src/caffe/test/test_net_proto.cpp

   1 // Copyright 2013 Yangqing Jia
   2
   3 #include <cuda_runtime.h>
   4 #include <fcntl.h>
   5 #include <google/protobuf/text_format.h>
   6 #include <google/protobuf/io/zero_copy_stream_impl.h>
   7 #include <gtest/gtest.h>
   8
   9 #include <cstring>
  10
  11 #include "caffe/blob.hpp"
  12 #include "caffe/common.hpp"
  13 #include "caffe/net.hpp"
  14 #include "caffe/filler.hpp"
  15 #include "caffe/proto/caffe.pb.h"
  16 #include "caffe/util/io.hpp"
  17
  18 #include "caffe/test/lenet.hpp"
  19 #include "caffe/test/test_caffe_main.hpp"
  20
  21 namespace caffe {
  22
  23 template <typename Dtype>
  24 class NetProtoTest : public ::testing::Test {};
  25
  26 typedef ::testing::Types<float, double> Dtypes;
  27 TYPED_TEST_CASE(NetProtoTest, Dtypes);
  28
  29 TYPED_TEST(NetProtoTest, TestLoadFromText) {
  30   NetParameter net_param;
  31   ReadProtoFromTextFile("caffe/test/data/lenet.prototxt", &net_param);
  32 }
  33
  34 TYPED_TEST(NetProtoTest, TestSetup) {
  35   NetParameter net_param;
  36   string lenet_string(kLENET);
  37   // Load the network
  38   CHECK(google::protobuf::TextFormat::ParseFromString(
  39       lenet_string, &net_param));
  40   // check if things are right
  41   EXPECT_EQ(net_param.layers_size(), 9);
  42   EXPECT_EQ(net_param.bottom_size(), 2);
  43   EXPECT_EQ(net_param.top_size(), 0);
  44
  45   // Now, initialize a network using the parameter
  46   shared_ptr<Blob<TypeParam> > data(new Blob<TypeParam>(10, 1, 28, 28));
  47   shared_ptr<Blob<TypeParam> > label(new Blob<TypeParam>(10, 1, 1, 1));
  48   FillerParameter filler_param;
  49   shared_ptr<Filler<TypeParam> > filler;
  50   filler.reset(new ConstantFiller<TypeParam>(filler_param));
  51   filler->Fill(label.get());
  52   filler.reset(new UniformFiller<TypeParam>(filler_param));
  53   filler->Fill(data.get());
  54
  55   vector<Blob<TypeParam>*> bottom_vec;
  56   bottom_vec.push_back(data.get());
  57   bottom_vec.push_back(label.get());
  58
  59   Net<TypeParam> caffe_net(net_param, bottom_vec);
  60   EXPECT_EQ(caffe_net.layer_names().size(), 9);
  61   EXPECT_EQ(caffe_net.blob_names().size(), 10);
  62
  63   // Print a few statistics to see if things are correct
  64   for (int i = 0; i < caffe_net.blobs().size(); ++i) {
  65     LOG(ERROR) << "Blob: " << caffe_net.blob_names()[i];
  66     LOG(ERROR) << "size: " << caffe_net.blobs()[i]->num() << ", "
  67         << caffe_net.blobs()[i]->channels() << ", "
  68         << caffe_net.blobs()[i]->height() << ", "
  69         << caffe_net.blobs()[i]->width();
  70   }
  71   // Run the network without training.
  72   vector<Blob<TypeParam>*> top_vec;
  73   LOG(ERROR) << "Performing Forward";
  74   caffe_net.Forward(bottom_vec, &top_vec);
  75   LOG(ERROR) << "Performing Backward";
  76   LOG(ERROR) << caffe_net.Backward();
  77 }
  78
  79 }  // namespace caffe