tools/nnapi_quickcheck/tests/relu_2.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_relu_2, 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 "relu_2.lst"
  50 #undef INT_VALUE
  51
  52   const int32_t IFM_C = IFM_C_Value();
  53   const int32_t IFM_H = IFM_H_Value();
  54   const int32_t IFM_W = IFM_W_Value();
  55
  56   // Set random seed
  57   int SEED = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();
  58
  59   nnfw::misc::env::IntAccessor("SEED").access(SEED);
  60
  61   // Initialize random number generator
  62   std::minstd_rand random(SEED);
  63
  64   std::cout << "Configurations:" << std::endl;
  65 #define PRINT_NEWLINE()     \
  66   {                         \
  67     std::cout << std::endl; \
  68   }
  69 #define PRINT_VALUE(value)                                       \
  70   {                                                              \
  71     std::cout << "  " << #value << ": " << (value) << std::endl; \
  72   }
  73   PRINT_VALUE(SEED);
  74   PRINT_NEWLINE();
  75
  76   PRINT_VALUE(IFM_C);
  77   PRINT_VALUE(IFM_H);
  78   PRINT_VALUE(IFM_W);
  79 #undef PRINT_VALUE
  80 #undef PRINT_NEWLINE
  81
  82   const int32_t OFM_C = IFM_C;
  83   const int32_t OFM_H = IFM_H;
  84   const int32_t OFM_W = IFM_W;
  85
  86   auto setup = [&](Interpreter &interp) {
  87     // Comment from 'context.h'
  88     //
  89     // Parameters for asymmetric quantization. Quantized values can be converted
  90     // back to float using:
  91     //    real_value = scale * (quantized_value - zero_point);
  92     //
  93     // Q: Is this necessary?
  94     TfLiteQuantizationParams quantization = make_default_quantization();
  95
  96     // On AddTensors(N) call, T/F Lite interpreter creates N tensors whose index is [0 ~ N)
  97     interp.AddTensors(2);
  98
  99     // Configure Output Tensor
 100     interp.SetTensorParametersReadWrite(0, kTfLiteFloat32 /* type */, "output" /* name */,
 101                                         {OFM_H, OFM_W, OFM_C} /* dims */, quantization);
 102
 103     // Configure Input Tensor
 104     interp.SetTensorParametersReadWrite(1, kTfLiteFloat32 /* type */, "input" /* name */,
 105                                         {IFM_H, IFM_W, IFM_C} /* dims */, quantization);
 106
 107     // Add ReLU Node
 108     // Run ReLU and store its result into Tensor #0
 109     //  - Read IFM from Tensor #1
 110     interp.AddNodeWithParameters({1}, {0}, nullptr, 0, nullptr,
 111                                  BuiltinOpResolver().FindOp(BuiltinOperator_RELU, 1));
 112
 113     // Set Tensor #1 as Input #0, and Tensor #0 as Output #0
 114     interp.SetInputs({1});
 115     interp.SetOutputs({0});
 116   };
 117
 118   const nnfw::tflite::FunctionBuilder builder(setup);
 119
 120   RandomTestParam param;
 121
 122   param.verbose = verbose;
 123   param.tolerance = tolerance;
 124
 125   int res = RandomTestRunner{SEED, param}.run(builder);
 126
 127   EXPECT_EQ(res, 0);
 128 }