Imported Upstream version 1.11.1
[platform/core/ml/nnfw.git] / tools / nnapi_quickcheck / tests / softmax_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_softmax_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 "softmax_1.lst"
50 #undef INT_VALUE
51
52   const int32_t IFM_C = 1;
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   const nnfw::misc::feature::Shape ifm_shape{IFM_C, IFM_H, IFM_W};
65
66   const int32_t OFM_C = IFM_C;
67   const int32_t OFM_H = IFM_H;
68   const int32_t OFM_W = IFM_W;
69
70   auto setup = [&](Interpreter &interp) {
71     // Comment from 'context.h'
72     //
73     // Parameters for asymmetric quantization. Quantized values can be converted
74     // back to float using:
75     //    real_value = scale * (quantized_value - zero_point);
76     //
77     // Q: Is this necessary?
78     TfLiteQuantizationParams quantization = make_default_quantization();
79
80     // On AddTensors(N) call, T/F Lite interpreter creates N tensors whose index is [0 ~ N)
81     interp.AddTensors(2);
82
83     // Configure Output Tensor
84     interp.SetTensorParametersReadWrite(0, kTfLiteFloat32 /* type */, "output" /* name */,
85                                         {1, IFM_H * IFM_W} /* dims */, quantization);
86
87     // Configure Input Tensor
88     interp.SetTensorParametersReadWrite(1, kTfLiteFloat32 /* type */, "input" /* name */,
89                                         {1, IFM_H * IFM_W} /* batch_size, input_size */,
90                                         quantization);
91
92     // Add Softmax Node
93     //
94     // NOTE AddNodeWithParameters take the ownership of param, and deallocate it with free
95     //      So, param should be allocated with malloc
96     auto param = make_alloc<TfLiteSoftmaxParams>();
97
98     param->beta = 1.0;
99
100     // Run Softmax and store its result into Tensor #0
101     //  - Read IFM from Tensor #1
102     interp.AddNodeWithParameters({1}, {0}, nullptr, 0, reinterpret_cast<void *>(param),
103                                  BuiltinOpResolver().FindOp(BuiltinOperator_SOFTMAX, 1));
104
105     // Set Tensor #1 as Input #0, and Tensor #0 as Output #0
106     interp.SetInputs({1});
107     interp.SetOutputs({0});
108   };
109
110   const nnfw::tflite::FunctionBuilder builder(setup);
111
112   RandomTestParam param;
113
114   param.verbose = verbose;
115   param.tolerance = tolerance;
116
117   int res = RandomTestRunner{SEED, param}.run(builder);
118
119   EXPECT_EQ(res, 0);
120 }