43e8383f3a3189bdd2b033e140b44882aa292246
[platform/core/ml/nnfw.git] / tools / nnapi_quickcheck / tests / relu6_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 #include "misc/feature/Shape.h"
27
28 #include "tflite/Diff.h"
29 #include "tflite/Quantization.h"
30 #include "tflite/interp/FunctionBuilder.h"
31
32 #include <chrono>
33 #include <random>
34 #include <iostream>
35 #include <cassert>
36
37 using namespace tflite;
38 using namespace nnfw::tflite;
39
40 TEST(NNAPI_Quickcheck_relu6_1, 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 #define INT_VALUE(NAME, VALUE) IntVar NAME##_Value(#NAME, VALUE);
49 #include "relu6_1.lst"
50 #undef INT_VALUE
51
52   const int32_t IFM_H = IFM_H_Value();
53   const int32_t IFM_W = IFM_W_Value();
54
55   // Set random seed
56   int SEED = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();
57
58   nnfw::misc::env::IntAccessor("SEED").access(SEED);
59
60   // Initialize random number generator
61   std::minstd_rand random(SEED);
62
63   std::cout << "Configurations:" << std::endl;
64 #define PRINT_NEWLINE()     \
65   {                         \
66     std::cout << std::endl; \
67   }
68 #define PRINT_VALUE(value)                                       \
69   {                                                              \
70     std::cout << "  " << #value << ": " << (value) << std::endl; \
71   }
72   PRINT_VALUE(SEED);
73   PRINT_NEWLINE();
74
75   PRINT_VALUE(IFM_H);
76   PRINT_VALUE(IFM_W);
77 #undef PRINT_VALUE
78 #undef PRINT_NEWLINE
79
80   const int32_t OFM_H = IFM_H;
81   const int32_t OFM_W = IFM_W;
82
83   auto setup = [&](Interpreter &interp) {
84     // Comment from 'context.h'
85     //
86     // Parameters for asymmetric quantization. Quantized values can be converted
87     // back to float using:
88     //    real_value = scale * (quantized_value - zero_point);
89     //
90     // Q: Is this necessary?
91     TfLiteQuantizationParams quantization = make_default_quantization();
92
93     // On AddTensors(N) call, T/F Lite interpreter creates N tensors whose index is [0 ~ N)
94     interp.AddTensors(2);
95
96     // Configure Output Tensor
97     interp.SetTensorParametersReadWrite(0, kTfLiteFloat32 /* type */, "output" /* name */,
98                                         {OFM_H, OFM_W} /* dims */, quantization);
99
100     // Configure Input Tensor
101     interp.SetTensorParametersReadWrite(1, kTfLiteFloat32 /* type */, "input" /* name */,
102                                         {IFM_H, IFM_W} /* dims */, quantization);
103
104     // Add ReLU Node
105     // Run ReLU and store its result into Tensor #0
106     //  - Read IFM from Tensor #1
107     interp.AddNodeWithParameters({1}, {0}, nullptr, 0, nullptr,
108                                  BuiltinOpResolver().FindOp(BuiltinOperator_RELU6, 1));
109
110     // Set Tensor #1 as Input #0, and Tensor #0 as Output #0
111     interp.SetInputs({1});
112     interp.SetOutputs({0});
113   };
114
115   const nnfw::tflite::FunctionBuilder builder(setup);
116
117   RandomTestParam param;
118
119   param.verbose = verbose;
120   param.tolerance = tolerance;
121
122   int res = RandomTestRunner{SEED, param}.run(builder);
123
124   EXPECT_EQ(res, 0);
125 }