example-apps/PDD/pcb-defect-detection/libs/networks/slim_nets/nets_factory_test.py

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  16 """Tests for slim.inception."""
  17
  18 from __future__ import absolute_import
  19 from __future__ import division
  20 from __future__ import print_function
  21
  22 import tensorflow as tf
  23
  24 from nets import nets_factory
  25
  26 slim = tf.contrib.slim
  27
  28
  29 class NetworksTest(tf.test.TestCase):
  30
  31   def testGetNetworkFn(self):
  32     batch_size = 5
  33     num_classes = 1000
  34     for net in nets_factory.networks_map:
  35       with self.test_session():
  36         net_fn = nets_factory.get_network_fn(net, num_classes)
  37         # Most networks use 224 as their default_image_size
  38         image_size = getattr(net_fn, 'default_image_size', 224)
  39         inputs = tf.random_uniform((batch_size, image_size, image_size, 3))
  40         logits, end_points = net_fn(inputs)
  41         self.assertTrue(isinstance(logits, tf.Tensor))
  42         self.assertTrue(isinstance(end_points, dict))
  43         self.assertEqual(logits.get_shape().as_list()[0], batch_size)
  44         self.assertEqual(logits.get_shape().as_list()[-1], num_classes)
  45
  46   def testGetNetworkFnArgScope(self):
  47     batch_size = 5
  48     num_classes = 10
  49     net = 'cifarnet'
  50     with self.test_session(use_gpu=True):
  51       net_fn = nets_factory.get_network_fn(net, num_classes)
  52       image_size = getattr(net_fn, 'default_image_size', 224)
  53       with slim.arg_scope([slim.model_variable, slim.variable],
  54                           device='/CPU:0'):
  55         inputs = tf.random_uniform((batch_size, image_size, image_size, 3))
  56         net_fn(inputs)
  57       weights = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, 'CifarNet/conv1')[0]
  58       self.assertDeviceEqual('/CPU:0', weights.device)
  59
  60 if __name__ == '__main__':
  61   tf.test.main()