {
  42   int verbose = 0;
  43   int tolerance = 1;
  44
  45   nnfw::misc::env::IntAccessor("VERBOSE").access(verbose);
  46   nnfw::misc::env::IntAccessor("TOLERANCE").access(tolerance);
  47
  48   // Set random seed
  49   int SEED = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();
  50
  51   nnfw::misc::env::IntAccessor("SEED").access(SEED);
  52
  53 #define INT_VALUE(NAME, VALUE) IntVar NAME##_Value(#NAME, VALUE);
  54 #include "add_4.lst"
  55 #undef INT_VALUE
  56
  57   const int32_t LEFT_N = LEFT_N_Value();
  58   const int32_t LEFT_C = LEFT_C_Value();
  59   const int32_t LEFT_H = LEFT_H_Value();
  60   const int32_t LEFT_W = LEFT_W_Value();
  61
  62   const int32_t RIGHT_N = RIGHT_N_Value();
  63   const int32_t RIGHT_C = RIGHT_C_Value();
  64   const int32_t RIGHT_H = RIGHT_H_Value();
  65   const int32_t RIGHT_W = RIGHT_W_Value();
  66
  67   const int32_t OFM_N = std::max(LEFT_N, RIGHT_N);
  68   const int32_t OFM_C = std::max(LEFT_C, RIGHT_C);
  69   const int32_t OFM_H = std::max(LEFT_H, RIGHT_H);
  70   const int32_t OFM_W = std::max(LEFT_W, RIGHT_W);
  71
  72   // Initialize random number generator
  73   std::minstd_rand random(SEED);
  74
  75   std::cout << "Configurations:" << std::endl;
  76 #define PRINT_NEWLINE()     \
  77   {                         \
  78     std::cout << std::endl; \
  79   }
  80 #define PRINT_VALUE(value)                                       \
  81   {                                                              \
  82     std::cout << "  " << #value << ": " << (value) << std::endl; \
  83   }
  84   PRINT_VALUE(SEED);
  85   PRINT_NEWLINE();
  86
  87   PRINT_VALUE(LEFT_N);
  88   PRINT_VALUE(LEFT_C);
  89   PRINT_VALUE(LEFT_H);
  90   PRINT_VALUE(LEFT_W);
  91   PRINT_NEWLINE();
  92
  93   PRINT_VALUE(RIGHT_N);
  94   PRINT_VALUE(RIGHT_C);
  95   PRINT_VALUE(RIGHT_H);
  96   PRINT_VALUE(RIGHT_W);
  97   PRINT_NEWLINE();
  98
  99   PRINT_VALUE(OFM_N);
 100   PRINT_VALUE(OFM_C);
 101   PRINT_VALUE(OFM_H);
 102   PRINT_VALUE(OFM_W);
 103 #undef PRINT_VALUE
 104 #undef PRINT_NEWLINE
 105
 106   auto setup = [&](Interpreter &interp) {
 107     // Comment from 'context.h'
 108     //
 109     // Parameters for asymmetric quantization. Quantized values can be converted
 110     // back to float using:
 111     //    real_value = scale * (quantized_value - zero_point);
 112     //
 113     // Q: Is this necessary?
 114     TfLiteQuantizationParams quantization = make_default_quantization();
 115
 116     // On AddTensors(N) call, T/F Lite interpreter creates N tensors whose index is [0 ~ N)
 117     interp.AddTensors(3);
 118
 119     // Configure output
 120     interp.SetTensorParametersReadWrite(0, kTfLiteFloat32 /* type */, "output" /* name */,
 121                                         {OFM_N, OFM_H, OFM_W, OFM_C} /* dims */, quantization);
 122
 123     // Configure input(s)
 124     interp.SetTensorParametersReadWrite(1, kTfLiteFloat32 /* type */, "left" /* name */,
 125                                         {LEFT_N, LEFT_H, LEFT_W, LEFT_C} /* dims */, quantization);
 126
 127     interp.SetTensorParametersReadWrite(2, kTfLiteFloat32 /* type */, "right" /* name */,
 128                                         {RIGHT_N, RIGHT_H, RIGHT_W, RIGHT_C} /* dims */,
 129                                         quantization);
 130
 131     // Add Convolution Node
 132     //
 133     // NOTE AddNodeWithParameters take the ownership of param, and deallocate it with free
 134     //      So, param should be allocated with malloc
 135     auto param = make_alloc<TfLiteAddParams>();
 136
 137     param->activation = kTfLiteActNone;
 138
 139     // Run Add and store the result into Tensor #0
 140     //  - Read Left from Tensor #1
 141     //  - Read Left from Tensor #2,
 142     interp.AddNodeWithParameters({1, 2}, {0}, nullptr, 0, reinterpret_cast<void *>(param),
 143                                  BuiltinOpResolver().FindOp(BuiltinOperator_ADD, 1));
 144
 145     interp.SetInputs({1, 2});
 146     interp.SetOutputs({0});
 147   };
 148
 149   const nnfw::tflite::FunctionBuilder builder(setup);
 150
 151   RandomTestParam param;
 152
 153   param.verbose = verbose;
 154   param.tolerance = tolerance;
 155
 156   int res = RandomTestRunner{SEED, param}.run(builder);
 157
 158   EXPECT_EQ(res, 0);
 159 }