tools/nnapi_quickcheck/tests/mul_quan_1.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/interp/FunctionBuilder.h"
  29
  30 #include <iostream>
  31 #include <cassert>
  32
  33 #include <chrono>
  34 #include <random>
  35
  36 using namespace tflite;
  37 using namespace nnfw::tflite;
  38
  39 TEST(NNAPI_Quickcheck_mul_1, simple_test)
  40 {
  41   int verbose = 0;
  42   int tolerance = 1;
  43
  44   nnfw::misc::env::IntAccessor("VERBOSE").access(verbose);
  45   nnfw::misc::env::IntAccessor("TOLERANCE").access(tolerance);
  46
  47   // Set random seed
  48   int SEED = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();
  49
  50   nnfw::misc::env::IntAccessor("SEED").access(SEED);
  51
  52 #define INT_VALUE(NAME, VALUE) IntVar NAME##_Value(#NAME, VALUE);
  53 #include "mul_1.lst"
  54 #undef INT_VALUE
  55
  56   const int32_t LEFT_1D = LEFT_1D_Value();
  57   const int32_t LEFT_2D = LEFT_2D_Value();
  58   const int32_t LEFT_3D = LEFT_3D_Value();
  59
  60   const int32_t RIGHT_W = RIGHT_W_Value();
  61
  62   const int32_t OFM_1D = LEFT_1D_Value();
  63   const int32_t OFM_2D = LEFT_2D_Value();
  64   const int32_t OFM_3D = LEFT_3D_Value();
  65
  66   // Initialize random number generator
  67   std::minstd_rand random(SEED);
  68
  69   std::cout << "Configurations:" << std::endl;
  70 #define PRINT_NEWLINE()     \
  71   {                         \
  72     std::cout << std::endl; \
  73   }
  74 #define PRINT_VALUE(value)                                       \
  75   {                                                              \
  76     std::cout << "  " << #value << ": " << (value) << std::endl; \
  77   }
  78   PRINT_VALUE(SEED);
  79   PRINT_NEWLINE();
  80
  81   PRINT_VALUE(LEFT_1D);
  82   PRINT_VALUE(LEFT_2D);
  83   PRINT_VALUE(LEFT_3D);
  84   PRINT_NEWLINE();
  85
  86   PRINT_VALUE(RIGHT_W);
  87   PRINT_NEWLINE();
  88
  89   PRINT_VALUE(OFM_1D);
  90   PRINT_VALUE(OFM_2D);
  91   PRINT_VALUE(OFM_3D);
  92 #undef PRINT_VALUE
  93 #undef PRINT_NEWLINE
  94
  95   auto setup = [&](Interpreter &interp) {
  96     // Comment from 'context.h'
  97     //
  98     // Parameters for asymmetric quantization. Quantized values can be converted
  99     // back to float using:
 100     //    real_value = scale * (quantized_value - zero_point);
 101     //
 102     // Q: Is this necessary?
 103     TfLiteQuantizationParams quantization;
 104     quantization.zero_point = 0;
 105
 106     // On AddTensors(N) call, T/F Lite interpreter creates N tensors whose index is [0 ~ N)
 107     interp.AddTensors(3);
 108
 109     // Configure output
 110     float max_scale =
 111         std::numeric_limits<uint8_t>::max(); // * input1_scale(1.0f) * input2_scale(1.0f)
 112     quantization.scale = max_scale;
 113     interp.SetTensorParametersReadWrite(0, kTfLiteUInt8 /* type */, "output" /* name */,
 114                                         {OFM_1D, OFM_2D, OFM_3D} /* dims */, quantization);
 115
 116     // Configure input(s)
 117     quantization.scale = 1.0f;
 118     interp.SetTensorParametersReadWrite(1, kTfLiteUInt8 /* type */, "left" /* name */,
 119                                         {LEFT_1D, LEFT_2D, LEFT_3D} /* dims */, quantization);
 120
 121     interp.SetTensorParametersReadWrite(2, kTfLiteUInt8 /* type */, "right" /* name */,
 122                                         {RIGHT_W} /* dims */, quantization);
 123
 124     // Add MUL Node
 125     //
 126     // NOTE AddNodeWithParameters take the ownership of param, and deallocate it with free
 127     //      So, param should be allocated with malloc
 128     auto param = make_alloc<TfLiteAddParams>();
 129
 130     param->activation = kTfLiteActNone;
 131
 132     // Run MUL and store the result into Tensor #0
 133     //  - Read Left from Tensor #1
 134     //  - Read Right from Tensor #2,
 135     interp.AddNodeWithParameters({1, 2}, {0}, nullptr, 0, reinterpret_cast<void *>(param),
 136                                  BuiltinOpResolver().FindOp(BuiltinOperator_MUL, 1));
 137
 138     interp.SetInputs({1, 2});
 139     interp.SetOutputs({0});
 140   };
 141
 142   const nnfw::tflite::FunctionBuilder builder(setup);
 143
 144   RandomTestParam param;
 145
 146   param.verbose = verbose;
 147   param.tolerance = tolerance;
 148
 149   int res = RandomTestRunner{SEED, param}.run(builder);
 150
 151   EXPECT_EQ(res, 0);
 152 }