无法找出针对SOFTMAX输入/输出的Android NNAPI的CTS测试

时间:2019-01-18 03:14:41

标签: android tensorflow nnapi

无法找出针对SOFTMAX输入/输出的Android NNAPI的CTS测试

一直在使用Android P进行内部产品升级,并查看了以下我无法弄清楚的代码,softmax输入和输出的下方如何匹配此处的数学公式?...任何人都可以帮助我要了解或有关它的文档的任何链接?

http://androidxref.com/9.0.0_r3/xref/frameworks/ml/nn/runtime/test/generated/examples/softmax_float_1.example.cpp

1 个答案:

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Softmax输出使用以下公式计算(参考:https://android.googlesource.com/platform/frameworks/ml/+/android-p-preview-4/nn/runtime/include/NeuralNetworks.h

      output[batch, i] =
          exp((input[batch, i] - max(input[batch, :])) * beta) /
          sum_{k}{exp((input[batch, k] - max(input[batch, :])) * beta)}

根据您的测试用例,输入张量定义为{1.0f,2.0f,10.0f,20.0f}(http://androidxref.com/9.0.0_r3/xref/frameworks/ml/nn/runtime/test/generated/examples/softmax_float_1.example.cpp

此处定义了实际的测试用例-http://androidxref.com/9.0.0_r3/xref/frameworks/ml/nn/runtime/test/generated/models/softmax_float_1.model.cpp-

 void CreateModel(Model *model) {
 OperandType type1(Type::FLOAT32, {});
 OperandType type0(Type::TENSOR_FLOAT32, {1, 4});
 // Phase 1, operands
 auto input = model->addOperand(&type0);
 auto beta = model->addOperand(&type1);
 auto output = model->addOperand(&type0);
 // Phase 2, operations
 static float beta_init[] = {1e-06f};
 model->setOperandValue(beta, beta_init, sizeof(float) * 1);
 model->addOperation(ANEURALNETWORKS_SOFTMAX, {input, beta}, {output});
 // Phase 3, inputs and outputs
 model->identifyInputsAndOutputs(
 {input},
 {output});
 assert(model->isValid());
 }

输入为{1.0f,2.0f,10.0f,20.0f}
beta 是{1e-06f}(在上面的代码中初始化为beta_init的常数值
输入数组的最大为20.0f

这是softmax函数的python代码(粗略):

 # input array
 x = numpy.array([1.0,2.0, 10.0,20.0])
 #operand value (constant)
 beta = numpy.exp(-6)
 # max of input array is 20 which is hardcoded here
 y = numpy.exp((x - 20.0)*beta)/sum(numpy.exp((x - 20.0)*beta))
 print(y)

输出为 [0.24550335 0.24611264 0.25104177 0.25734224] -这是预期的输出(四舍五入) {0.25f,0.25f,0.25f,0.25f} // //根据您的测试数据-http://androidxref.com/9.0.0_r3/xref/frameworks/ml/nn/runtime/test/generated/examples/softmax_float_1.example.cpp

希望有帮助!