[ Trivial ] add more error infor

add more error infor when tflite and input dim mismatch.

**Self evaluation:**
1. Build test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
2. Run test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: jijoong.moon <jijoong.moon@samsung.com>

[ Application ] Add android resnet application example

This PR includes the android resnet application example with cifar100
dataset. The dataset is not included becuase of the size of dataset,
but user can download and set properly into asset direcotry in
application.

This applicaiton demonstrate how nntrainer is used in android
application through JNI interface and train, test, stop during
processing, and inferencing.

**Self evaluation:**
1. Build test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
2. Run test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: jijoong.moon <jijoong.moon@samsung.com>

[Application] Training Resnet kotlin code for Android

This PR includes the kotlin android implemetation to train Resnet18 in
Applications.

**Changes proposed in this PR:**
- Added TOC generator for README.md

Resolves:

**Self evaluation:**
1. Build test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
2. Run test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: jijoong.moon <jijoong.moon@samsung.com>

[Flatbuffer] Add flatbuffer_opnode

Add flatbuffer_opnode.cpp & flatbuffer_opnode.h
- For flatbuffer interpreter : bring opnode and make variable
- Now only support Fully Connected Layer
- Now only support NCHW format tensor

It will be updated

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[Conv2d] Remove inter_result in conv2d layer

It was used for better latency but it consume more memery than we
expected when there are many conv layers.

In ths pr, this inter_result is removed.

**Self evaluation:**
1. Build test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
2. Run test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: jijoong.moon <jijoong.moon@samsung.com>

[ Tensor ] fix the dim type

Previously, the dimension type of tensor dim is unsigned int and it
causes the error for bigger problems. This pr changes the dimention
type to size_t.

Also, This pr fix the user_data for stop callback to use it properly.

Resolves:

**Self evaluation:**
1. Build test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
2. Run test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: jijoong.moon <jijoong.moon@samsung.com>

[Trivial] Typo Error

Fix Typo Error
- Correct typos found during development in compiler dir

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[Application] define YOLO v2 model class

define YOLO v2 model structure corresponding to pytorch example.

now, it is implemented by fake data, and there is no loss loss
function for this model.

**Self evaluation:**
1. Build test: [x]Passed []Failed []Skipped
2. Run test: [x]Passed []Failed []Skipped

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.com>

[FlatBuffer] Add nntrainer_schema.fbs

Add nntrainer_schema.fbs
- This schema for Flatbuffer export
- It contain only Fully-connected Layer Options
- It contain tensorflow lite's schema

Modify meson_build
- For compiler nntrainer_schema_generated.h

This will be updated for more layers and operators

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[Application] Save model trained from pytorch as nntrainer format

I modified resnet example to save model trained from pytorch as
nntrainer binary model format.

- the pytorch resnet example model is modified to be the same
as the nntrainer resnet example model.

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.com>

[ahub] fix ahub issue

 - cast unsigned value to signed value and check its value it overrides sign-bit.

Signed-off-by: hyeonseok lee <hs89.lee@samsung.com>

[Application] add object detection example using pytorch

Add YOLO v2 object detection example using pytorch.

It was implemented in the same way as the YOLO v2 model,
but only the backbone model was made into a simpler cnn
model to make it easier to configure the initial version
of YOLO to be supported by NNTrainer.

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.com>

[NEURALNET] Refine forwarding operation

This patch refines forwading operation in neural network class.

The code depth is not matched for forward and backward operations. For
backwarding operation, there is backwarding_op and it pasded to the
graph, which can handle the operation.
To keep same depth for forwarding, this patch adds forwarding_op
function, and passed to the graph class.

Releated Issue:
\#2108

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[GitAction] Fix Labeler on review commented

Problem
- on Review commented, Review Approved There is error on http api
- it can't call issue's number because event num only valid if it run's by pull request it self

For solve this problem
- change api ```github.event.number``` to ```github.event.pull_request.number```
- change script version and some trivial part

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

replace strerror with strerror_r

 - Replace strerror with strerror_r to make thread safe.

Signed-off-by: hyeonseok lee <hs89.lee@samsung.com>

[Trivial] Update getting-started.md

Corrected the ambiguous content to make it easier for users to understand

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[GitAction] Fix Gitaction Auto Labeler

Problem
- Request for removal when there is no label or request for addition when there is a label

Fix
- Add is_Contain Variable to upload & in labeler they check it already contain label or not
- In gitaction document their api use name : "Need Review" not labels : ["Need Review"]
- Remove unused Debug line
- Reorder step

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[GitAction] Fix Auto Labeler

Problem : There was Permission Error on Auto Labeler on Forked Repo's PR
- Github only give read permission to Forked Repo's PR
- so Gitaction can make any change in PR

to solved this problem USE workflow_run
1. on pull_request or pull_request_review trigger it save it's pr_num and approved num in github artifact
2. in ```labeler.yml``` it download pr_num and review_num
3. in step they check review approved num
4. in if statement they automatically make labels

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[Flatbuffer] Create flatbuffer_interpreter.h

Create flatbuffer_interpreter.h
add FLATBUFFER Type into apis

for support flatbuffer write interpreter from GraphInterpreter, tflite_interpreter

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[FIX] fix for tflite interpreter option

This patch fixes for tflite interpreter option.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[FIX] delete unnecessary include

This patch deletes unnecessary include path.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Propose][GitAction] Review Request Auto labeler

- this git action yml will automatically label "Need Review" when cretae PR
- when it edit or reopen it will automatically make label
- and It also remove when approved review exceed 3

For this we need ```secrets.GITHUB_TOKEN```

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[Application] Merge LSTM to Layers

Merge LSTM dir to Layers dir
- both pytorch and tensorflow are single LSTM Layer Test Code
- in Layers dir there was single and simple layer tests
- in Layers dir NNtrainer LSTM exmaple also exist
- For User, they find various simeple exmaple more intuitively

releated PR : #2101

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[TRACE] Add apply gradient trace point

This patch adds trace point for apply gradient.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Memory] Add apply gradient step

After derivative calculation, gradient needs to be applied. But, the
order for it was merged with derv calculation.
This patch divide apply graident order, and modify related lifespans.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Trivial] Fix svace and coverity issue

- add swap_lookahead to default constuctor of Manager
- add cache_swap to default constructor of ProfileEventData

**Self evaluation:**
1. Build test: [x]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
2. Run test: [x]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.com>

[SWAP] Implement lookahead behavior

This patch implement lookahead behavior.
lookahead property is useed to preload cache elems in parallel.
executor thread maintains preloading task, and notifying when it
finishes loading.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[SWAP] Add lokkahead property

This patch add lookahead property.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[layer] rename variable names

 - Rename softmax parameters
 - Rename mol layer enum from AttentionParams to MoLAttentionParams

Signed-off-by: hyeonseok lee <hs89.lee@samsung.com>

[layer] revise attention layers to apply softmax as inplace

 - Remove attention_score tensor in attention/multi_head_attention layer to apply softmax as inplace
 - Modify tensor lifespan of fc_out to FORWARD_FUNC_LIFESPAN
 - remove unused enum updated_state

Signed-off-by: hyeonseok lee <hs89.lee@samsung.com>

[activation] support softmax inplace

 - Support softmax inplace by using extra space.
   The size of extra space will be width size of input.

close #1986

Signed-off-by: hyeonseok lee <hs89.lee@samsung.com>

[Application] Add Simple Layer Tensorflow Examples

Add Simple Tensorflow Examples with Dummy Data
- Linear
- Conv
- LSTM
- Model_A_Linear
- Model_A_Conv
- Model_C_Linear
- Model_C_Conv

It has same Layer with NNtrainer example that has same name

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[Memory] Reorder execution order for trainable

'non-trainable' layer doesnot needs calculate gradient step, so the step
should be totally removed from excution order count, which can reduce
overall memory space while memory planning.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Tensor] Remove calcGrad step for trainable layer

This patch is for implementing tarinable property behavior.

If a layer is set as non-trainable, it doesnot need to execute
calcGrad step, so we can remove it from execution order, also
skip gradient calculation.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Application] Add Simple Layers NNtrainer example(FC, LSTM, Conv)

Add Simple Layers NNtrainer example(FC, LSTM, Conv)  with Dummy Data

Add Single Layer example
- Linear(Fully-Connected)
- Conv
- LSTM
- Model_A_Linear
- Model_A_Conv
- Model_C_Linear
- Model_C_Conv

We conduct Memory & Latency Benchmark test based on these code
It's Loss possibly show inf cause It's DataSet is Dummy If you want to get actual Loss set your own Dataset
- It support only training if user want they can set dataset, validation loss, test loss... etc

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[Application] Add Simple Layers Pytorch examples

Add Simple Pytorch examples with Dummy Data
- Linear
- Conv
- LSTM (Will merge with exist file)
- Model_A_Linear
- Model_A_Conv
- Model_C_Linear
- Model_C_COnv

It has same Layer with NNtrainer example that has same name

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[SWAP] modify swap policy

This patch modify forward policy

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Utils] Add log timestamp type

This patch adds types fo log timestamp type.

NNTRAINER_LOG_TIMESTAMP_SEC: year, mon, day, hour, min, sec
NNTRAINER_LOG_TIMESTAMP_MS: milliseconds from log start

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Graph] Fix cend function

- Fix undefined behavior in cend() of \'graph_core.h\'

  The cend() function dereference node_list.cend(). This is undefined
  behavior because it accesses memory in an area that is not actually
  allowed. So changed cend() to operate normally through cbegin() + size.

  However, these changes also include problems. Usually, check that
  node_list is empty, and if it is, it will be treated as an exception.
  if use cbegin() and cend() when node_list is empty, there might be a
  problem. So, Added this caution at @note.

- Fixed a minor typo.

Related : #2086

**Self evaluation:**
1. Build test:   [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
2. Run test:     [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: SeoHyungjun <hyungjun.seo@samsung.com>

[test] add test case when a specific layer is non-trainable

Add a test case when a specific layer is non-trainable.

- Add a test case when the output fc layer is set to non-trainable.

**Self evaluation:**
1. Build test: [x]Passed []Failed []Skipped
2. Run test: [x]Passed []Failed []Skipped

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.com>

[Application] Add LSTM examples using pytorch and tensorflow

Add LSTM examples using pytorch and tensorflow.

- LSTM example using NNTrainer needs to be added.
- We conduct memory benchmark test based on these codes.

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.com>

[Application] Add Resnet Pytorch example

Add Resnet PyTorch Example
- It support only training if user want to use this code, user need to update code with test, validation
- This Example's Dataset : CIFAR100
- This Example's network exactly same with NNtrainer Resnet18 example
- We conduct benchmark test base on this code

Signed-off-by: DongHak Park <donghak.park@samsung.com>

[TEST] Add cache loader test

This patch provides cache loader class's unittest.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[SWAP] Add cache loader class

This patch adds CacheLoader class.
It provides methods to load cache elements by execution order, and it
uses task executor to manage asynchronous loading.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Profile] Add cache policy column

It adds columns for cache policy information.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[SWAP] Add memory swap policy

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[SWAP] extract CacheElem class to new file

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[SWAP] task executor: Remove stop and clean feature

It's changed to use work queue to manage executions.
There is some overhead for stop and cancel behaviors, so
they are removed temporaly now, due to the performance.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[API] set default value on createModel function

the default value of the "type" parameter of the "createModel"
function is set to NEURAL_NET.

the createModel function receives the model type as a parameter, but
the only value that can be set is NEURAL_NET.
(KNN is also not supported by the createModel function in API)

Thus, it is inefficient to set the parameter value every time because
there is no other option.

**Self evaluation:**
1. Build test: [x]Passed []Failed []Skipped
2. Run test: [x]Passed []Failed []Skipped

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.com>

[Utils] Modify memory usage script

It uses /proc/$PID/smaps information to check current memory usage.

Please refer doc:
https://man7.org/linux/man-pages/man5/proc.5.html

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

Modify trace timing

This patch modify trace timing.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Utils] Add trace feature

Trace feature enables easily trace information through training
step. It can include memory and time tracing, and futher informations
could be included.
The memory trace is defaultly written to memory_trace_$PID.log,
while time trace is written to time_trace_$PID.log.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Trivial] Modify for code consistency

The flatten_realizer.cpp and activation_realizer.cpp declare
the same local variable. However, the actual code order was
written differently. Minor modifications were made for code
consistency.

Signed-off-by: SeoHyungjun <hyungjun.seo@samsung.com>

[trivial] modify flatten_realizer script for consistent codes

modify "flatten_realizer.cpp" script for consistent codes of
"flatten_realizer.cpp" and "activation_realizer.cpp".

"flatten_realizer" and "activation realizer" contain exactly same
implementation but written in slightly different ways.

It's a very trivial matter, but I thought it would be better to
write the same implementation in the same code, so I modified it.

**Self evaluation:**
1. Build test: [x]Passed []Failed []Skipped
2. Run test: [x]Passed []Failed []Skipped

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.com>

[layer] enable identity layer to support inplace

 - For now identity layer is not considered for support inplace in network graph.
 - This commit will enable identity layer to support inplace.
 - Added helper function for identity layer

Signed-off-by: hyeonseok lee <hs89.lee@samsung.com>

[test] add test cases that a specific layer is non-trainable

Add test cases that a specific layer is non-trainable.

- Test based on the pytoch model with two fc hidden layers.
- Add a test when the first hidden layer is set to non-trainable.
- Add a test when the second hidden layer is set to non-trainable.

**Self evaluation:**
1. Build test: [x]Passed []Failed []Skipped
2. Run test: [x]Passed []Failed []Skipped

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.com>

[Tensorflow] Update resnet18 example ( TF1 to TF2 )

In Tensorflow 2.x tf.compat or tf.session deprecated
- update random setting
- Tested on tensorflow 2.11

Signed-off-by: DonghakPark <donghak.park@samsung.com>

[Application] mnist: Fix tf example

Modified for tensorflow 2.10.0.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[model] Change the default value of parameter in inference function

Change the default value of the "free_mem" parameter to false in the inference function.

Since the "free memory" option can be used only when the model is in the training mode, the desired results may not be obtained if the "free_mem" parameter is set to true when we run inference without training the model.

Therefore, it is better to set "free_mem" option to true only when this option is needed.

**Self evaluation:**
1. Build test: [x]Passed []Failed []Skipped
2. Run test: [x]Passed []Failed []Skipped

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.net>

[FlatBuffers] Update Tensorflow Lite FlatBuffer Schema

Update Tensorflow Lite FlatBuffer Schema Version 3a --> Version 3b
- Rename fields in SignatureDef.
- Has Compatibility with Version 3 and 3a

For update Tensorflow version

Signed-off-by: DonghakPark <donghak.park@samsung.com>

[swap_device] change lseek return type from int to off_t

 - Return value of lseek is offset of requested position. The 4byte int type cannot represent
   more than 3GB so any request more than 3GB offset cause overflow.

Signed-off-by: hyeonseok lee <hs89.lee@samsung.com>

[utils] add getLocaltime function

Because windows doesn't support "localtime_r" function, The "getLocaltime"
function was added to use the "localtime_s" function in windows and the
"localtime_r" function in linux.

**Self evaluation:**
1. Build test: [x]Passed []Failed []Skipped
2. Run test: [x]Passed []Failed []Skipped

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.net>

[Trivial] Fix incorrect pointer usage

The parameters of the functions \'ml_tensors_data_destroy\' and \'ml_tensors_info_destroy\' are both of the types \'ml_tensors_data_h\'.
However, several code are using address values.
Added dereference operator to match parameter type.

Signed-off-by: SeoHyungjun <hyungjun.seo@samsung.com>

[Trivial] Fix svace issue

Running increment operator after erasing iterator is a logical error.
If erase is required, change the iterator to the return value. (The return value of erase is the next iterator.)
If not, run increment operator.

Signed-off-by: SeoHyungjun <hyungjun.seo@samsung.com>

[Trivial] Fix svace issue

The for loop runs only once due to a return.
To resolve this issue, we added a conditional statement to run return when it is not ML_ERROR_NONE.

Signed-off-by: SeoHyungjun <hyungjun.seo@samsung.com>

[DataGen] Fix RandomDataLoader parms

Fix RandomDataLoader parm (iteration_for_one_epoch) --> data_size
- in RandomDataLoader it make data as much as data_size
- if developer set iteration_for_one_epoch as iterate size it doesn't work
- for example developer want to make BATCH 64 and ITER 1 it should be 64 in iteration_for_one_epoch so it doesn't make sense
- for more clearly change it's name

Signed-off-by: DonghakPark <donghak.park@samsung.com>

[typo] Fix typo

- fix a typo in README.md file
- add reviewers

Signed-off-by: SeoHyungjun <hyungjun.seo@samsung.com>

[typo] Fix typo
fix the typo error in network_graph.h

the cbegin function returns a forward const iterator.
so, removed \'reverse\' from retval description.

Signed-off-by: SeoHyungjun <hyungjun.seo@samsung.com>

[Application] resnet: Add profiling

This patch addes profiling codes for resnet.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Resnet] Fix FakeDataLoader bug

This fix data loader bug, which is related to iteration number.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[README] Delete duplicate layer description and Fix typo errors.

- Delete pooling2D layer description because it was duplicated twice.
- Fix some typo errors.

Signed-off-by: Seungbaek Hong sb92.hong@samsung.net
Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.net>

[TEST] Add load/unload cache pool test

This patch adds load/unload operations test.

Loading/Unloading memory data are tested for both execution order and
actives.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[SWAP] Add load/unload methods to cachepool

This patch adds load and unload methods.

loadExec/unloadExec are for validate/invalidate cache elements by
execution order.
loadActives/unloadActives are for swap in/out whole active
cache data, which will be used in pause/resume behaviors.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[API] add ml_train_model_get_weight api

This patch add the
``` c
ml_train_model_get_weight(ml_train_model_h model, const
char *layer_name, ml_tensors_data_h *weight, ml_tensors_info_h *info)
```

Now, developers are able to get the weight data & weight information.

ml_train_layer_get_weight will be added later.

Resolves: #2045

**Self evaluation:**
1. Build test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
2. Run test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: jijoong.moon <jijoong.moon@samsung.com>

[utils] Add getRealpath function

Since the "realpath" function is not available in the Windows operating system, the "getRealpath" function has been added and replaced so that it can be used in the Windows operating system.

- Add "getRealpath" function to utils.

**Self evaluation:**
1. Build test: [x]Passed []Failed []Skipped
2. Run test: [x]Passed []Failed []Skipped

Signed-off-by: Seungbaek Hong <sb92.hong@samsung.net>

[TEST] Add task unittest

This patch implements unittest for task behaviors.

The mock class for TaskExecutor is introduced to check work thread is
correctly working, and completion check is also working correctly.
Many tests are added to check asynchronous tasks' correctness.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Tensor] Add TaskExecutor class

This patch adds TaskExecutor class.

This class manages task's execution by their type.
Synchoronous tasks are exeucuted immediately, while asynchoronous tasks
are executed in thread manner.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Tensor] Add Task class

This patch adds Task class.

Task has several properties for its state and working information.
There are two types for Task, Synchronous and Asynchronous. and, their
behaviors will be differ when they are executed by TaskExecutor.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[ln] optimize layer normalization layer input memory

 - As bn layer does ln layer also does not need input in backwarding.
 - This commit will make lifespan of ln layer input as FORWARD_FUNC_LIFESPAN.

Signed-off-by: hyeonseok lee <hs89.lee@samsung.com>

[Logger] Modify initialization error message of logger instance

- Runtime error occurs when an app is executed in a place other
  than the home directory excepted Android and Tizen
- Currently, Android and Tizen don't make logger
- If an user runs an app using nntrainer in a place where
  the logger cannot be initialized, the path is shown for help
- In case of Ubunut, logger unable to initialize on '/usr/bin/',
  /usr/lib/' and etc

**Self evaluation:**
1. Build test:   [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
2. Run test:     [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: hyunil park <hyunil46.park@samsung.com>

Revert "[ CI ] Temperal Fix for the CI about NNStreamer Backone"

This reverts commit 423097f793a7af0269255cba192fd4acf18fce62.

Signed-off-by: gichan <gichan2.jang@samsung.com>

Revert "[ CI ] Temporal Fix for the CI about NNStreamer Backone"

This reverts commit e41011408c1dc51737e3884644c704fccee871a3.

Signed-off-by: gichan <gichan2.jang@samsung.com>

[Trivial] Fix coverity issue
Added a conditional statement to work only if the result of find_if() is not the end of the iterator
to solve the `INVALIDATE_ITERATOR` issue

**Self evaluation:**
1. Build test: [X]Passed []Failed []Skipped
2. Run test: [X]Passed []Failed []Skipped

Signed-off-by: SeoHyungjun <hyungjun.seo@samsung.com>

[Trivial] Fix svace issues
- Add 'is_virtual' to default constructor of 'TfOpNode' in tflite_opnode.cpp
- Add 'fbb' to default constructor of 'Exporter' in node_exporter.cpp

**Self evaluation:**
1. Build test: [X]Passed []Failed []Skipped
2. Run test: [X]Passed []Failed []Skipped

Signed-off-by: SeoHyungjun <hyungjun.seo@samsung.com>

[tensor] Add default delete on tensor map

 - Omit of default delete of shared_ptr<MemoryData> causes memory leak.

Signed-off-by: hyeonseok lee <hs89.lee@samsung.com>

[split layer] make a unittest to test split input dimension by split number

 - Make a unittest to test split input dimension by split number
 - Conv2d layer is added to make model has a weight

Signed-off-by: hyeonseok lee <hs89.lee@samsung.com>

[split_layer] enhance split layer to split input dimension by given number

 - Until now split layer split input dimension by input dimension size which makes output dimension to 1.
   But for now we can set split number which makes output dimension to (input dimension / split number).
 - In this commit given split numbers are expected to divide input dimension equally.
   Otherwise it will raise an error.

Signed-off-by: hyeonseok lee <hs89.lee@samsung.com>

[ CI ] Temporal Fix for the CI about NNStreamer Backone

Temporarily, we have to turn off the nnstreamer backbone until some issue is fixed.

Self evaluation:

Build test: [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
Run test: [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: jijoong.moon <jijoong.moon@samsung.com>

[ CI ] Temperal Fix for the CI about NNStreamer Backone

Temporarily, we have to turn off the nnstreamer backbone until some
issue is fixed.

**Self evaluation:**
1. Build test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
2. Run test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: jijoong.moon <jijoong.moon@samsung.com>

[TEST] Add Cache pool test

Legacy MemoryPool test is modifed to both MemoryPool and CachePool.
Parameterized test is used for this. CachePool specific tests are also
created.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[TENSOR] modified for CachePool test

- Several methos are chagend to virtual to use mock test.
- Throw same exception with MemoryPool

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[compiler] Revisit tflite_interpreter for TF Lite Export

This commit is for TF Lite Export

Revisit FC Layer reorder
- in case of (FC - Conv -FC)

Disable Inplace in Test Case
- should be fix

Signed-off-by: DonghakPark <donghak.park@samsung.com>

[compiler] Revisit FullyConnected Layer Weights Transpose and Reorder for TF Lite Export

This commit is for TFlite export (REVISIT)
Transpose FullyConnected Layer's Weights (NCHW --> NHWC)

update at : 2022/09/26

Related : nnstreamer#1912
Signed-off-by: DonghakPark <donghak.park@samsung.com>

[compiler] FullyConnevted Layer Weights Transpose for TFLite Export

This commit  is for TFlite export
Transpose FullyConnected Layer's weights (NCHW --> NHWC)

update at : 2022/09/13

Related : #1912

Signed-off-by: DonghakPark <donghak.park@samsung.com>

[compiler] Revisit tflite interpreter

This patch revisits tflite interpreter.

1. Refactor the way of exporting tflite binary.
2. Support operators included in Resnet network.

**Self evaluation:**
1. Build test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped
2. Run test:  [X]Passed [ ]Failed [ ]Skipped

Signed-off-by: seongwoo <mhs4670go@naver.com>

[Profile] Add annotate for memory profiling

It adds several annotations for memory profiling.
Each of them can help to teach profile steps.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[INI] Add memory swap properties

This patch is adding memory swap properties.

memory_swap: enable memory swap feature
memory_swap_path: path to save swap file

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[Context] Propergate property to model

This patch is for app properties propergation.
App properties is described in global configuration file (ini),
and the properties are under section, which only have a meaning for
human readability. It means section deos not have any real role for
behavior. Propergated properties can be used in anywhere in the network.
In this patch include 'memmory_swap' and 'memory_swap_path' which is
used for Model flex properties.

Signed-off-by: Jiho Chu <jiho.chu@samsung.com>

[typo] Fix typo

fix the typo error in README.md file

Signed-off-by: SeoHyungjun <hyungjun.seo@samsung.com>

[typo] Fix typo error

Fix the typo error through spell checker
- Application/
- api/ccapi/
- nntrainer/

Signed-off-by: DonghakPark <donghak.park@samsung.com>