tools/nnapi_quickcheck/tests/split_4.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_split_4, 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 "split_4.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   const int32_t NUM_SPLIT = NUM_SPLIT_Value();
  55   const int32_t AXIS = AXIS_Value();
  56
  57   // Set random seed
  58   int SEED = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();
  59
  60   nnfw::misc::env::IntAccessor("SEED").access(SEED);
  61
  62   // Initialize random number generator
  63   std::minstd_rand random(SEED);
  64
  65   std::cout << "Configurations:" << std::endl;
  66 #define PRINT_NEWLINE()     \
  67   {                         \
  68     std::cout << std::endl; \
  69   }
  70 #define PRINT_VALUE(value)                                       \
  71   {                                                              \
  72     std::cout << "  " << #value << ": " << (value) << std::endl; \
  73   }
  74   PRINT_VALUE(SEED);
  75   PRINT_NEWLINE();
  76
  77   PRINT_VALUE(IFM_H);
  78   PRINT_VALUE(IFM_W);
  79   PRINT_VALUE(NUM_SPLIT);
  80   PRINT_VALUE(AXIS);
  81 #undef PRINT_VALUE
  82 #undef PRINT_NEWLINE
  83
  84   const int32_t OFM_H = IFM_H;
  85   const int32_t OFM_W = IFM_W;
  86   const int32_t axis[1] = {AXIS};
  87
  88   auto setup = [&](Interpreter &interp) {
  89     // Comment from 'context.h'
  90     //
  91     // Parameters for asymmetric quantization. Quantized values can be converted
  92     // back to float using:
  93     //    real_value = scale * (quantized_value - zero_point);
  94     //
  95     // Q: Is this necessary?
  96     TfLiteQuantizationParams quantization = make_default_quantization();
  97
  98     // On AddTensors(N) call, T/F Lite interpreter creates N tensors whose index is [0 ~ N)
  99     interp.AddTensors(NUM_SPLIT + 2);
 100
 101     // Configure Input Tensor(s)
 102     interp.SetTensorParametersReadOnly(0, kTfLiteInt32 /* type */, "axis" /* name */,
 103                                        {1} /* dims */, quantization,
 104                                        reinterpret_cast<const char *>(axis), 1 * sizeof(int32_t));
 105
 106     interp.SetTensorParametersReadWrite(1, kTfLiteFloat32 /* type */, "input" /* name */,
 107                                         {IFM_H, IFM_W} /* dims */, quantization);
 108
 109     // Configure Output Tensor
 110     std::vector<int> ofm_indexes;
 111
 112     for (uint32_t n = 0; n < NUM_SPLIT; ++n)
 113     {
 114       const auto ofm_index = 2 + n;
 115
 116       interp.SetTensorParametersReadWrite(ofm_index, kTfLiteFloat32 /* type */, "output" /* name */,
 117                                           {OFM_H, OFM_W} /* dims */, quantization);
 118
 119       ofm_indexes.emplace_back(ofm_index);
 120     }
 121
 122     auto *param = reinterpret_cast<TfLiteSplitParams *>(malloc(sizeof(TfLiteSplitParams)));
 123
 124     param->num_splits = NUM_SPLIT;
 125
 126     // Add SPLIT Node
 127     // Run SPLIT and store its result into Tensor #0
 128     //  - Read axis and IFM from Tensor #0 and #1, respectively
 129     interp.AddNodeWithParameters({0, 1}, ofm_indexes, nullptr, 0, reinterpret_cast<void *>(param),
 130                                  BuiltinOpResolver().FindOp(BuiltinOperator_SPLIT, 1));
 131
 132     // Set Tensor #1 as Input #0, and Tensor #2 ~ #NUM_SPLIT+1 as Output #0
 133     interp.SetInputs({1});
 134     interp.SetOutputs(ofm_indexes);
 135   };
 136
 137   const nnfw::tflite::FunctionBuilder builder(setup);
 138
 139   RandomTestParam param;
 140
 141   param.verbose = verbose;
 142   param.tolerance = tolerance;
 143
 144   int res = RandomTestRunner{SEED, param}.run(builder);
 145
 146   EXPECT_EQ(res, 0);
 147 }