测试用例定义文件
- Less算子的测试用例定义文件“Less_case.json”如下所示。
[ { "case_name": "Test_Less_001", //测试用例名称 "op": "Less", //算子的类型 "input_desc": [ //算子输入描述 { //第一个输入 "format": ["ND"], "type": ["int32","float"], "shape": [12,32], "data_distribute": [ //生成测试数据时选择的分布方式 "uniform" ], "value_range": [ //输入数据的取值范围 [ 1.0, 384.0 ] ] }, { //第二个输入 "format": ["ND"], "type": ["int32","float"], "shape": [12,32], "data_distribute": [ "uniform" ], "value_range": [ [ 1.0, 384.0 ] ] } ], "output_desc": [ //算子的输出 { "format": ["ND"], "type": ["bool","bool"], "shape": [12,32] } ] }, { "case_name": "Test_Less_002", "op": "Less", "input_desc": [ { ... }, { ... } ], "output_desc": [ { ... } ] } ] - 若算子包含属性，测试用例定义文件如下所示。
[ { "case_name":"Test_Conv2D_001", //测试用例名称 "op": "Conv2D", // 算子的Type，唯一 "input_desc": [ // 算子的输入描述 { //算子的第一个输入 "format": [ //用户在此处配置待测试的输入tensor的排布格式 "ND", "NCHW" ], "type": [ // 输入数据支持的数据类型 "float", "float16" ], "shape": [8,512,7,7], // 输入tensor的shape，用户需要自行修改 "data_distribute": [ //生成测试数据时选择的分布方式 "uniform" ], "value_range": [ // 输入数据值的取值范围 [ 0.1, 200000.0 ] ] }, { //算子的第二个输入 "format": [ "ND", "NCHW" ], "type": [ "float", "float16" ], "shape": [512,512,3,3], "data_distribute": [ "uniform" ], "value_range": [ [ 0.1, 200000.0 ] ] } ], "output_desc": [ //必选，含义同输入tensor描述 { "format": [ "ND", "NCHW" ], "type": [ "float", "float16" ], "shape": [8,512,7,7] } ], "attr": [ // 算子的属性 { "name": "strides", //属性的名称 "type": "list_int", // 属性的支持的类型 "value": [1,1,1,1] // 属性值，跟type的类型对应 }, { "name": "pads", "type": "list_int", "value": [1,1,1,1] }, { "name": "dilations", "type": "list_int", "value": [1,1,1,1] } ] } ] - 若指定固定输入，例如ReduceSum的axes参数，测试用例定义文件如下所示。
[ { "case_name": "Test_ReduceSum_001", "op": "ReduceSum", "input_desc": [ { "format": ["ND"], "type": ["int32"], //若需要设置value,则每个用例只能测试一种数据类型 "shape": [3,6,3,4], "data_distribute": [ "uniform" ], "value_range": [ [ -384, 384 ] ] }, { "format": ["ND"], "type": ["int32"], "shape": [2], "data_distribute": [ "uniform" ], "value_range": [ [ -3, 1 ] ], "value":[0,2] //设置具体值，需要与shape对应 } ], "output_desc": [ { "format": ["ND"], "type": ["int32"], "shape": [6,4] } ], "attr":[ { "name":"keep_dims", "type":"bool", "value":false } ] } ] - 若算子属性的type为类型，测试用例定义文件如下所示。
[ { "case_name": "Test_ArgMin_001", "op": "ArgMin", "input_desc": [ { ... }, { ... } ], "output_desc": [ { ... } ], "attr":[ { "name":"dtype", "type":"data_type", "value":"int64" } ] } ] - 若算子的输入个数不确定（动态多输入场景）。以AddN算子为例，属性“N”的取值为3，则需要配置3个输入描述，name分别为x0、x1、x2，即输入个数需要与属性“N”的取值匹配。
[ { "op": "AddN", "input_desc": [ { "name":"x0", "format": "NCHW", "shape": [1,3,166,166], "type": "float32" }, { "name":"x1", "format": "NCHW", "shape": [1,3,166,166], "type": "int32" }, { "name":"x2", "format": "NCHW", "shape": [1,3,166,166], "type": "float32" } ], "output_desc": [ { "format": "NCHW", "shape": [1,3,166,166], "type": "float32" } ], "attr": [ { "name": "N", "type": "int", "value": 3 } ] } ] - 若算子的某个输入为常量，测试用例定义文件如下所示。
[ { "case_name":"Test_OpType_001", "op": "OpType", "input_desc": [ { "format": ["ND"], "type": ["int32"], "shape": [1], "is_const":true, // 标识此输入为常量 "data_distribute": [ "uniform" ], "value":[11], //常量的值 "value_range": [ //min_value与max_value都配置为常量的值 [ 11, 11 ] ] }, { ... } ], "output_desc": [ { ... } ] } ] - 若算子的输入输出类型为复数，测试用例定义文件如下所示。
[ { "case_name": "Test_ReduceSum_001", "op": "ReduceSum", "input_desc": [ { "format": ["ND"], "type": [ "complex64", //输入类型为复数 "complex128" //输入类型为复数 ], "shape": [3,6], "data_distribute": [ "uniform" ], "value_range": [ //实部取值范围 [ 1, 10 ] ] }, { "format": ["ND"], "type": [ "int32", "int64"], "shape": [1], "data_distribute": [ "uniform" ], "value_range": [ [ 1, 1 ] ] } ], "output_desc": [ { "format": ["ND"], "type": [ "complex64", //输入类型为复数 "complex128" //输入类型为复数 ], "shape": [3] } ], "attr":[ { "name":"keep_dims", "type":"bool", "value":false } ] } ]
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