|
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495969798991001011021031041051061071081091101111121131141151161171181191201211221231241251261271281291301311321331341351361371381391401411421431441451461471481491501511521531541551561571581591601611621631641651661671681691701711721731741751761771781791801811821831841851861871881891901911921931941951961971981992002012022032042052062072082092102112122132142152162172182192202212222232242252262272282292302312322332342352362372382392402412422432442452462472482492502512522532542552562572582592602612622632642652662672682692702712722732742752762772782792802812822832842852862872882892902912922932942952962972982993003013023033043053063073083093103113123133143153163173183193203213223233243253263273283293303313323333343353363373383393403413423433443453463473483493503513523533543553563573583593603613623633643653663673683693703713723733743753763773783793803813823833843853863873883893903913923933943953963973983994004014024034044054064074084094104114124134144154164174184194204214224234244254264274284294304314324334344354364374384394404414424434444454464474484494504514524534544554564574584594604614624634644654664674684694704714724734744754764774784794804814824834844854864874884894904914924934944954964974984995005015025035045055065075085095105115125135145155165175185195205215225235245255265275285295305315325335345355365375385395405415425435445455465475485495505515525535545555565575585595605615625635645655665675685695705715725735745755765775785795805815825835845855865875885895905915925935945955965975985996006016026036046056066076086096106116126136146156166176186196206216226236246256266276286296306316326336346356366376386396406416426436446456466476486496506516526536546556566576586596606616626636646656666676686696706716726736746756766776786796806816826836846856866876886896906916926936946956966976986997007017027037047057067077087097107117127137147157167177187197207217227237247257267277287297307317327337347357367377387397407417427437447457467477487497507517527537547557567577587597607617627637647657667677687697707717727737747757767777787797807817827837847857867877887897907917927937947957967977987998008018028038048058068078088098108118128138148158168178188198208218228238248258268278288298308318328338348358368378388398408418428438448458468478488498508518528538548558568578588598608618628638648658668678688698708718728738748758768778788798808818828838848858868878888898908918928938948958968978988999009019029039049059069079089099109119129139149159169179189199209219229239249259269279289299309319329339349359369379389399409419429439449459469479489499509519529539549559569579589599609619629639649659669679689699709719729739749759769779789799809819829839849859869879889899909919929939949959969979989991000100110021003100410051006100710081009101010111012101310141015101610171018101910201021102210231024102510261027102810291030103110321033103410351036103710381039104010411042104310441045104610471048104910501051105210531054105510561057105810591060106110621063106410651066106710681069107010711072107310741075107610771078107910801081108210831084108510861087108810891090109110921093109410951096109710981099110011011102110311041105110611071108110911101111111211131114111511161117111811191120112111221123112411251126112711281129113011311132113311341135113611371138113911401141114211431144114511461147114811491150115111521153115411551156115711581159116011611162116311641165116611671168116911701171117211731174117511761177117811791180118111821183118411851186118711881189119011911192119311941195119611971198119912001201120212031204120512061207120812091210121112121213121412151216121712181219122012211222122312241225122612271228122912301231123212331234123512361237123812391240124112421243124412451246124712481249125012511252125312541255125612571258125912601261126212631264126512661267126812691270127112721273127412751276127712781279128012811282128312841285128612871288128912901291129212931294129512961297129812991300130113021303130413051306130713081309131013111312131313141315131613171318131913201321132213231324132513261327132813291330133113321333133413351336133713381339134013411342134313441345134613471348134913501351135213531354135513561357135813591360 |
- # Copyright 2019-2021 Huawei Technologies Co., Ltd
- #
- # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
- # you may not use this file except in compliance with the License.
- # You may obtain a copy of the License at
- #
- # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
- #
- # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
- # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
- # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
- # See the License for the specific language governing permissions and
- # limitations under the License.
- # ============================================================================
-
- import numpy as np
- import pytest
-
- import mindspore.context as context
- import mindspore.nn as nn
- from mindspore import Tensor
- from mindspore.ops.operations import _inner_ops as inner
- from mindspore.ops import operations as P
-
-
- class GatherNet(nn.Cell):
- def __init__(self):
- super(GatherNet, self).__init__()
- self.gather = P.Gather()
-
- def construct(self, x, indices):
- return self.gather(x, indices, 1)
-
-
- @pytest.mark.level0
- @pytest.mark.platform_x86_gpu_training
- @pytest.mark.env_onecard
- def test_gather0():
- x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.float32).reshape(2, 3, 4, 5))
- indices = Tensor(np.ones((2, 2, 4, 5), dtype='i4'))
- expect = np.array([[[[[[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]],
-
- [[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]],
-
- [[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]],
-
- [[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]]],
-
- [[[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]],
-
- [[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]],
-
- [[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]],
-
- [[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]]]],
-
- [[[[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]],
-
- [[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]],
-
- [[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]],
-
- [[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]]],
-
- [[[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]],
-
- [[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]],
-
- [[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]],
-
- [[[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]],
-
- [[20., 21., 22., 23., 24.],
- [25., 26., 27., 28., 29.],
- [30., 31., 32., 33., 34.],
- [35., 36., 37., 38., 39.]]]]]],
-
- [[[[[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]],
-
- [[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]],
-
- [[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]],
-
- [[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]]],
-
- [[[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]],
-
- [[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]],
-
- [[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]],
-
- [[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]]]],
-
- [[[[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]],
-
- [[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]],
-
- [[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]],
-
- [[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]]],
-
- [[[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]],
-
- [[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]],
-
- [[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]],
-
- [[[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]],
-
- [[80., 81., 82., 83., 84.],
- [85., 86., 87., 88., 89.],
- [90., 91., 92., 93., 94.],
- [95., 96., 97., 98., 99.]]]]]]])
-
- context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
- gather = GatherNet()
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
-
-
- class GatherNet1(nn.Cell):
- def __init__(self):
- super(GatherNet1, self).__init__()
- self.gather = P.Gather()
-
- def construct(self, x, indices):
- return self.gather(x, indices, -1)
-
-
- @pytest.mark.level0
- @pytest.mark.platform_x86_gpu_training
- @pytest.mark.env_onecard
- def test_gather1():
- x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.float32).reshape(2, 3, 4, 5))
- indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
- expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
- [6., 8., 9.],
- [11., 13., 14.],
- [16., 18., 19.]],
-
- [[21., 23., 24.],
- [26., 28., 29.],
- [31., 33., 34.],
- [36., 38., 39.]],
-
- [[41., 43., 44.],
- [46., 48., 49.],
- [51., 53., 54.],
- [56., 58., 59.]]],
-
- [[[61., 63., 64.],
- [66., 68., 69.],
- [71., 73., 74.],
- [76., 78., 79.]],
-
- [[81., 83., 84.],
- [86., 88., 89.],
- [91., 93., 94.],
- [96., 98., 99.]],
-
- [[101., 103., 104.],
- [106., 108., 109.],
- [111., 113., 114.],
- [116., 118., 119.]]]])
-
- context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
- gather = GatherNet1()
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
-
-
- class GatherNet2(nn.Cell):
- def __init__(self):
- super(GatherNet2, self).__init__()
- self.gather = P.Gather()
-
- def construct(self, x, indices):
- return self.gather(x, indices, 0)
-
-
- @pytest.mark.level0
- @pytest.mark.platform_x86_gpu_training
- @pytest.mark.env_onecard
- def test_gather2():
- x = Tensor(np.array([[4., 5., 4., 1., 5.,],
- [4., 9., 5., 6., 4.,],
- [9., 8., 4., 3., 6.,],
- [0., 4., 2., 2., 8.,],
- [1., 8., 6., 2., 8.,],
- [8., 1., 9., 7., 3.,],
- [7., 9., 2., 5., 7.,],
- [9., 8., 6., 8., 5.,],
- [3., 7., 2., 7., 4.,],
- [4., 2., 8., 2., 9.,]]
- ).astype(np.float32))
-
- indices = Tensor(np.array([[4000, 1, 300000]]).astype(np.int64))
- expect = np.array([[[0., 0., 0., 0., 0.],
- [4., 9., 5., 6., 4.],
- [0., 0., 0., 0., 0.]]])
-
- context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
- gather = GatherNet2()
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
-
-
- # Dynamic Shape testing ahead
- class GatherNetDynamic(nn.Cell):
- def __init__(self, axis=0, dyn_a=True, dyn_b=True):
- super(GatherNetDynamic, self).__init__()
- self.gather = P.Gather()
- self.gpu_convert_to_dynamic_shape = inner.GpuConvertToDynamicShape()
- self.to_dyn_1 = dyn_a
- self.to_dyn_2 = dyn_b
- self.axis = axis
- def construct(self, x, indices):
- # testing selective inputs being dynamic
- if self.to_dyn_1:
- x = self.gpu_convert_to_dynamic_shape(x)
- if self.to_dyn_2:
- indices = self.gpu_convert_to_dynamic_shape(indices)
- return self.gather(x, indices, self.axis)
-
-
- @pytest.mark.level0
- @pytest.mark.platform_x86_gpu_training
- @pytest.mark.env_onecard
- def test_gatherV2_dyn_ab():
- """
- Tests for Dynamic shape with both inputs dynamic
- """
- context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
- gather = GatherNetDynamic()
- x = Tensor(np.array([[4., 5., 4., 1., 5.,],
- [4., 9., 5., 6., 4.,],
- [9., 8., 4., 3., 6.,],
- [0., 4., 2., 2., 8.,],
- [1., 8., 6., 2., 8.,],
- [8., 1., 9., 7., 3.,],
- [7., 9., 2., 5., 7.,],
- [9., 8., 6., 8., 5.,],
- [3., 7., 2., 7., 4.,],
- [4., 2., 8., 2., 9.,]]
- ).astype(np.float32))
- indices = Tensor(np.array([[4000, 1, 300000]]).astype(np.int32))
- expect = np.array([[[0., 0., 0., 0., 0.],
- [4., 9., 5., 6., 4.],
- [0., 0., 0., 0., 0.]]])
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
-
-
- @pytest.mark.level0
- @pytest.mark.platform_x86_gpu_training
- @pytest.mark.env_onecard
- def test_gatherV2_dyn_a():
- """
- Tests for Dynamic shape with only first input dynamic
- """
- context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
- gather = GatherNetDynamic(-1, True, False)
- # test 1
- x = Tensor(np.array([[4., 5., 4., 1., 5.,],
- [4., 9., 5., 6., 4.,],
- [9., 8., 4., 3., 6.,],
- [0., 4., 2., 2., 8.,],
- [1., 8., 6., 2., 8.,],
- [8., 1., 9., 7., 3.,],
- [7., 9., 2., 5., 7.,],
- [9., 8., 6., 8., 5.,],
- [3., 7., 2., 7., 4.,],
- [4., 2., 8., 2., 9.,]]
- ).astype(np.float32))
- indices = Tensor(np.array([[4000, 1, 300000]]).astype(np.int64))
- expect = np.array([[[0., 5., 0.]],
- [[0., 9., 0.]],
- [[0., 8., 0.]],
- [[0., 4., 0.]],
- [[0., 8., 0.]],
- [[0., 1., 0.]],
- [[0., 9., 0.]],
- [[0., 8., 0.]],
- [[0., 7., 0.]],
- [[0., 2., 0.]]]).astype(np.float32)
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
- # test 2
- x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.float32).reshape(2, 3, 4, 5))
- indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
- expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
- [6., 8., 9.],
- [11., 13., 14.],
- [16., 18., 19.]],
-
- [[21., 23., 24.],
- [26., 28., 29.],
- [31., 33., 34.],
- [36., 38., 39.]],
-
- [[41., 43., 44.],
- [46., 48., 49.],
- [51., 53., 54.],
- [56., 58., 59.]]],
-
- [[[61., 63., 64.],
- [66., 68., 69.],
- [71., 73., 74.],
- [76., 78., 79.]],
-
- [[81., 83., 84.],
- [86., 88., 89.],
- [91., 93., 94.],
- [96., 98., 99.]],
-
- [[101., 103., 104.],
- [106., 108., 109.],
- [111., 113., 114.],
- [116., 118., 119.]]]])
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
-
-
- @pytest.mark.level0
- @pytest.mark.platform_x86_gpu_training
- @pytest.mark.env_onecard
- def test_gatherV2_dyn_b():
- """
- Tests for Dynamic shape with only second input dynamic
- """
- context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
- gather = GatherNetDynamic(-1, False, True)
- # test 1
- x = Tensor(np.array([[4., 5., 4., 1., 5.,],
- [4., 9., 5., 6., 4.,],
- [9., 8., 4., 3., 6.,],
- [0., 4., 2., 2., 8.,],
- [1., 8., 6., 2., 8.,],
- [8., 1., 9., 7., 3.,],
- [7., 9., 2., 5., 7.,],
- [9., 8., 6., 8., 5.,],
- [3., 7., 2., 7., 4.,],
- [4., 2., 8., 2., 9.,]]
- ).astype(np.float32))
- indices = Tensor(np.array([[4000, 1, 300000]]).astype(np.int32))
- expect = np.array([[[0., 5., 0.]],
- [[0., 9., 0.]],
- [[0., 8., 0.]],
- [[0., 4., 0.]],
- [[0., 8., 0.]],
- [[0., 1., 0.]],
- [[0., 9., 0.]],
- [[0., 8., 0.]],
- [[0., 7., 0.]],
- [[0., 2., 0.]]]).astype(np.float32)
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
- # test 2
- x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.float32).reshape(2, 3, 4, 5))
- indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
- expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
- [6., 8., 9.],
- [11., 13., 14.],
- [16., 18., 19.]],
- [[21., 23., 24.],
- [26., 28., 29.],
- [31., 33., 34.],
- [36., 38., 39.]],
- [[41., 43., 44.],
- [46., 48., 49.],
- [51., 53., 54.],
- [56., 58., 59.]]],
- [[[61., 63., 64.],
- [66., 68., 69.],
- [71., 73., 74.],
- [76., 78., 79.]],
- [[81., 83., 84.],
- [86., 88., 89.],
- [91., 93., 94.],
- [96., 98., 99.]],
- [[101., 103., 104.],
- [106., 108., 109.],
- [111., 113., 114.],
- [116., 118., 119.]]]])
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
-
- @pytest.mark.level0
- @pytest.mark.platform_x86_gpu_training
- @pytest.mark.env_onecard
- def test_gather1_float64():
- x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.float64).reshape(2, 3, 4, 5))
- indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
- expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
- [6., 8., 9.],
- [11., 13., 14.],
- [16., 18., 19.]],
-
- [[21., 23., 24.],
- [26., 28., 29.],
- [31., 33., 34.],
- [36., 38., 39.]],
-
- [[41., 43., 44.],
- [46., 48., 49.],
- [51., 53., 54.],
- [56., 58., 59.]]],
-
- [[[61., 63., 64.],
- [66., 68., 69.],
- [71., 73., 74.],
- [76., 78., 79.]],
-
- [[81., 83., 84.],
- [86., 88., 89.],
- [91., 93., 94.],
- [96., 98., 99.]],
-
- [[101., 103., 104.],
- [106., 108., 109.],
- [111., 113., 114.],
- [116., 118., 119.]]]]).astype(np.float64)
-
- context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
- gather = GatherNet1()
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
-
-
- @pytest.mark.level0
- @pytest.mark.platform_x86_gpu_training
- @pytest.mark.env_onecard
- def test_gather1_int32():
- x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.int32).reshape(2, 3, 4, 5))
- indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
- expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
- [6., 8., 9.],
- [11., 13., 14.],
- [16., 18., 19.]],
-
- [[21., 23., 24.],
- [26., 28., 29.],
- [31., 33., 34.],
- [36., 38., 39.]],
-
- [[41., 43., 44.],
- [46., 48., 49.],
- [51., 53., 54.],
- [56., 58., 59.]]],
-
- [[[61., 63., 64.],
- [66., 68., 69.],
- [71., 73., 74.],
- [76., 78., 79.]],
-
- [[81., 83., 84.],
- [86., 88., 89.],
- [91., 93., 94.],
- [96., 98., 99.]],
-
- [[101., 103., 104.],
- [106., 108., 109.],
- [111., 113., 114.],
- [116., 118., 119.]]]]).astype(np.int32)
-
- context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
- gather = GatherNet1()
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
-
-
- @pytest.mark.level0
- @pytest.mark.platform_x86_gpu_training
- @pytest.mark.env_onecard
- def test_gather1_int16():
- x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.int16).reshape(2, 3, 4, 5))
- indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
- expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
- [6., 8., 9.],
- [11., 13., 14.],
- [16., 18., 19.]],
-
- [[21., 23., 24.],
- [26., 28., 29.],
- [31., 33., 34.],
- [36., 38., 39.]],
-
- [[41., 43., 44.],
- [46., 48., 49.],
- [51., 53., 54.],
- [56., 58., 59.]]],
-
- [[[61., 63., 64.],
- [66., 68., 69.],
- [71., 73., 74.],
- [76., 78., 79.]],
-
- [[81., 83., 84.],
- [86., 88., 89.],
- [91., 93., 94.],
- [96., 98., 99.]],
-
- [[101., 103., 104.],
- [106., 108., 109.],
- [111., 113., 114.],
- [116., 118., 119.]]]]).astype(np.int16)
-
- context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
- gather = GatherNet1()
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
-
-
- @pytest.mark.level0
- @pytest.mark.platform_x86_gpu_training
- @pytest.mark.env_onecard
- def test_gather1_int8():
- x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.int8).reshape(2, 3, 4, 5))
- indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
- expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
- [6., 8., 9.],
- [11., 13., 14.],
- [16., 18., 19.]],
-
- [[21., 23., 24.],
- [26., 28., 29.],
- [31., 33., 34.],
- [36., 38., 39.]],
-
- [[41., 43., 44.],
- [46., 48., 49.],
- [51., 53., 54.],
- [56., 58., 59.]]],
-
- [[[61., 63., 64.],
- [66., 68., 69.],
- [71., 73., 74.],
- [76., 78., 79.]],
-
- [[81., 83., 84.],
- [86., 88., 89.],
- [91., 93., 94.],
- [96., 98., 99.]],
-
- [[101., 103., 104.],
- [106., 108., 109.],
- [111., 113., 114.],
- [116., 118., 119.]]]]).astype(np.int8)
-
- context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
- gather = GatherNet1()
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
-
-
- @pytest.mark.level0
- @pytest.mark.platform_x86_gpu_training
- @pytest.mark.env_onecard
- def test_gather1_uint8():
- x = Tensor(np.arange(2 * 3 * 4 * 5, dtype=np.uint8).reshape(2, 3, 4, 5))
- indices = Tensor(np.array([1, 3, 4], dtype='i4'))
- expect = np.array([[[[1., 3., 4.],
- [6., 8., 9.],
- [11., 13., 14.],
- [16., 18., 19.]],
-
- [[21., 23., 24.],
- [26., 28., 29.],
- [31., 33., 34.],
- [36., 38., 39.]],
-
- [[41., 43., 44.],
- [46., 48., 49.],
- [51., 53., 54.],
- [56., 58., 59.]]],
-
- [[[61., 63., 64.],
- [66., 68., 69.],
- [71., 73., 74.],
- [76., 78., 79.]],
-
- [[81., 83., 84.],
- [86., 88., 89.],
- [91., 93., 94.],
- [96., 98., 99.]],
-
- [[101., 103., 104.],
- [106., 108., 109.],
- [111., 113., 114.],
- [116., 118., 119.]]]]).astype(np.uint8)
-
- context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
- gather = GatherNet1()
- output = gather(x, indices)
- error = np.ones(shape=output.asnumpy().shape) * 1.0e-6
- diff = output.asnumpy() - expect
- assert np.all(diff < error)
- assert np.all(-diff < error)
|