# 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 import operations as P from mindspore.ops import composite as C class StridedSliceNet(nn.Cell): def __init__(self, begin, end, stride, begin_mask=0, end_mask=0, ellipsis_mask=0): super(StridedSliceNet, self).__init__() self.begin = begin self.end = end self.strides = stride self.slice = P.StridedSlice(begin_mask, end_mask, ellipsis_mask) def construct(self, x): return self.slice(x, self.begin, self.end, self.strides) class GradData(nn.Cell): def __init__(self, network): super(GradData, self).__init__() self.grad = C.GradOperation(get_all=True, sens_param=False) self.network = network def construct(self, x): return self.grad(self.network)(x) def strided_slice_grad(nptype): context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target='GPU') x = Tensor(np.arange(0, 2*3*4*5).reshape(2, 3, 4, 5).astype(nptype)) net = StridedSliceNet((1, 0, 0, 2), (2, 2, 2, 4), (1, 1, 1, 1)) dx = GradData(net)(x) expect = np.array([[[[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]]], [[[0., 0., 1., 1., 0.], [0., 0., 1., 1., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 1., 1., 0.], [0., 0., 1., 1., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]]]]).astype(nptype) assert np.allclose(dx[0].asnumpy(), expect) net = StridedSliceNet((1, 0, 0, 5), (2, 2, 2, 1), (1, 1, 1, -2)) dx = GradData(net)(x) expect = np.array([[[[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]]], [[[0., 0., 1., 0., 1.], [0., 0., 1., 0., 1.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 1., 0., 1.], [0., 0., 1., 0., 1.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]]]]).astype(nptype) assert np.allclose(dx[0].asnumpy(), expect) net = StridedSliceNet((1, 0, 0, -1), (2, 2, 2, 1), (1, 1, 1, -1)) dx = GradData(net)(x) expect = np.array([[[[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]]], [[[0., 0., 1., 1., 1.], [0., 0., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 1., 1., 1.], [0., 0., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]]]]).astype(nptype) assert np.allclose(dx[0].asnumpy(), expect) net = StridedSliceNet((1, 0, 0, 2), (2, 2, 2, 4), (1, 1, 1, 1), begin_mask=0b1000, end_mask=0b0010, ellipsis_mask=0b0100) dx = GradData(net)(x) expect = np.array([[[[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]]], [[[1., 1., 1., 1., 0.], [1., 1., 1., 1., 0.], [1., 1., 1., 1., 0.], [1., 1., 1., 1., 0.]], [[1., 1., 1., 1., 0.], [1., 1., 1., 1., 0.], [1., 1., 1., 1., 0.], [1., 1., 1., 1., 0.]], [[1., 1., 1., 1., 0.], [1., 1., 1., 1., 0.], [1., 1., 1., 1., 0.], [1., 1., 1., 1., 0.]]]]).astype(nptype) assert np.allclose(dx[0].asnumpy(), expect) x = Tensor(np.arange(0, 3*4*5).reshape(3, 4, 5).astype(np.float32)) net = StridedSliceNet((1, 0, 0), (2, -3, 3), (1, 1, 3)) dx = GradData(net)(x) expect = np.array([[[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[1., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]]]).astype(nptype) assert np.allclose(dx[0].asnumpy(), expect) x = Tensor(np.arange(0, 1 * 1 * 1 * 2 * 3 * 4 * 5).reshape(1, 1, 1, 2, 3, 4, 5).astype(nptype)) net = StridedSliceNet((0, 0, 0, 1, 1, 2, 2), (1, 1, 1, 2, 3, 3, 4), (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)) dx = GradData(net)(x) expect = np.array([[[[[[[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]]], [[[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 1., 1., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 1., 1., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]]]]]]]).astype(nptype) assert np.allclose(dx[0].asnumpy(), expect) @pytest.mark.level0 @pytest.mark.platform_x86_gpu_training @pytest.mark.env_onecard def test_strided_slice_grad_float64(): strided_slice_grad(np.float64) @pytest.mark.level0 @pytest.mark.platform_x86_gpu_training @pytest.mark.env_onecard def test_strided_slice_grad_float32(): strided_slice_grad(np.float32) @pytest.mark.level0 @pytest.mark.platform_x86_gpu_training @pytest.mark.env_onecard def test_strided_slice_grad_float16(): strided_slice_grad(np.float16) @pytest.mark.level0 @pytest.mark.platform_x86_gpu_training @pytest.mark.env_onecard def test_strided_slice_grad_int64(): strided_slice_grad(np.int64) @pytest.mark.level0 @pytest.mark.platform_x86_gpu_training @pytest.mark.env_onecard def test_strided_slice_grad_int32(): strided_slice_grad(np.int32) @pytest.mark.level0 @pytest.mark.platform_x86_gpu_training @pytest.mark.env_onecard def test_strided_slice_grad_int16(): strided_slice_grad(np.int16) @pytest.mark.level0 @pytest.mark.platform_x86_gpu_training @pytest.mark.env_onecard def test_strided_slice_grad_int8(): strided_slice_grad(np.int8) @pytest.mark.level0 @pytest.mark.platform_x86_gpu_training @pytest.mark.env_onecard def test_strided_slice_grad_uint64(): strided_slice_grad(np.uint64) @pytest.mark.level0 @pytest.mark.platform_x86_gpu_training @pytest.mark.env_onecard def test_strided_slice_grad_uint32(): strided_slice_grad(np.uint32) @pytest.mark.level0 @pytest.mark.platform_x86_gpu_training @pytest.mark.env_onecard def test_strided_slice_grad_uint16(): strided_slice_grad(np.uint16) @pytest.mark.level0 @pytest.mark.platform_x86_gpu_training @pytest.mark.env_onecard def test_strided_slice_grad_uint8(): strided_slice_grad(np.uint8) @pytest.mark.level0 @pytest.mark.platform_x86_gpu_training @pytest.mark.env_onecard def test_strided_slice_grad_bool(): strided_slice_grad(np.bool)