tools/nnapi_quickcheck/tests/relu6_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 "tflite/ext/kernels/register.h"
  18 #include "tensorflow/lite/model.h"
  19 #include "tensorflow/lite/builtin_op_data.h"
  20
  21 #include "env.h"
  22 #include "memory.h"
  23 #include "misc/environment.h"
  24 #include "misc/feature/Shape.h"
  25
  26 #include "tflite/Diff.h"
  27 #include "tflite/Quantization.h"
  28 #include "tflite/interp/FunctionBuilder.h"
  29
  30 #include <chrono>
  31 #include <random>
  32 #include <iostream>
  33 #include <cassert>
  34
  35 using namespace tflite;
  36 using namespace nnfw::tflite;
  37
  38 int main(int argc, char **argv)
  39 {
  40   int verbose = 0;
  41   int tolerance = 1;
  42
  43   nnfw::misc::env::IntAccessor("VERBOSE").access(verbose);
  44   nnfw::misc::env::IntAccessor("TOLERANCE").access(tolerance);
  45
  46 #define INT_VALUE(NAME, VALUE) IntVar NAME##_Value(#NAME, VALUE);
  47 #include "relu6_quan_1.lst"
  48 #undef INT_VALUE
  49
  50   const int32_t IFM_H = IFM_H_Value();
  51   const int32_t IFM_W = IFM_W_Value();
  52
  53   // Set random seed
  54   int SEED = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();
  55
  56   nnfw::misc::env::IntAccessor("SEED").access(SEED);
  57
  58   // Initialize random number generator
  59   std::minstd_rand random(SEED);
  60
  61   std::cout << "Configurations:" << std::endl;
  62 #define PRINT_NEWLINE()     \
  63   {                         \
  64     std::cout << std::endl; \
  65   }
  66 #define PRINT_VALUE(value)                                       \
  67   {                                                              \
  68     std::cout << "  " << #value << ": " << (value) << std::endl; \
  69   }
  70   PRINT_VALUE(SEED);
  71   PRINT_NEWLINE();
  72
  73   PRINT_VALUE(IFM_H);
  74   PRINT_VALUE(IFM_W);
  75 #undef PRINT_VALUE
  76 #undef PRINT_NEWLINE
  77
  78   const int32_t OFM_H = IFM_H;
  79   const int32_t OFM_W = IFM_W;
  80
  81   auto setup = [&](Interpreter &interp) {
  82     // Comment from 'context.h'
  83     //
  84     // Parameters for asymmetric quantization. Quantized values can be converted
  85     // back to float using:
  86     //    real_value = scale * (quantized_value - zero_point);
  87     //
  88     // Q: Is this necessary?
  89     TfLiteQuantizationParams quantization;
  90     quantization.scale = 1.0f;
  91     quantization.zero_point = 0;
  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, kTfLiteUInt8 /* type */, "output" /* name */,
  98                                         {OFM_H, OFM_W} /* dims */, quantization);
  99
 100     // Configure Input Tensor
 101     interp.SetTensorParametersReadWrite(1, kTfLiteUInt8 /* 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   return RandomTestRunner{SEED, param}.run(builder);
 123 }