Fix tensor initialization in unit test.
PiperOrigin-RevId: 281649411 Change-Id: I5e909fc1b19ab3e098dfc81ac74c476e0b728f6e
This commit is contained in:
parent
3333280ab2
commit
8f14765913
@ -34,7 +34,7 @@ using UniqueTfLiteTensor =
|
||||
template <typename T>
|
||||
UniqueTfLiteTensor MakeLiteTensor(const std::vector<int>& shape,
|
||||
const std::vector<T>& data) {
|
||||
auto tensor = UniqueTfLiteTensor(new TfLiteTensor, [](TfLiteTensor* t) {
|
||||
auto tensor = UniqueTfLiteTensor(new TfLiteTensor(), [](TfLiteTensor* t) {
|
||||
TfLiteTensorDataFree(t);
|
||||
TfLiteIntArrayFree(t->dims);
|
||||
delete t;
|
||||
@ -42,9 +42,6 @@ UniqueTfLiteTensor MakeLiteTensor(const std::vector<int>& shape,
|
||||
tensor->allocation_type = kTfLiteDynamic;
|
||||
tensor->type = typeToTfLiteType<T>();
|
||||
tensor->dims = ConvertVectorToTfLiteIntArray(shape);
|
||||
tensor->data.raw = nullptr;
|
||||
tensor->is_variable = false;
|
||||
memset(&tensor->quantization, 0, sizeof(TfLiteQuantization));
|
||||
TfLiteTensorRealloc(data.size() * sizeof(T), tensor.get());
|
||||
memcpy(tensor->data.raw, data.data(), data.size() * sizeof(T));
|
||||
return tensor;
|
||||
@ -53,7 +50,7 @@ UniqueTfLiteTensor MakeLiteTensor(const std::vector<int>& shape,
|
||||
template <>
|
||||
UniqueTfLiteTensor MakeLiteTensor<string>(const std::vector<int>& shape,
|
||||
const std::vector<string>& data) {
|
||||
auto tensor = UniqueTfLiteTensor(new TfLiteTensor, [](TfLiteTensor* t) {
|
||||
auto tensor = UniqueTfLiteTensor(new TfLiteTensor(), [](TfLiteTensor* t) {
|
||||
TfLiteTensorDataFree(t);
|
||||
TfLiteIntArrayFree(t->dims);
|
||||
delete t;
|
||||
@ -61,9 +58,6 @@ UniqueTfLiteTensor MakeLiteTensor<string>(const std::vector<int>& shape,
|
||||
tensor->allocation_type = kTfLiteDynamic;
|
||||
tensor->type = typeToTfLiteType<string>();
|
||||
tensor->dims = ConvertVectorToTfLiteIntArray(shape);
|
||||
tensor->data.raw = nullptr;
|
||||
tensor->is_variable = false;
|
||||
memset(&tensor->quantization, 0, sizeof(TfLiteQuantization));
|
||||
TfLiteTensorRealloc(data.size() * sizeof(string), tensor.get());
|
||||
|
||||
DynamicBuffer b;
|
||||
|
@ -146,7 +146,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, BroadcastShapeDifferentSizes) {
|
||||
|
||||
TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulate) {
|
||||
// Create input.
|
||||
TfLiteTensor input;
|
||||
TfLiteTensor input = {};
|
||||
input.type = kTfLiteInt8;
|
||||
input.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
input.dims = TfLiteIntArrayCreate(1);
|
||||
@ -163,7 +163,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulate) {
|
||||
input.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(input_params);
|
||||
|
||||
// Create filter.
|
||||
TfLiteTensor filter;
|
||||
TfLiteTensor filter = {};
|
||||
filter.type = kTfLiteInt8;
|
||||
filter.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
filter.dims = TfLiteIntArrayCreate(4);
|
||||
@ -188,7 +188,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulate) {
|
||||
filter.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(filter_params);
|
||||
|
||||
// Create bias.
|
||||
TfLiteTensor bias;
|
||||
TfLiteTensor bias = {};
|
||||
bias.type = kTfLiteInt32;
|
||||
bias.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
bias.dims = TfLiteIntArrayCreate(4);
|
||||
@ -208,7 +208,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulate) {
|
||||
bias.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(bias_params);
|
||||
|
||||
// Create output.
|
||||
TfLiteTensor output;
|
||||
TfLiteTensor output = {};
|
||||
output.type = kTfLiteInt8;
|
||||
output.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
output.dims = nullptr;
|
||||
@ -252,7 +252,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulate) {
|
||||
|
||||
TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateShift) {
|
||||
// Create input of type kTfLiteUInt8.
|
||||
TfLiteTensor input;
|
||||
TfLiteTensor input = {};
|
||||
input.type = kTfLiteUInt8;
|
||||
input.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
input.dims = TfLiteIntArrayCreate(1);
|
||||
@ -269,7 +269,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateShift) {
|
||||
input.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(input_params);
|
||||
|
||||
// Create filter of type kTfLiteUInt8.
|
||||
TfLiteTensor filter;
|
||||
TfLiteTensor filter = {};
|
||||
filter.type = kTfLiteUInt8;
|
||||
filter.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
filter.dims = TfLiteIntArrayCreate(4);
|
||||
@ -291,7 +291,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateShift) {
|
||||
filter.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(filter_params);
|
||||
|
||||
// Create bias for kTfLiteUInt8.
|
||||
TfLiteTensor bias;
|
||||
TfLiteTensor bias = {};
|
||||
bias.type = kTfLiteUInt8;
|
||||
bias.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
bias.dims = TfLiteIntArrayCreate(4);
|
||||
@ -311,7 +311,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateShift) {
|
||||
bias.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(bias_params);
|
||||
|
||||
// Create output for kTfLiteUInt8.
|
||||
TfLiteTensor output;
|
||||
TfLiteTensor output = {};
|
||||
output.type = kTfLiteUInt8;
|
||||
output.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
output.dims = nullptr;
|
||||
@ -359,7 +359,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateShift) {
|
||||
#ifndef __APPLE__ // Some Apple toolchains don't support std::ldexp
|
||||
TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateZeroValue) {
|
||||
// Create input.
|
||||
TfLiteTensor input;
|
||||
TfLiteTensor input = {};
|
||||
input.type = kTfLiteInt8;
|
||||
input.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
input.dims = TfLiteIntArrayCreate(1);
|
||||
@ -376,7 +376,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateZeroValue) {
|
||||
input.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(input_params);
|
||||
|
||||
// Create filter.
|
||||
TfLiteTensor filter;
|
||||
TfLiteTensor filter = {};
|
||||
filter.type = kTfLiteInt8;
|
||||
filter.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
filter.dims = TfLiteIntArrayCreate(4);
|
||||
@ -401,7 +401,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateZeroValue) {
|
||||
filter.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(filter_params);
|
||||
|
||||
// Create bias.
|
||||
TfLiteTensor bias;
|
||||
TfLiteTensor bias = {};
|
||||
bias.type = kTfLiteInt32;
|
||||
bias.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
bias.dims = TfLiteIntArrayCreate(4);
|
||||
@ -421,7 +421,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateZeroValue) {
|
||||
bias.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(bias_params);
|
||||
|
||||
// Create output.
|
||||
TfLiteTensor output;
|
||||
TfLiteTensor output = {};
|
||||
output.type = kTfLiteInt8;
|
||||
output.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
output.dims = nullptr;
|
||||
@ -466,7 +466,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateZeroValue) {
|
||||
|
||||
TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateUint8) {
|
||||
// Create input.
|
||||
TfLiteTensor input;
|
||||
TfLiteTensor input = {};
|
||||
input.type = kTfLiteUInt8;
|
||||
input.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
input.dims = TfLiteIntArrayCreate(1);
|
||||
@ -483,7 +483,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateUint8) {
|
||||
input.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(input_params);
|
||||
|
||||
// Create filter.
|
||||
TfLiteTensor filter;
|
||||
TfLiteTensor filter = {};
|
||||
filter.type = kTfLiteUInt8;
|
||||
filter.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
filter.dims = TfLiteIntArrayCreate(4);
|
||||
@ -505,7 +505,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateUint8) {
|
||||
filter.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(filter_params);
|
||||
|
||||
// Create bias.
|
||||
TfLiteTensor bias;
|
||||
TfLiteTensor bias = {};
|
||||
bias.type = kTfLiteInt32;
|
||||
bias.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
bias.dims = TfLiteIntArrayCreate(4);
|
||||
@ -521,7 +521,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateUint8) {
|
||||
bias.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(bias_params);
|
||||
|
||||
// Create output.
|
||||
TfLiteTensor output;
|
||||
TfLiteTensor output = {};
|
||||
output.type = kTfLiteUInt8;
|
||||
output.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
output.dims = nullptr;
|
||||
@ -564,7 +564,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateUint8) {
|
||||
|
||||
TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateWithoutBias) {
|
||||
// Create input.
|
||||
TfLiteTensor input;
|
||||
TfLiteTensor input = {};
|
||||
input.type = kTfLiteUInt8;
|
||||
input.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
input.dims = TfLiteIntArrayCreate(1);
|
||||
@ -581,7 +581,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateWithoutBias) {
|
||||
input.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(input_params);
|
||||
|
||||
// Create filter.
|
||||
TfLiteTensor filter;
|
||||
TfLiteTensor filter = {};
|
||||
filter.type = kTfLiteUInt8;
|
||||
filter.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
filter.dims = TfLiteIntArrayCreate(4);
|
||||
@ -603,7 +603,7 @@ TEST_F(KernelUtilTest, CheckAndPopulateWithoutBias) {
|
||||
filter.quantization.params = reinterpret_cast<void*>(filter_params);
|
||||
|
||||
// Create output.
|
||||
TfLiteTensor output;
|
||||
TfLiteTensor output = {};
|
||||
output.type = kTfLiteUInt8;
|
||||
output.allocation_type = kTfLiteArenaRw;
|
||||
output.dims = nullptr;
|
||||
|
Loading…
Reference in New Issue
Block a user