gx
chenyc
2025-06-12 7b72ac13a83764a662159d4a49b7fffb90476ecb
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
"use strict";
/**
 * @license
 * Copyright 2019 Google Inc. All Rights Reserved.
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
 * you may not use this file except in compliance with the License.
 * You may obtain a copy of the License at
 *
 * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 * =============================================================================
 */
var __awaiter = (this && this.__awaiter) || function (thisArg, _arguments, P, generator) {
    return new (P || (P = Promise))(function (resolve, reject) {
        function fulfilled(value) { try { step(generator.next(value)); } catch (e) { reject(e); } }
        function rejected(value) { try { step(generator["throw"](value)); } catch (e) { reject(e); } }
        function step(result) { result.done ? resolve(result.value) : new P(function (resolve) { resolve(result.value); }).then(fulfilled, rejected); }
        step((generator = generator.apply(thisArg, _arguments || [])).next());
    });
};
var __generator = (this && this.__generator) || function (thisArg, body) {
    var _ = { label: 0, sent: function() { if (t[0] & 1) throw t[1]; return t[1]; }, trys: [], ops: [] }, f, y, t, g;
    return g = { next: verb(0), "throw": verb(1), "return": verb(2) }, typeof Symbol === "function" && (g[Symbol.iterator] = function() { return this; }), g;
    function verb(n) { return function (v) { return step([n, v]); }; }
    function step(op) {
        if (f) throw new TypeError("Generator is already executing.");
        while (_) try {
            if (f = 1, y && (t = op[0] & 2 ? y["return"] : op[0] ? y["throw"] || ((t = y["return"]) && t.call(y), 0) : y.next) && !(t = t.call(y, op[1])).done) return t;
            if (y = 0, t) op = [op[0] & 2, t.value];
            switch (op[0]) {
                case 0: case 1: t = op; break;
                case 4: _.label++; return { value: op[1], done: false };
                case 5: _.label++; y = op[1]; op = [0]; continue;
                case 7: op = _.ops.pop(); _.trys.pop(); continue;
                default:
                    if (!(t = _.trys, t = t.length > 0 && t[t.length - 1]) && (op[0] === 6 || op[0] === 2)) { _ = 0; continue; }
                    if (op[0] === 3 && (!t || (op[1] > t[0] && op[1] < t[3]))) { _.label = op[1]; break; }
                    if (op[0] === 6 && _.label < t[1]) { _.label = t[1]; t = op; break; }
                    if (t && _.label < t[2]) { _.label = t[2]; _.ops.push(op); break; }
                    if (t[2]) _.ops.pop();
                    _.trys.pop(); continue;
            }
            op = body.call(thisArg, _);
        } catch (e) { op = [6, e]; y = 0; } finally { f = t = 0; }
        if (op[0] & 5) throw op[1]; return { value: op[0] ? op[1] : void 0, done: true };
    }
};
var _this = this;
Object.defineProperty(exports, "__esModule", { value: true });
var tf = require("./index");
var jasmine_util_1 = require("./jasmine_util");
var test_util_1 = require("./test_util");
describe('deprecation warnings', function () {
    beforeEach(function () {
        spyOn(console, 'warn').and.callFake(function (msg) { return null; });
    });
    it('deprecationWarn warns', function () {
        tf.deprecationWarn('xyz is deprecated.');
        expect(console.warn).toHaveBeenCalledTimes(1);
        expect(console.warn)
            .toHaveBeenCalledWith('xyz is deprecated. You can disable deprecation warnings with ' +
            'tf.disableDeprecationWarnings().');
    });
    it('disableDeprecationWarnings called, deprecationWarn doesnt warn', function () {
        tf.disableDeprecationWarnings();
        expect(console.warn).toHaveBeenCalledTimes(1);
        expect(console.warn)
            .toHaveBeenCalledWith('TensorFlow.js deprecation warnings have been disabled.');
        // deprecationWarn no longer warns.
        tf.deprecationWarn('xyz is deprecated.');
        expect(console.warn).toHaveBeenCalledTimes(1);
    });
});
describe('Flag flipping methods', function () {
    beforeEach(function () {
        tf.env().reset();
    });
    afterEach(function () {
        tf.env().reset();
    });
    it('tf.enableProdMode', function () {
        tf.enableProdMode();
        expect(tf.env().getBool('PROD')).toBe(true);
    });
    it('tf.enableDebugMode', function () {
        // Silence debug warnings.
        spyOn(console, 'warn');
        tf.enableDebugMode();
        expect(tf.env().getBool('DEBUG')).toBe(true);
    });
});
jasmine_util_1.describeWithFlags('time cpu', jasmine_util_1.NODE_ENVS, function () {
    it('simple upload', function () { return __awaiter(_this, void 0, void 0, function () {
        var a, time;
        return __generator(this, function (_a) {
            switch (_a.label) {
                case 0:
                    a = tf.zeros([10, 10]);
                    return [4 /*yield*/, tf.time(function () { return a.square(); })];
                case 1:
                    time = _a.sent();
                    expect(time.kernelMs > 0);
                    expect(time.wallMs >= time.kernelMs);
                    return [2 /*return*/];
            }
        });
    }); });
});
jasmine_util_1.describeWithFlags('tidy', jasmine_util_1.ALL_ENVS, function () {
    it('returns Tensor', function () { return __awaiter(_this, void 0, void 0, function () {
        return __generator(this, function (_a) {
            tf.tidy(function () {
                var a = tf.tensor1d([1, 2, 3]);
                var b = tf.tensor1d([0, 0, 0]);
                expect(tf.memory().numTensors).toBe(2);
                tf.tidy(function () {
                    var result = tf.tidy(function () {
                        b = tf.addStrict(a, b);
                        b = tf.addStrict(a, b);
                        b = tf.addStrict(a, b);
                        return tf.add(a, b);
                    });
                    // result is new. All intermediates should be disposed.
                    expect(tf.memory().numTensors).toBe(2 + 1);
                    expect(result.shape).toEqual([3]);
                    expect(result.isDisposed).toBe(false);
                });
                // a, b are still here, result should be disposed.
                expect(tf.memory().numTensors).toBe(2);
            });
            expect(tf.memory().numTensors).toBe(0);
            return [2 /*return*/];
        });
    }); });
    it('multiple disposes does not affect num arrays', function () {
        expect(tf.memory().numTensors).toBe(0);
        var a = tf.tensor1d([1, 2, 3]);
        var b = tf.tensor1d([1, 2, 3]);
        expect(tf.memory().numTensors).toBe(2);
        a.dispose();
        a.dispose();
        expect(tf.memory().numTensors).toBe(1);
        b.dispose();
        expect(tf.memory().numTensors).toBe(0);
    });
    it('allows primitive types', function () {
        var a = tf.tidy(function () { return 5; });
        expect(a).toBe(5);
        var b = tf.tidy(function () { return 'hello'; });
        expect(b).toBe('hello');
    });
    it('allows complex types', function () { return __awaiter(_this, void 0, void 0, function () {
        var res, _a, _b;
        return __generator(this, function (_c) {
            switch (_c.label) {
                case 0:
                    res = tf.tidy(function () {
                        return { a: tf.scalar(1), b: 'hello', c: [tf.scalar(2), 'world'] };
                    });
                    _a = test_util_1.expectArraysClose;
                    return [4 /*yield*/, res.a.data()];
                case 1:
                    _a.apply(void 0, [_c.sent(), [1]]);
                    _b = test_util_1.expectArraysClose;
                    return [4 /*yield*/, res.c[0].data()];
                case 2:
                    _b.apply(void 0, [_c.sent(), [2]]);
                    return [2 /*return*/];
            }
        });
    }); });
    it('returns Tensor[]', function () { return __awaiter(_this, void 0, void 0, function () {
        var a, b;
        return __generator(this, function (_a) {
            a = tf.tensor1d([1, 2, 3]);
            b = tf.tensor1d([0, -1, 1]);
            expect(tf.memory().numTensors).toBe(2);
            tf.tidy(function () {
                var result = tf.tidy(function () {
                    tf.add(a, b);
                    return [tf.add(a, b), tf.sub(a, b)];
                });
                // the 2 results are new. All intermediates should be disposed.
                expect(tf.memory().numTensors).toBe(4);
                expect(result[0].isDisposed).toBe(false);
                expect(result[0].shape).toEqual([3]);
                expect(result[1].isDisposed).toBe(false);
                expect(result[1].shape).toEqual([3]);
                expect(tf.memory().numTensors).toBe(4);
            });
            // the 2 results should be disposed.
            expect(tf.memory().numTensors).toBe(2);
            a.dispose();
            b.dispose();
            expect(tf.memory().numTensors).toBe(0);
            return [2 /*return*/];
        });
    }); });
    it('basic usage without return', function () {
        var a = tf.tensor1d([1, 2, 3]);
        var b = tf.tensor1d([0, 0, 0]);
        expect(tf.memory().numTensors).toBe(2);
        tf.tidy(function () {
            b = tf.addStrict(a, b);
            b = tf.addStrict(a, b);
            b = tf.addStrict(a, b);
            tf.add(a, b);
        });
        // all intermediates should be disposed.
        expect(tf.memory().numTensors).toBe(2);
    });
    it('nested usage', function () { return __awaiter(_this, void 0, void 0, function () {
        var a, b;
        return __generator(this, function (_a) {
            a = tf.tensor1d([1, 2, 3]);
            b = tf.tensor1d([0, 0, 0]);
            expect(tf.memory().numTensors).toBe(2);
            tf.tidy(function () {
                var result = tf.tidy(function () {
                    b = tf.addStrict(a, b);
                    b = tf.tidy(function () {
                        b = tf.tidy(function () {
                            return tf.addStrict(a, b);
                        });
                        // original a, b, and two intermediates.
                        expect(tf.memory().numTensors).toBe(4);
                        tf.tidy(function () {
                            tf.addStrict(a, b);
                        });
                        // All the intermediates should be cleaned up.
                        expect(tf.memory().numTensors).toBe(4);
                        return tf.addStrict(a, b);
                    });
                    expect(tf.memory().numTensors).toBe(4);
                    return tf.addStrict(a, b);
                });
                expect(tf.memory().numTensors).toBe(3);
                expect(result.isDisposed).toBe(false);
                expect(result.shape).toEqual([3]);
            });
            expect(tf.memory().numTensors).toBe(2);
            return [2 /*return*/];
        });
    }); });
    it('nested usage returns tensor created from outside scope', function () {
        var x = tf.scalar(1);
        tf.tidy(function () {
            tf.tidy(function () {
                return x;
            });
        });
        expect(x.isDisposed).toBe(false);
    });
    it('nested usage with keep works', function () {
        var b;
        tf.tidy(function () {
            var a = tf.scalar(1);
            tf.tidy(function () {
                b = tf.keep(a);
            });
        });
        expect(b.isDisposed).toBe(false);
        b.dispose();
    });
    it('single argument', function () {
        var hasRan = false;
        tf.tidy(function () {
            hasRan = true;
        });
        expect(hasRan).toBe(true);
    });
    it('single argument, but not a function throws error', function () {
        expect(function () {
            tf.tidy('asdf');
        }).toThrowError();
    });
    it('2 arguments, first is string', function () {
        var hasRan = false;
        tf.tidy('name', function () {
            hasRan = true;
        });
        expect(hasRan).toBe(true);
    });
    it('2 arguments, but first is not string throws error', function () {
        expect(function () {
            // tslint:disable-next-line:no-any
            tf.tidy(4, function () { });
        }).toThrowError();
    });
    it('2 arguments, but second is not a function throws error', function () {
        expect(function () {
            // tslint:disable-next-line:no-any
            tf.tidy('name', 'another name');
        }).toThrowError();
    });
    it('works with arbitrary depth of result', function () { return __awaiter(_this, void 0, void 0, function () {
        return __generator(this, function (_a) {
            tf.tidy(function () {
                var res = tf.tidy(function () {
                    return [tf.scalar(1), [[tf.scalar(2)]], { list: [tf.scalar(3)] }];
                });
                expect(res[0].isDisposed).toBe(false);
                // tslint:disable-next-line:no-any
                expect(res[1][0][0].isDisposed).toBe(false);
                // tslint:disable-next-line:no-any
                expect(res[2].list[0].isDisposed).toBe(false);
                expect(tf.memory().numTensors).toBe(3);
                return res[0];
            });
            // Everything but scalar(1) got disposed.
            expect(tf.memory().numTensors).toBe(1);
            return [2 /*return*/];
        });
    }); });
});
//# sourceMappingURL=globals_test.js.map