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ea3cf7f8
编写于
5月 26, 2023
作者:
M
Megvii Engine Team
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test(complex): add simple rope tests for complex dtype
GitOrigin-RevId: cf60f1659d68c61f1f25db3247811f9c4b0c1f47
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74b8af4d
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with
22 addition
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0 deletion
+22
-0
imperative/python/test/unit/functional/test_tensor.py
imperative/python/test/unit/functional/test_tensor.py
+22
-0
未找到文件。
imperative/python/test/unit/functional/test_tensor.py
浏览文件 @
ea3cf7f8
# -*- coding: utf-8 -*-
# -*- coding: utf-8 -*-
import
os
import
os
import
platform
import
platform
from
typing
import
Tuple
import
numpy
as
np
import
numpy
as
np
import
pytest
import
pytest
...
@@ -8,6 +9,7 @@ from utils import get_var_value, make_tensor, opr_test
...
@@ -8,6 +9,7 @@ from utils import get_var_value, make_tensor, opr_test
import
megengine.functional
as
F
import
megengine.functional
as
F
from
megengine
import
Tensor
from
megengine
import
Tensor
from
megengine.core._imperative_rt.core2
import
create_complex
from
megengine.core._trace_option
import
use_symbolic_shape
from
megengine.core._trace_option
import
use_symbolic_shape
from
megengine.core.tensor
import
megbrain_graph
as
G
from
megengine.core.tensor
import
megbrain_graph
as
G
from
megengine.core.tensor.utils
import
astensor1d
from
megengine.core.tensor.utils
import
astensor1d
...
@@ -1076,3 +1078,23 @@ def test_roll_empty_tensor(shape, shifts, axis, is_symbolic):
...
@@ -1076,3 +1078,23 @@ def test_roll_empty_tensor(shape, shifts, axis, is_symbolic):
np
.
testing
.
assert_equal
(
out
.
numpy
(),
out_ref
)
np
.
testing
.
assert_equal
(
out
.
numpy
(),
out_ref
)
if
is_symbolic
is
None
:
if
is_symbolic
is
None
:
break
break
def
test_polar
():
def
polar
(
abs
,
angle
):
return
F
.
polar
(
abs
,
angle
)
def
numpy_polar
(
abs
,
angle
):
return
abs
*
np
.
cos
(
angle
)
+
abs
*
np
.
sin
(
angle
)
*
1j
cases
=
[{
"input"
:
[
np
.
random
.
random
((
2
,
3
,
4
)),
np
.
random
.
random
((
2
,
3
,
4
))]}]
# complex can not be trace output
opr_test
(
cases
,
polar
,
ref_fn
=
numpy_polar
,
test_trace
=
False
)
def
test_create_complex
():
real
=
Tensor
(
np
.
arange
(
0
,
6
).
reshape
((
1
,
2
,
3
)).
astype
(
"float32"
))
imag
=
Tensor
(
np
.
arange
(
0
,
6
).
reshape
((
1
,
2
,
3
)).
astype
(
"float32"
))
complex
=
create_complex
(
real
,
imag
)
np
.
testing
.
assert_allclose
(
complex
.
numpy
(),
real
.
numpy
()
+
imag
.
numpy
()
*
1j
)
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