logical_xor.https.any.js (10354B)
1 // META: title=test WebNN API element-wise logicalXor operation 2 // META: global=window 3 // META: variant=?cpu 4 // META: variant=?gpu 5 // META: variant=?npu 6 // META: script=../resources/utils.js 7 // META: timeout=long 8 9 'use strict'; 10 11 // MLOperand logicalXor(MLOperand a, MLOperand b, optional MLOperatorOptions options = {}); 12 13 const logicalXorTests = [ 14 { 15 'name': 'logicalXor uint8 0D scalar', 16 'graph': { 17 'inputs': { 18 'inputA': { 19 'data': [1], 20 'descriptor': {shape: [], dataType: 'uint8'} 21 }, 22 'inputB': { 23 'data': [0], 24 'descriptor': {shape: [], dataType: 'uint8'} 25 } 26 }, 27 'operators': [{ 28 'name': 'logicalXor', 29 'arguments': [{'a': 'inputA'}, {'b': 'inputB'}], 30 'outputs': 'output' 31 }], 32 'expectedOutputs': { 33 'output': {'data': [1], 'descriptor': {shape: [], dataType: 'uint8'}} 34 } 35 } 36 }, 37 { 38 'name': 'logicalXor uint8 1D constant tensors', 39 'graph': { 40 'inputs': { 41 'inputA': { 42 'data': [ 43 0, 0, 1, 1, 0, 0, 2, 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[2, 3, 4], dataType: 'uint8'} 175 } 176 } 177 } 178 }, 179 { 180 'name': 'logicalXor uint8 4D tensors', 181 'graph': { 182 'inputs': { 183 'inputA': { 184 'data': [ 185 0, 0, 1, 1, 0, 0, 2, 2, 0, 0, 8, 8, 186 0, 0, 8, 8, 0, 0, 255, 255, 0, 0, 255, 255 187 ], 188 'descriptor': {shape: [2, 2, 2, 3], dataType: 'uint8'} 189 }, 190 'inputB': { 191 'data': [ 192 0, 1, 0, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 8, 0, 8, 193 0, 2, 0, 2, 0, 255, 0, 255, 0, 8, 0, 8 194 ], 195 'descriptor': {shape: [2, 2, 2, 3], dataType: 'uint8'} 196 } 197 }, 198 'operators': [{ 199 'name': 'logicalXor', 200 'arguments': [{'a': 'inputA'}, {'b': 'inputB'}], 201 'outputs': 'output' 202 }], 203 'expectedOutputs': { 204 'output': { 205 'data': [ 206 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 207 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0 208 ], 209 'descriptor': {shape: [2, 2, 2, 3], dataType: 'uint8'} 210 } 211 } 212 } 213 }, 214 { 215 'name': 'logicalXor uint8 5D tensors', 216 'graph': { 217 'inputs': { 218 'inputA': { 219 'data': [ 220 0, 0, 1, 1, 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262 'descriptor': {shape: [2, 2, 2, 3], dataType: 'uint8'} 263 } 264 }, 265 'operators': [{ 266 'name': 'logicalXor', 267 'arguments': [{'a': 'inputA'}, {'b': 'inputB'}], 268 'outputs': 'output' 269 }], 270 'expectedOutputs': { 271 'output': { 272 'data': [ 273 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 274 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0 275 ], 276 'descriptor': {shape: [2, 2, 2, 3], dataType: 'uint8'} 277 } 278 } 279 } 280 }, 281 { 282 'name': 'logicalXor uint8 broadcast 1D to 4D', 283 'graph': { 284 'inputs': { 285 'inputA': { 286 'data': [1], 287 'descriptor': {shape: [1], dataType: 'uint8'} 288 }, 289 'inputB': { 290 'data': [ 291 0, 1, 0, 1, 0, 2, 0, 2, 0, 8, 0, 8, 292 0, 2, 0, 2, 0, 255, 0, 255, 0, 8, 0, 8 293 ], 294 'descriptor': {shape: [2, 2, 2, 3], dataType: 'uint8'} 295 } 296 }, 297 'operators': [{ 298 'name': 'logicalXor', 299 'arguments': [{'a': 'inputA'}, {'b': 'inputB'}], 300 'outputs': 'output' 301 }], 302 'expectedOutputs': { 303 'output': { 304 'data': [ 305 1, 0, 1, 0, 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