[capi] fix notation for tizen 8.0
authorSeungbaek Hong <sb92.hong@samsung.com>
Wed, 7 Jun 2023 06:02:01 +0000 (15:02 +0900)
committerJijoong Moon <jijoong.moon@samsung.com>
Tue, 13 Jun 2023 05:40:18 +0000 (14:40 +0900)
Fixed notation "tizen 7.5" to "tizen 8.0" for tizen release.

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.com>
api/capi/include/nntrainer.h
api/capi/include/nntrainer_internal.h
api/nntrainer-api-common.h

index 16d5fd5..babfd6b 100644 (file)
@@ -71,7 +71,7 @@ typedef void *ml_train_optimizer_h;
 
 /**
  * @brief A handle of a NNTrainer learning rate scheduler.
- * @since_tizen 7.5
+ * @since_tizen 8.0
  */
 typedef void *ml_train_lr_scheduler_h;
 
@@ -407,7 +407,7 @@ int ml_train_optimizer_set_property(ml_train_optimizer_h optimizer, ...);
  * @details Use this function to set learning rate scheduler. This transfers
  * the ownership of the scheduler to the optimizer. No need to destroy the
  * optimizer if it is to a model.
- * @since_tizen 7.5
+ * @since_tizen 8.0
  * @remarks Unsets the previously set lr_scheduler, if any. The previously set
  * lr_scheduler must be freed using ml_train_lr_scheduler_destroy().
  * @param[in] optimizer The NNTrainer optimizer handle.
@@ -426,7 +426,7 @@ int ml_train_optimizer_set_lr_scheduler(ml_train_optimizer_h optimizer,
  * If not set to a optimizer, @a lr_scheduler should be released using
  * ml_train_lr_scheduler_destroy(). If set to a optimizer, @a lr_scheduler is
  * available until optimizer is released.
- * @since_tizen 7.5
+ * @since_tizen 8.0
  * @remarks If the function succeeds, @a lr_scheduler must be released using
  * ml_train_lr_scheduler_destroy(), if not set to a optimizer. If set to a
  * optimizer, @a lr_scheduler is available until the optimizer is released.
@@ -444,7 +444,7 @@ int ml_train_lr_scheduler_create(ml_train_lr_scheduler_h *lr_scheduler,
  * @brief Frees the learning rate scheduler.
  * @details Use this function to destroy learning rate scheduler. Fails if
  * learning rate scheduler is owned by a optimizer.
- * @since_tizen 7.5
+ * @since_tizen 8.0
  * @param[in] lr_scheduler The NNTrainer learning rate scheduler handle.
  * @return @c 0 on success. Otherwise a negative error value.
  * @retval #ML_ERROR_NONE Successful.
@@ -456,7 +456,7 @@ int ml_train_lr_scheduler_destroy(ml_train_lr_scheduler_h lr_scheduler);
 /**
  * @brief Sets the learning rate scheduler property.
  * @details Use this function to set learning rate scheduler property.
- * @since_tizen 7.5
+ * @since_tizen 8.0
  * @param[in] lr_scheduler The NNTrainer learning rate scheduler handle.
  * @param[in]  ... Property values with NULL for termination.
  * @return @c 0 on success. Otherwise a negative error value.
@@ -711,7 +711,7 @@ int ml_train_model_get_layer(ml_train_model_h model, const char *layer_name,
  * @details Use this function to get weight tensors and information of the
  * layer. destroy @a info with ml_tensors_info_destroy() after use. destroy
  * @a weight with ml_tensors_data_destroy() after use.
- * @since_tizen 7.5
+ * @since_tizen 8.0
  * @remarks @a model must be compiled before calling this function.
  * @remarks the returned @a info @a weight are newly created so it does not
  * reflect future changes in the model
index a36394e..d7998df 100644 (file)
@@ -462,7 +462,7 @@ int ml_train_optimizer_set_property_with_single_param(
 /**
  * @brief Sets the learning rate scheduler property with single param.
  * @details Use this function to set learning rate scheduler property.
- * @since_tizen 7.5
+ * @since_tizen 8.0
  * API to solve va_list issue of Dllimport of C# interop.
  * The input format of single_param must be 'key = value' format, and it
  * received as shown in the example below. delimiter is '|'. e.g)
index 4641e78..b37a3a7 100644 (file)
@@ -62,7 +62,7 @@ typedef enum {
     27, /**< Layer Normalization Layer type (Since 7.0) */
   ML_TRAIN_LAYER_TYPE_POSITIONAL_ENCODING =
     28, /**< Positional Encoding Layer type (Since 7.0) */
-  ML_TRAIN_LAYER_TYPE_IDENTITY = 29, /**< Identity Layer type (Since 7.5) */
+  ML_TRAIN_LAYER_TYPE_IDENTITY = 29, /**< Identity Layer type (Since 8.0) */
   ML_TRAIN_LAYER_TYPE_PREPROCESS_FLIP =
     300, /**< Preprocess flip Layer (Since 6.5) */
   ML_TRAIN_LAYER_TYPE_PREPROCESS_TRANSLATE =
@@ -90,7 +90,7 @@ typedef enum {
 
 /**
  * @brief Enumeration for the learning rate scheduler type of NNTrainer.
- * @since_tizen 7.5
+ * @since_tizen 8.0
  */
 typedef enum {
   ML_TRAIN_LR_SCHEDULER_TYPE_CONSTANT = 0,    /**< Constant lr scheduler */