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237a5435
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7月 31, 2020
作者:
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xinliupitt
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remove layer creation
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0 addition
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34 deletion
+0
-34
official/nlp/modeling/layers/on_device_embedding_test.py
official/nlp/modeling/layers/on_device_embedding_test.py
+0
-34
未找到文件。
official/nlp/modeling/layers/on_device_embedding_test.py
浏览文件 @
237a5435
...
...
@@ -193,40 +193,6 @@ class OnDeviceEmbeddingTest(keras_parameterized.TestCase):
output
=
model
.
predict
(
input_data
)
self
.
assertEqual
(
tf
.
float16
,
output
.
dtype
)
def
test_use_scale_layer_creation
(
self
):
vocab_size
=
31
embedding_width
=
27
test_layer
=
on_device_embedding
.
OnDeviceEmbedding
(
vocab_size
=
vocab_size
,
embedding_width
=
embedding_width
,
use_scale
=
True
)
# Create a 2-dimensional input (the first dimension is implicit).
sequence_length
=
23
input_tensor
=
tf
.
keras
.
Input
(
shape
=
(
sequence_length
),
dtype
=
tf
.
int32
)
output_tensor
=
test_layer
(
input_tensor
)
# The output should be the same as the input, save that it has an extra
# embedding_width dimension on the end.
expected_output_shape
=
[
None
,
sequence_length
,
embedding_width
]
self
.
assertEqual
(
expected_output_shape
,
output_tensor
.
shape
.
as_list
())
self
.
assertEqual
(
output_tensor
.
dtype
,
tf
.
float32
)
def
test_use_scale_layer_creation_with_mixed_precision
(
self
):
vocab_size
=
31
embedding_width
=
27
policy
=
tf
.
keras
.
mixed_precision
.
experimental
.
Policy
(
"mixed_float16"
)
test_layer
=
on_device_embedding
.
OnDeviceEmbedding
(
vocab_size
=
vocab_size
,
embedding_width
=
embedding_width
,
dtype
=
policy
,
use_scale
=
True
)
# Create a 2-dimensional input (the first dimension is implicit).
sequence_length
=
23
input_tensor
=
tf
.
keras
.
Input
(
shape
=
(
sequence_length
),
dtype
=
tf
.
int32
)
output_tensor
=
test_layer
(
input_tensor
)
# The output should be the same as the input, save that it has an extra
# embedding_width dimension on the end.
expected_output_shape
=
[
None
,
sequence_length
,
embedding_width
]
self
.
assertEqual
(
expected_output_shape
,
output_tensor
.
shape
.
as_list
())
self
.
assertEqual
(
output_tensor
.
dtype
,
tf
.
float16
)
def
test_use_scale_layer_invocation
(
self
):
vocab_size
=
31
embedding_width
=
27
...
...
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