CUDA so fast

Joseph Redmon

2015-01-23 809f924db2823b9e1eaf3efb9370380edc1f76ed

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
#include "activations.h"
 
#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
 
char *get_activation_string(ACTIVATION a)
{
    switch(a){
        case SIGMOID:
            return "sigmoid";
        case RELU:
            return "relu";
        case RAMP:
            return "ramp";
        case LINEAR:
            return "linear";
        case TANH:
            return "tanh";
        default:
            break;
    }
    return "relu";
}
 
ACTIVATION get_activation(char *s)
{
    if (strcmp(s, "sigmoid")==0) return SIGMOID;
    if (strcmp(s, "relu")==0) return RELU;
    if (strcmp(s, "linear")==0) return LINEAR;
    if (strcmp(s, "ramp")==0) return RAMP;
    if (strcmp(s, "tanh")==0) return TANH;
    fprintf(stderr, "Couldn't find activation function %s, going with ReLU\n", s);
    return RELU;
}
 
float linear_activate(float x){return x;}
float sigmoid_activate(float x){return 1./(1. + exp(-x));}
float relu_activate(float x){return x*(x>0);}
float ramp_activate(float x){return x*(x>0)+.1*x;}
float tanh_activate(float x){return (exp(2*x)-1)/(exp(2*x)+1);}
//float tanh_activate(float x){return x - (x*x*x)/3;}
 
float linear_gradient(float x){return 1;}
float sigmoid_gradient(float x){return (1-x)*x;}
float relu_gradient(float x){return (x>0);}
float ramp_gradient(float x){return (x>0)+.1;}
float tanh_gradient(float x){return 1-x*x;}
 
float activate(float x, ACTIVATION a)
{
    switch(a){
        case LINEAR:
            return linear_activate(x);
        case SIGMOID:
            return sigmoid_activate(x);
        case RELU:
            return relu_activate(x);
        case RAMP:
            return ramp_activate(x);
        case TANH:
            return tanh_activate(x);
    }
    return 0;
}
 
void activate_array(float *x, const int n, const ACTIVATION a)
{
    int i;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        x[i] = activate(x[i], a);
    }
}
 
float gradient(float x, ACTIVATION a)
{
    switch(a){
        case LINEAR:
            return linear_gradient(x);
        case SIGMOID:
            return sigmoid_gradient(x);
        case RELU:
            return relu_gradient(x);
        case RAMP:
            return ramp_gradient(x);
        case TANH:
            return tanh_gradient(x);
    }
    return 0;
}
 
void gradient_array(const float *x, const int n, const ACTIVATION a, float *delta)
{
    int i;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        delta[i] *= gradient(x[i], a);
    }
}