[res] Shrinked TF Inception_v3_001 test (#6815)

This commit makes TF Inception_v3_001 test to have slim dimensions so
that suitable to be tested.

Signed-off-by: Cheongyo Bahk <ch.bahk@samsung.com>

diff --git a/res/TensorFlowTests/Inception_v3_001/test.info b/res/TensorFlowTests/Inception_v3_001/test.info
index 2e115f4..b96ff35 100644 (file)
--- a/res/TensorFlowTests/Inception_v3_001/test.info
+++ b/res/TensorFlowTests/Inception_v3_001/test.info
@@ -1,24 +1,3 @@
-# This is a first 7 nodes in inception v3 (from Placeholder to the second ReLU)
-#
-# How to get output shape:
-#
-# import tensorflow as tf
-# import numpy as np
-# from tensorflow.python.platform import gfile
-# tf.reset_default_graph()
-#
-# filename = 'inception_v3.2019_June_milestone.pb'
-# input_node = "input:0"
-# out_node = "InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/Relu:0"
-# input_shape = (1, 299, 299, 3)
-#
-# with tf.gfile.GFile(filename, 'rb') as f:
-#    graph_def.ParseFromString(f.read())
-#    tf.import_graph_def(graph_def, name='')
-#
-# with tf.Session() as sess:
-#    out = sess.run(out_node, {input_node: np.ones(input_shape)})
-#    print(out.shape)
-#
-input,  input:0,  TF_FLOAT,  [1, 299, 299, 3]
-output, InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/Relu:0,  TF_FLOAT,  [1, 147, 147, 32]
+# This is a slim version of first 7 nodes in inception v3 (from Placeholder to the second ReLU)
+input,  input:0,  TF_FLOAT,  [1, 9, 9, 3]
+output, InceptionV3/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/Relu:0,  TF_FLOAT,  [1, 2, 2, 4]

diff --git a/res/TensorFlowTests/Inception_v3_001/test.pbtxt b/res/TensorFlowTests/Inception_v3_001/test.pbtxt
index 4acda67..ea02627 100644 (file)
--- a/res/TensorFlowTests/Inception_v3_001/test.pbtxt
+++ b/res/TensorFlowTests/Inception_v3_001/test.pbtxt
@@ -23,10 +23,10 @@ node {
             size: 3
           }
           dim {
-            size: 32
+            size: 4
           }
         }
-        tensor_content: "M\017K\277\031}\343\275\211\000\261\273\232\n\315\275I\0276\275\213>Y=i\250\272?\340\340m?|$P>[Y\036>\235`\341=\253{=>\203\'\r>3k\323>\366\235*\276\246\204A=\372\261}\276\312)\256\276\322\222\202\277V\211\264\277\237\230\247\277hD\212?\324\016\017<\211\324\215\275H\305\214\276\200\2723>\010g\224>;{\215>\007\301\376<\014\026\374=\027\320\036\276C\350\244@\365\351\013?\353^]\274\035\"A\274\210\241\233=\314\354\202\276\373$l=\237\201H\277\324\350v?$S\324=\0308U\276\333\321\214\276\341\373\235\275\202\013\202\276n&\017?z\226_\276K\347\036\276\324\306\003=~\343\006>\352:G\277*\211\262\277\ny\334\2775X\206?\0235\321<\347HY\274\211s\242\276A\371\352\2742\221\351=\034\324\212>WS+<\335\000\t>\2021\220>\203dy\277\nk\304>\\3\364\273\267~\216\276\3432\320\274\347\232\240>1\310\350<]\326N\277U\364\312>\374\001\214\276\217h\210=\250\260\223=\232\250\037\276f\375B=\033\037\333>\267s\323>\333\035\r=\243 \177\276\311}\201>F4 \2776\246\301\276o;^\277\351\314w?\244L+\276\314\362U>+\304\246\275\254\212s\276\265\023\343=\360\267\260\2758\004J\276\334\304\372\275\016\347\336=(Uh\300\002\"\246\277;=\276=\352\245\016\276H\364\315\276\277&\257\276\326]\036>i\225n\300eV\321?5\003H\276\215\306\316<\376\225\376>\332yZ\275\276\231\307>~\225\241?7\266\310\276L\021:\277\322\344\241<\021e\314\276\346\244\262\277 \226\301\276\327o\270>NH&\277\004\234\376=\367\243\240\275\2671)\277\256\221\256>A3\004=o\0174>k\210\336<M\355\035>X\233K\275Q\255\203?\240M\035?\n\264\254\275c=f>\225\266\005\276b`\221\275\367\302\234>x>7@\030\273\305?P\310\223>\230\355\353\276E\222\306\276\350\3455>\236\234\314\276\026\224\241?\\\002\342\276\271v\233\276N\203\336>\247\336\322<\323B\227\277\2249\213\276<\327\216>0\365\233\276E\344\373=\244\371a\274}+;\277\204\020\341<M*\253\275=\203,>\266\2361<<\263\255<\177\021\271>\333\212\r\277\002\035b?\030\324[>\204\0212>\200\336\300\275\317\330\020?\200\363\206>\000\263n?\207\220\027?\304\361\010\276;\304\304>i\tS=\320\030F\276!3\030>\001]\003?\017Y>?K\353\004\277a?\256\274\363\326\207>o\026l\277 \324L\274F*|>\353\341\324\275\027\3010>`\347\326=\275\024\236\2769\311\251\276\"\263\323\275\024\030\005\277\353\341\025\276E\021L\276\272:K?\'_\035\277\003\007\005\276J\277a\275&\031!>\347\222\203<\2138\274\275\353\000\317\275\005!\217\300}\3247?\200\356\312>\341\210\">k\376[>^D\307\275\257\356A>8v\\\277\007\025b\276\206PH>7:9\276P[\255\276\315\251L\277F,\237\2753`0?\032pX\277\247\"2>\\\357\352\275G\371\035\277\242a\214>\227\244\362=-(\334=tQ\222\274\276Oa>/\267\271\275o_\357\277\303\273G>\252\275#\275H\030\364=\274\331\034>\357k\026\276\203\227\301=[\335I@\311\227\006?\033#\232\276\223%}\276\\\177\251\276\226%\226>)\375O\276)\340\217\277\365\362\251\275\301\333\266\275$\2200<\331_\365\273\r\016\371\276\312\231\003\274\232\323\213?\340\3238\277@1\027>\320O:\274\272\0271\277,\374\225\275\375\351\332\2752\373K>\316\235x=\026C\377=^\366y>\313\021y\275n\222\000\276\347m\277=\010.\241\276\261\244\375=R&h>\262\310\002>\225\030\272?\251\374\334=\021\240\343\275\0242\304=@m\270\275]\202\n\276\343\036K\274\345\302\025\277?\001\205>\004\033\250>\215%\213\2769\365`>\300\276\366\276\360\336X\275O\341-?\356,[\277\263\207\">Z\311\323<\022l\277\276#\216C\276CL\237\276\250\030\223:\336K\026\276\320\353\226\2753\222\220>\007\020\331?\311\"\t\2772\311{=\031\245\260\276}\374d\276\325\272\240\276\377\"R=\236\233\307?LB\364\276x\257\252\2774,}=\270P\227\277\031e\261\276\346\250\257>\257\310.<vS2\276\314r\274=\320-\254\276/!\271\276.\346\366>\332\316\023@0\204{\277Z\232[?\326g\337=\200KH\276\000\r\214\276\210\355\251>D9\345>\201`x>\027\177\023>\342\226\014\275\360*t\275\033\016$@k\221\243>\006\032\002=\237GN>\3632\306=g\263k\276\037\017\022>\027\346L\277\\j\337\276\016\326\277?\227\271\336\276\325\211\241\275\0325\263>\036Z\365\276\261I\366=E\n\253\276\032\375\t\276}\241{=;\003\266=Z\376\345>\212\022#@\r\273\246\277\036%\'?q\207\337<\355e)\276\034\031\226\276a6\033=\213%\230>\2111\271>\365\355\262=tA\317\273\247\240+>/\324\373\276D\232\215>u\327\r>\233h<>&p\177=\200\223\363>zX^=\336U4\277\213\365\037\276K\362\246\276@\207\325>>\272\334\275\003\252\306=R\232\355=\226\024\005>\0047\014?Y\031\221=\270\010\350\276s\001\231>;w\335>\375Ft?;\264\003\277p)\023?g\026<\275W\211\023\276\033.k\276\323\356\226\276\362\023 ?^\225y\276\262\366\003\275,\037\\\276\377\266\261\276\274\266\334\277\217Ns\277M\251\304>\244\337d\277\225\223\363\276\217T(\277\231D@\276F\3356\277\230\327\321\277\233N\243\277X\272L\276\240\306\226\276.\340q\2771\017\'?\252\311\025@\006O\323\2764\"\037\277Bi\177\276\002\220\362\276Y\251\276?\231\315\r=\346\020n?\2058\220\277s\253<>\203\243Y=\330\234\350\276m\010\016?Cb\035>q\343\001?3\245\315\275\3372\320\276\346]N\275,*\220\276\253\254\250>Le\354=\320Y>?\274\261e\273\016\276\313;\265/\232=\354\373q?^\233\324\277lA\252?$\256&\277\304:Z\275h\323=?\241\2775\277\355\002\n@.\025\017\277+q\305\276.z&>)\005\016<\355\354\253?\243\020e=uG\217?\005\024/\277\315H\227=\021\232\334=7\355\366\276g\266\337=\372\256D=\224\365\377>2B\372\275\037\321\350\276\372\314}>E\305\255\275?]#?,\252\006?j&\212?\201e\026>\370\002`?\006\225\303=7\334\037\276EL\031\277\256\257x\276\336Qk?\267\367\017>&\244`>J\210\002>i\036Y?Svi?Q\252\357\276X\346\347\276y/\274>\037\361\253?\356\000\345<*b\000?\244\270\205\276\252\231\210>{y\007=\342k\231\276\310\364\006\277\373\214l>\213;\"\277p\375\322\275\334\237\375\276\002\005\'=#e<=\032n\330\275 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