Update model.cpp of depthwise_conv2d (#2441)
author남궁석/동작제어Lab(SR)/Engineer/삼성전자 <sk.namkoong@samsung.com>
Thu, 23 Aug 2018 10:43:18 +0000 (19:43 +0900)
committer오형석/동작제어Lab(SR)/Staff Engineer/삼성전자 <hseok82.oh@samsung.com>
Thu, 23 Aug 2018 10:43:18 +0000 (19:43 +0900)
By #2300, `depthwise_conv2d_float_large_2_weights_as_inputs` was modified
But it was not the result of `generate_test.sh`, it was my own modification
This commit will apply the result of `generate_test.sh`

Signed-off-by: Seok NamKoong <sk.namkoong@samsung.com>
runtimes/tests/neural_networks_test/generated/models/depthwise_conv2d_float_large_2_weights_as_inputs.model.cpp

index b0ad1e9..38e56ea 100644 (file)
@@ -1,19 +1,18 @@
 // Generated file (from: depthwise_conv2d_float_large_2_weights_as_inputs.mod.py). Do not edit
 void CreateModel(Model *model) {
-  OperandType type3(Type::INT32, {});
-  OperandType type4(Type::TENSOR_FLOAT32, {1, 1, 1, 4});
+  OperandType type2(Type::INT32, {});
+  OperandType type3(Type::TENSOR_FLOAT32, {1, 1, 1, 4});
   OperandType type0(Type::TENSOR_FLOAT32, {1, 2, 2, 4});
-  OperandType type1(Type::TENSOR_FLOAT32, {1, 2, 2, 4});
-  OperandType type2(Type::TENSOR_FLOAT32, {4});
+  OperandType type1(Type::TENSOR_FLOAT32, {4});
   // Phase 1, operands
   auto op1 = model->addOperand(&type0);
-  auto op2 = model->addOperand(&type1);
-  auto op3 = model->addOperand(&type2);
-  auto pad0 = model->addOperand(&type3);
-  auto act = model->addOperand(&type3);
-  auto stride = model->addOperand(&type3);
-  auto channelMultiplier = model->addOperand(&type3);
-  auto op4 = model->addOperand(&type4);
+  auto op2 = model->addOperand(&type0);
+  auto op3 = model->addOperand(&type1);
+  auto pad0 = model->addOperand(&type2);
+  auto act = model->addOperand(&type2);
+  auto stride = model->addOperand(&type2);
+  auto channelMultiplier = model->addOperand(&type2);
+  auto op4 = model->addOperand(&type3);
   // Phase 2, operations
   static int32_t pad0_init[] = {0};
   model->setOperandValue(pad0, pad0_init, sizeof(int32_t) * 1);