Working?

Joseph Redmon

2013-12-03 0d6bb5d44d8e815ebf6ccce1dae2f83178780e7b

 src/tests.c

@@ -6,6 +6,7 @@
#include "parser.h"
#include "data.h"
#include "matrix.h"
#include "utils.h"

#include <time.h>
#include <stdlib.h>
@@ -21,7 +22,7 @@
    int i;
    clock_t start = clock(), end;
    for(i = 0; i < 1000; ++i){
        convolve(dog, kernel, 1, 0, edge);
        convolve(dog, kernel, 1, 0, edge, 1);
    }
    end = clock();
    printf("Convolutions: %lf seconds\n", (double)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC);
@@ -57,6 +58,61 @@
    show_image_layers(get_maxpool_image(mlayer), "Test Maxpool Layer");
}

void verify_convolutional_layer()
{
    srand(0);
    int i;
    int n = 1;
    int stride = 1;
    int size = 3;
    double eps = .00000001;
    image test = make_random_image(5,5, 1);
    convolutional_layer layer = *make_convolutional_layer(test.h,test.w,test.c, n, size, stride, RELU);
    image out = get_convolutional_image(layer);
    double **jacobian = calloc(test.h*test.w*test.c, sizeof(double));
    
    forward_convolutional_layer(layer, test.data);
    image base = copy_image(out);

    for(i = 0; i < test.h*test.w*test.c; ++i){
        test.data[i] += eps;
        forward_convolutional_layer(layer, test.data);
        image partial = copy_image(out);
        subtract_image(partial, base);
        scale_image(partial, 1/eps);
        jacobian[i] = partial.data;
        test.data[i] -= eps;
    }
    double **jacobian2 = calloc(out.h*out.w*out.c, sizeof(double));
    image in_delta = make_image(test.h, test.w, test.c);
    image out_delta = get_convolutional_delta(layer);
    for(i = 0; i < out.h*out.w*out.c; ++i){
        out_delta.data[i] = 1;
        backward_convolutional_layer2(layer, test.data, in_delta.data);
        image partial = copy_image(in_delta);
        jacobian2[i] = partial.data;
        out_delta.data[i] = 0;
    }
    int j;
    double *j1 = calloc(test.h*test.w*test.c*out.h*out.w*out.c, sizeof(double));
    double *j2 = calloc(test.h*test.w*test.c*out.h*out.w*out.c, sizeof(double));
    for(i = 0; i < test.h*test.w*test.c; ++i){
        for(j =0 ; j < out.h*out.w*out.c; ++j){
            j1[i*out.h*out.w*out.c + j] = jacobian[i][j];
            j2[i*out.h*out.w*out.c + j] = jacobian2[j][i];
            printf("%f %f\n", jacobian[i][j], jacobian2[j][i]);
        }
    }


    image mj1 = double_to_image(test.w*test.h*test.c, out.w*out.h*out.c, 1, j1);
    image mj2 = double_to_image(test.w*test.h*test.c, out.w*out.h*out.c, 1, j2);
    printf("%f %f\n", avg_image_layer(mj1,0), avg_image_layer(mj2,0));
    show_image(mj1, "forward jacobian");
    show_image(mj2, "backward jacobian");
    
}

void test_load()
{
    image dog = load_image("dog.jpg");
@@ -119,30 +175,26 @@

void test_data()
{
    batch train = random_batch("train_paths.txt", 101);
    char *labels[] = {"cat","dog"};
    batch train = random_batch("train_paths.txt", 101,labels, 2);
    show_image(train.images[0], "Test Data Loading");
    show_image(train.images[100], "Test Data Loading");
    show_image(train.images[10], "Test Data Loading");
    free_batch(train);
}

void test_train()
void test_full()
{
    network net = parse_network_cfg("test.cfg");
    network net = parse_network_cfg("full.cfg");
    srand(0);
    //visualize_network(net);
    int i = 1000;
    //while(1){
    while(i > 0){
        batch train = random_batch("train_paths.txt", 100);
    int i = 0;
    char *labels[] = {"cat","dog"};
    while(i++ < 1000 || 1){
        batch train = random_batch("train_paths.txt", 1000, labels, 2);
        train_network_batch(net, train);
        //show_image_layers(get_network_image(net), "hey");
        //visualize_network(net);
        //cvWaitKey(0);
        free_batch(train);
        --i;
        printf("Round %d\n", i);
        }
    //}
}

double error_network(network net, matrix m, double *truth)
@@ -158,9 +210,90 @@
    return (double)correct/m.rows;
}

void classify_random_filters()
double **one_hot(double *a, int n, int k)
{
    network net = parse_network_cfg("random_filter_finish.cfg");
    int i;
    double **t = calloc(n, sizeof(double*));
    for(i = 0; i < n; ++i){
        t[i] = calloc(k, sizeof(double));
        int index = (int)a[i];
        t[i][index] = 1;
    }
    return t;
}

void test_nist()
{
    network net = parse_network_cfg("nist.cfg");
    matrix m = csv_to_matrix("images/nist_train.csv");
    matrix ho = hold_out_matrix(&m, 3000);
    double *truth_1d = pop_column(&m, 0);
    double **truth = one_hot(truth_1d, m.rows, 10);
    double *ho_truth_1d = pop_column(&ho, 0);
    double **ho_truth = one_hot(ho_truth_1d, ho.rows, 10);
    int i,j;
    clock_t start = clock(), end;
    int count = 0;
    double lr = .0001;
    while(++count <= 3000000){
        //lr *= .99;
        int index = 0;
        int correct = 0;
        for(i = 0; i < 1000; ++i){
            index = rand()%m.rows;
            normalize_array(m.vals[index], 28*28);
            forward_network(net, m.vals[index]);
            double *out = get_network_output(net);
            double *delta = get_network_delta(net);
            int max_i = 0;
            double max = out[0];
            for(j = 0; j < 10; ++j){
                delta[j] = truth[index][j]-out[j];
                if(out[j] > max){
                    max = out[j];
                    max_i = j;
                }
            }
            if(truth[index][max_i]) ++correct;
            learn_network(net, m.vals[index]);
            update_network(net, lr);
        }
        print_network(net);
        image input = double_to_image(28,28,1, m.vals[index]);
        show_image(input, "Input");
        image o = get_network_image(net);
        show_image_collapsed(o, "Output");
        visualize_network(net);
        cvWaitKey(100);
        //double test_acc = error_network(net, m, truth);
        //double valid_acc = error_network(net, ho, ho_truth);
        //printf("%f, %f\n", test_acc, valid_acc);
        fprintf(stderr, "%5d: %f %f\n",count, (double)correct/1000, lr);
        //if(valid_acc > .70) break;
    }
    end = clock();
    printf("Neural Net Learning: %lf seconds\n", (double)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC);
}

void test_kernel_update()
{
    srand(0);
    double delta[] = {.1};
    double input[] = {.3, .5, .3, .5, .5, .5, .5, .0, .5};
    double kernel[] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9};
    convolutional_layer layer = *make_convolutional_layer(3, 3, 1, 1, 3, 1, IDENTITY);
    layer.kernels[0].data = kernel;
    layer.delta = delta;
    learn_convolutional_layer(layer, input);
    print_image(layer.kernels[0]);
    print_image(get_convolutional_delta(layer));
    print_image(layer.kernel_updates[0]);
    
}

void test_random_classify()
{
    network net = parse_network_cfg("connected.cfg");
    matrix m = csv_to_matrix("train.csv");
    matrix ho = hold_out_matrix(&m, 2500);
    double *truth = pop_column(&m, 0);
@@ -181,7 +314,7 @@
           // printf("%f\n", delta[0]);
            //printf("%f %f\n", truth[index], out[0]);
            learn_network(net, m.vals[index]);
            update_network(net, .000005);
            update_network(net, .00001);
        }
        double test_acc = error_network(net, m, truth);
        double valid_acc = error_network(net, ho, ho_truth);
@@ -203,15 +336,16 @@
    printf("Neural Net Learning: %lf seconds\n", (double)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC);
}

void test_random_filters()
void test_random_preprocess()
{
    FILE *file = fopen("test.csv", "w");
    FILE *file = fopen("train.csv", "w");
    char *labels[] = {"cat","dog"};
    int i,j,k;
    srand(0);
    network net = parse_network_cfg("test_random_filter.cfg");
    network net = parse_network_cfg("convolutional.cfg");
    for(i = 0; i < 100; ++i){
        printf("%d\n", i);
        batch part = get_batch("test_paths.txt", i, 100);
        batch part = get_batch("train_paths.txt", i, 100, labels, 2);
        for(j = 0; j < part.n; ++j){
            forward_network(net, part.images[j].data);
            double *out = get_network_output(net);
@@ -227,9 +361,11 @@

int main()
{
    //classify_random_filters();
    //test_random_filters();
    test_train();
    //test_kernel_update();
    //test_nist();
    test_full();
    //test_random_preprocess();
    //test_random_classify();
    //test_parser();
    //test_backpropagate();
    //test_ann();
@@ -239,6 +375,7 @@
    //test_load();
    //test_network();
    //test_convolutional_layer();
    //verify_convolutional_layer();
    //test_color();
    cvWaitKey(0);
    return 0;