tools/nnapi_quickcheck/tests/softmax_quan_1.cpp

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  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_quan_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;
  79     quantization.scale = 1.0f / 256;
  80     quantization.zero_point = 0;
  81
  82     // On AddTensors(N) call, T/F Lite interpreter creates N tensors whose index is [0 ~ N)
  83     interp.AddTensors(2);
  84
  85     // Configure Output Tensor
  86     interp.SetTensorParametersReadWrite(0, kTfLiteUInt8 /* type */, "output" /* name */,
  87                                         {1, IFM_H * IFM_W} /* dims */, quantization);
  88
  89     // Configure Input Tensor
  90     interp.SetTensorParametersReadWrite(1, kTfLiteUInt8 /* type */, "input" /* name */,
  91                                         {1, IFM_H * IFM_W} /* batch_size, input_size */,
  92                                         quantization);
  93
  94     // Add Softmax Node
  95     //
  96     // NOTE AddNodeWithParameters take the ownership of param, and deallocate it with free
  97     //      So, param should be allocated with malloc
  98     auto param = make_alloc<TfLiteSoftmaxParams>();
  99
 100     param->beta = 1.0;
 101
 102     // Run Softmax and store its result into Tensor #0
 103     //  - Read IFM from Tensor #1
 104     interp.AddNodeWithParameters({1}, {0}, nullptr, 0, reinterpret_cast<void *>(param),
 105                                  BuiltinOpResolver().FindOp(BuiltinOperator_SOFTMAX, 1));
 106
 107     // Set Tensor #1 as Input #0, and Tensor #0 as Output #0
 108     interp.SetInputs({1});
 109     interp.SetOutputs({0});
 110   };
 111
 112   const nnfw::tflite::FunctionBuilder builder(setup);
 113
 114   RandomTestParam param;
 115
 116   param.verbose = verbose;
 117   param.tolerance = tolerance;
 118
 119   int res = RandomTestRunner{SEED, param}.run(builder);
 120
 121   EXPECT_EQ(res, 0);
 122 }