Card matching algo

Edmond Yoo

2018-09-16 176260d82a4d82ce4ce1f09cd6139a50e1a2aa84

 src/network.c

@@ -1,5 +1,6 @@
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <assert.h>
#include "network.h"
#include "image.h"
#include "data.h"
@@ -14,7 +15,6 @@
#include "local_layer.h"
#include "convolutional_layer.h"
#include "activation_layer.h"
#include "deconvolutional_layer.h"
#include "detection_layer.h"
#include "region_layer.h"
#include "normalization_layer.h"
@@ -27,6 +27,26 @@
#include "dropout_layer.h"
#include "route_layer.h"
#include "shortcut_layer.h"
#include "yolo_layer.h"
#include "upsample_layer.h"
#include "parser.h"

network *load_network_custom(char *cfg, char *weights, int clear, int batch)
{
    printf(" Try to load cfg: %s, weights: %s, clear = %d \n", cfg, weights, clear);
    network *net = calloc(1, sizeof(network));
    *net = parse_network_cfg_custom(cfg, batch);
    if (weights && weights[0] != 0) {
        load_weights(net, weights);
    }
    if (clear) (*net->seen) = 0;
    return net;
}

network *load_network(char *cfg, char *weights, int clear)
{
    return load_network_custom(cfg, weights, clear, 0);
}

int get_current_batch(network net)
{
@@ -41,15 +61,37 @@
    net.momentum = 0;
    net.decay = 0;
    #ifdef GPU
        if(gpu_index >= 0) update_network_gpu(net);
        //if(net.gpu_index >= 0) update_network_gpu(net);
    #endif
}

void reset_network_state(network *net, int b)
{
    int i;
    for (i = 0; i < net->n; ++i) {
#ifdef GPU
        layer l = net->layers[i];
        if (l.state_gpu) {
            fill_ongpu(l.outputs, 0, l.state_gpu + l.outputs*b, 1);
        }
        if (l.h_gpu) {
            fill_ongpu(l.outputs, 0, l.h_gpu + l.outputs*b, 1);
        }
#endif
    }
}

void reset_rnn(network *net)
{
    reset_network_state(net, 0);
}

float get_current_rate(network net)
{
    int batch_num = get_current_batch(net);
    int i;
    float rate;
    if (batch_num < net.burn_in) return net.learning_rate * pow((float)batch_num / net.burn_in, net.power);
    switch (net.policy) {
        case CONSTANT:
            return net.learning_rate;
@@ -60,14 +102,15 @@
            for(i = 0; i < net.num_steps; ++i){
                if(net.steps[i] > batch_num) return rate;
                rate *= net.scales[i];
                if(net.steps[i] > batch_num - 1) reset_momentum(net);
                //if(net.steps[i] > batch_num - 1 && net.scales[i] > 1) reset_momentum(net);
            }
            return rate;
        case EXP:
            return net.learning_rate * pow(net.gamma, batch_num);
        case POLY:
            if (batch_num < net.burn_in) return net.learning_rate * pow((float)batch_num / net.burn_in, net.power);
            return net.learning_rate * pow(1 - (float)batch_num / net.max_batches, net.power);
            //if (batch_num < net.burn_in) return net.learning_rate * pow((float)batch_num / net.burn_in, net.power);
            //return net.learning_rate * pow(1 - (float)batch_num / net.max_batches, net.power);
        case RANDOM:
            return net.learning_rate * pow(rand_uniform(0,1), net.power);
        case SIG:
@@ -135,10 +178,15 @@
    net.n = n;
    net.layers = calloc(net.n, sizeof(layer));
    net.seen = calloc(1, sizeof(int));
    #ifdef GPU
#ifdef GPU
    net.input_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
    net.truth_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
    #endif

    net.input16_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
    net.output16_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
    net.max_input16_size = calloc(1, sizeof(size_t));
    net.max_output16_size = calloc(1, sizeof(size_t));
#endif
    return net;
}

@@ -152,49 +200,7 @@
        if(l.delta){
            scal_cpu(l.outputs * l.batch, 0, l.delta, 1);
        }
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            forward_convolutional_layer(l, state);
        } else if(l.type == DECONVOLUTIONAL){
            forward_deconvolutional_layer(l, state);
        } else if(l.type == ACTIVE){
            forward_activation_layer(l, state);
        } else if(l.type == LOCAL){
            forward_local_layer(l, state);
        } else if(l.type == NORMALIZATION){
            forward_normalization_layer(l, state);
        } else if(l.type == BATCHNORM){
            forward_batchnorm_layer(l, state);
        } else if(l.type == DETECTION){
            forward_detection_layer(l, state);
        } else if(l.type == REGION){
            forward_region_layer(l, state);
        } else if(l.type == CONNECTED){
            forward_connected_layer(l, state);
        } else if(l.type == RNN){
            forward_rnn_layer(l, state);
        } else if(l.type == GRU){
            forward_gru_layer(l, state);
        } else if(l.type == CRNN){
            forward_crnn_layer(l, state);
        } else if(l.type == CROP){
            forward_crop_layer(l, state);
        } else if(l.type == COST){
            forward_cost_layer(l, state);
        } else if(l.type == SOFTMAX){
            forward_softmax_layer(l, state);
        } else if(l.type == MAXPOOL){
            forward_maxpool_layer(l, state);
        } else if(l.type == REORG){
            forward_reorg_layer(l, state);
        } else if(l.type == AVGPOOL){
            forward_avgpool_layer(l, state);
        } else if(l.type == DROPOUT){
            forward_dropout_layer(l, state);
        } else if(l.type == ROUTE){
            forward_route_layer(l, net);
        } else if(l.type == SHORTCUT){
            forward_shortcut_layer(l, state);
        }
        l.forward(l, state);
        state.input = l.output;
    }
}
@@ -206,29 +212,17 @@
    float rate = get_current_rate(net);
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            update_convolutional_layer(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == DECONVOLUTIONAL){
            update_deconvolutional_layer(l, rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == CONNECTED){
            update_connected_layer(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == RNN){
            update_rnn_layer(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == GRU){
            update_gru_layer(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == CRNN){
            update_crnn_layer(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == LOCAL){
            update_local_layer(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        if(l.update){
            l.update(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        }
    }
}

float *get_network_output(network net)
{
    #ifdef GPU
        if (gpu_index >= 0) return get_network_output_gpu(net);
    #endif 
#ifdef GPU
    if (gpu_index >= 0) return get_network_output_gpu(net);
#endif
    int i;
    for(i = net.n-1; i > 0; --i) if(net.layers[i].type != COST) break;
    return net.layers[i].output;
@@ -272,47 +266,8 @@
            state.delta = prev.delta;
        }
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            backward_convolutional_layer(l, state);
        } else if(l.type == DECONVOLUTIONAL){
            backward_deconvolutional_layer(l, state);
        } else if(l.type == ACTIVE){
            backward_activation_layer(l, state);
        } else if(l.type == NORMALIZATION){
            backward_normalization_layer(l, state);
        } else if(l.type == BATCHNORM){
            backward_batchnorm_layer(l, state);
        } else if(l.type == MAXPOOL){
            if(i != 0) backward_maxpool_layer(l, state);
        } else if(l.type == REORG){
            backward_reorg_layer(l, state);
        } else if(l.type == AVGPOOL){
            backward_avgpool_layer(l, state);
        } else if(l.type == DROPOUT){
            backward_dropout_layer(l, state);
        } else if(l.type == DETECTION){
            backward_detection_layer(l, state);
        } else if(l.type == REGION){
            backward_region_layer(l, state);
        } else if(l.type == SOFTMAX){
            if(i != 0) backward_softmax_layer(l, state);
        } else if(l.type == CONNECTED){
            backward_connected_layer(l, state);
        } else if(l.type == RNN){
            backward_rnn_layer(l, state);
        } else if(l.type == GRU){
            backward_gru_layer(l, state);
        } else if(l.type == CRNN){
            backward_crnn_layer(l, state);
        } else if(l.type == LOCAL){
            backward_local_layer(l, state);
        } else if(l.type == COST){
            backward_cost_layer(l, state);
        } else if(l.type == ROUTE){
            backward_route_layer(l, net);
        } else if(l.type == SHORTCUT){
            backward_shortcut_layer(l, state);
        }
        if (l.stopbackward) break;
        l.backward(l, state);
    }
}

@@ -356,6 +311,7 @@

float train_network(network net, data d)
{
    assert(d.X.rows % net.batch == 0);
    int batch = net.batch;
    int n = d.X.rows / batch;
    float *X = calloc(batch*d.X.cols, sizeof(float));
@@ -404,16 +360,41 @@
    int i;
    for(i = 0; i < net->n; ++i){
        net->layers[i].batch = b;
        #ifdef CUDNN
#ifdef CUDNN
        if(net->layers[i].type == CONVOLUTIONAL){
            cudnn_convolutional_setup(net->layers + i);
            cudnn_convolutional_setup(net->layers + i, cudnn_fastest);
            /*
            layer *l = net->layers + i;
            cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_fastest);
            // check for excessive memory consumption
            size_t free_byte;
            size_t total_byte;
            check_error(cudaMemGetInfo(&free_byte, &total_byte));
            if (l->workspace_size > free_byte || l->workspace_size >= total_byte / 2) {
                printf(" used slow CUDNN algo without Workspace! \n");
                cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_smallest);
                l->workspace_size = get_workspace_size(*l);
            }
            */
        }
        #endif
#endif
    }
}

int resize_network(network *net, int w, int h)
{
#ifdef GPU
    cuda_set_device(net->gpu_index);
    if(gpu_index >= 0){
        cuda_free(net->workspace);
        if (net->input_gpu) {
            cuda_free(*net->input_gpu);
            *net->input_gpu = 0;
            cuda_free(*net->truth_gpu);
            *net->truth_gpu = 0;
        }
    }
#endif
    int i;
    //if(w == net->w && h == net->h) return 0;
    net->w = w;
@@ -424,12 +405,23 @@
    //fflush(stderr);
    for (i = 0; i < net->n; ++i){
        layer l = net->layers[i];
        //printf(" %d: layer = %d,", i, l.type);
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            resize_convolutional_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == CROP){
            resize_crop_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == MAXPOOL){
            resize_maxpool_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == REGION){
            resize_region_layer(&l, w, h);
        }else if (l.type == YOLO) {
            resize_yolo_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == ROUTE){
            resize_route_layer(&l, net);
        }else if (l.type == SHORTCUT) {
            resize_shortcut_layer(&l, w, h);
        }else if (l.type == UPSAMPLE) {
            resize_upsample_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == REORG){
            resize_reorg_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == AVGPOOL){
@@ -439,6 +431,7 @@
        }else if(l.type == COST){
            resize_cost_layer(&l, inputs);
        }else{
            fprintf(stderr, "Resizing type %d \n", (int)l.type);
            error("Cannot resize this type of layer");
        }
        if(l.workspace_size > workspace_size) workspace_size = l.workspace_size;
@@ -450,8 +443,9 @@
    }
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0){
        cuda_free(net->workspace);
        net->workspace = cuda_make_array(0, (workspace_size-1)/sizeof(float)+1);
        printf(" try to allocate workspace = %zu * sizeof(float), ", workspace_size / sizeof(float) + 1);
        net->workspace = cuda_make_array(0, workspace_size/sizeof(float) + 1);
        printf(" CUDA allocate done! \n");
    }else {
        free(net->workspace);
        net->workspace = calloc(1, workspace_size);
@@ -499,6 +493,11 @@
    return def;
}

layer* get_network_layer(network* net, int i)
{
    return net->layers + i;
}

image get_network_image(network net)
{
    int i;
@@ -521,7 +520,7 @@
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            prev = visualize_convolutional_layer(l, buff, prev);
        }
    } 
    }
}

void top_predictions(network net, int k, int *index)
@@ -550,6 +549,119 @@
    return out;
}

int num_detections(network *net, float thresh)
{
    int i;
    int s = 0;
    for (i = 0; i < net->n; ++i) {
        layer l = net->layers[i];
        if (l.type == YOLO) {
            s += yolo_num_detections(l, thresh);
        }
        if (l.type == DETECTION || l.type == REGION) {
            s += l.w*l.h*l.n;
        }
    }
    return s;
}

detection *make_network_boxes(network *net, float thresh, int *num)
{
    layer l = net->layers[net->n - 1];
    int i;
    int nboxes = num_detections(net, thresh);
    if (num) *num = nboxes;
    detection *dets = calloc(nboxes, sizeof(detection));
    for (i = 0; i < nboxes; ++i) {
        dets[i].prob = calloc(l.classes, sizeof(float));
        if (l.coords > 4) {
            dets[i].mask = calloc(l.coords - 4, sizeof(float));
        }
    }
    return dets;
}


void custom_get_region_detections(layer l, int w, int h, int net_w, int net_h, float thresh, int *map, float hier, int relative, detection *dets, int letter)
{
    box *boxes = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(box));
    float **probs = calloc(l.w*l.h*l.n, sizeof(float *));
    int i, j;
    for (j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) probs[j] = calloc(l.classes, sizeof(float));
    get_region_boxes(l, 1, 1, thresh, probs, boxes, 0, map);
    for (j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) {
        dets[j].classes = l.classes;
        dets[j].bbox = boxes[j];
        dets[j].objectness = 1;
        for (i = 0; i < l.classes; ++i) {
            dets[j].prob[i] = probs[j][i];
        }
    }

    free(boxes);
    free_ptrs((void **)probs, l.w*l.h*l.n);

    //correct_region_boxes(dets, l.w*l.h*l.n, w, h, net_w, net_h, relative);
    correct_yolo_boxes(dets, l.w*l.h*l.n, w, h, net_w, net_h, relative, letter);
}

void fill_network_boxes(network *net, int w, int h, float thresh, float hier, int *map, int relative, detection *dets, int letter)
{
    int prev_classes = -1;
    int j;
    for (j = 0; j < net->n; ++j) {
        layer l = net->layers[j];
        if (l.type == YOLO) {
            int count = get_yolo_detections(l, w, h, net->w, net->h, thresh, map, relative, dets, letter);
            dets += count;
            if (prev_classes < 0) prev_classes = l.classes;
            else if (prev_classes != l.classes) {
                printf(" Error: Different [yolo] layers have different number of classes = %d and %d - check your cfg-file! \n",
                    prev_classes, l.classes);
            }
        }
        if (l.type == REGION) {
            custom_get_region_detections(l, w, h, net->w, net->h, thresh, map, hier, relative, dets, letter);
            //get_region_detections(l, w, h, net->w, net->h, thresh, map, hier, relative, dets);
            dets += l.w*l.h*l.n;
        }
        if (l.type == DETECTION) {
            get_detection_detections(l, w, h, thresh, dets);
            dets += l.w*l.h*l.n;
        }
    }
}

detection *get_network_boxes(network *net, int w, int h, float thresh, float hier, int *map, int relative, int *num, int letter)
{
    detection *dets = make_network_boxes(net, thresh, num);
    fill_network_boxes(net, w, h, thresh, hier, map, relative, dets, letter);
    return dets;
}

void free_detections(detection *dets, int n)
{
    int i;
    for (i = 0; i < n; ++i) {
        free(dets[i].prob);
        if (dets[i].mask) free(dets[i].mask);
    }
    free(dets);
}

float *network_predict_image(network *net, image im)
{
    //image imr = letterbox_image(im, net->w, net->h);
    image imr = resize_image(im, net->w, net->h);
    set_batch_network(net, 1);
    float *p = network_predict(*net, imr.data);
    free_image(imr);
    return p;
}

int network_width(network *net) { return net->w; }
int network_height(network *net) { return net->h; }

matrix network_predict_data_multi(network net, data test, int n)
{
    int i,j,b,m;
@@ -572,7 +684,7 @@
        }
    }
    free(X);
    return pred;   
    return pred;
}

matrix network_predict_data(network net, data test)
@@ -595,7 +707,7 @@
        }
    }
    free(X);
    return pred;   
    return pred;
}

void print_network(network net)
@@ -637,7 +749,7 @@
    printf("%5d %5d\n%5d %5d\n", a, b, c, d);
    float num = pow((abs(b - c) - 1.), 2.);
    float den = b + c;
    printf("%f\n", num/den); 
    printf("%f\n", num/den);
}

float network_accuracy(network net, data d)
@@ -658,7 +770,6 @@
    return acc;
}


float network_accuracy_multi(network net, data d, int n)
{
    matrix guess = network_predict_data_multi(net, d, n);
@@ -670,14 +781,92 @@
void free_network(network net)
{
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
    for (i = 0; i < net.n; ++i) {
        free_layer(net.layers[i]);
    }
    free(net.layers);

    free(net.scales);
    free(net.steps);
    free(net.seen);

#ifdef GPU
    if(*net.input_gpu) cuda_free(*net.input_gpu);
    if(*net.truth_gpu) cuda_free(*net.truth_gpu);
    if(net.input_gpu) free(net.input_gpu);
    if(net.truth_gpu) free(net.truth_gpu);
    if (gpu_index >= 0) cuda_free(net.workspace);
    else free(net.workspace);
    if (*net.input_gpu) cuda_free(*net.input_gpu);
    if (*net.truth_gpu) cuda_free(*net.truth_gpu);
    if (net.input_gpu) free(net.input_gpu);
    if (net.truth_gpu) free(net.truth_gpu);

    if (*net.input16_gpu) cuda_free(*net.input16_gpu);
    if (*net.output16_gpu) cuda_free(*net.output16_gpu);
    if (net.input16_gpu) free(net.input16_gpu);
    if (net.output16_gpu) free(net.output16_gpu);
    if (net.max_input16_size) free(net.max_input16_size);
    if (net.max_output16_size) free(net.max_output16_size);
#else
    free(net.workspace);
#endif
}


void fuse_conv_batchnorm(network net)
{
    int j;
    for (j = 0; j < net.n; ++j) {
        layer *l = &net.layers[j];

        if (l->type == CONVOLUTIONAL) {
            //printf(" Merges Convolutional-%d and batch_norm \n", j);

            if (l->batch_normalize) {
                int f;
                for (f = 0; f < l->n; ++f)
                {
                    l->biases[f] = l->biases[f] - (double)l->scales[f] * l->rolling_mean[f] / (sqrt((double)l->rolling_variance[f]) + .000001f);

                    const size_t filter_size = l->size*l->size*l->c;
                    int i;
                    for (i = 0; i < filter_size; ++i) {
                        int w_index = f*filter_size + i;

                        l->weights[w_index] = (double)l->weights[w_index] * l->scales[f] / (sqrt((double)l->rolling_variance[f]) + .000001f);
                    }
                }

                l->batch_normalize = 0;
#ifdef GPU
                if (gpu_index >= 0) {
                    push_convolutional_layer(*l);
                }
#endif
            }
        }
        else {
            //printf(" Fusion skip layer type: %d \n", l->type);
        }
    }
}



void calculate_binary_weights(network net)
{
    int j;
    for (j = 0; j < net.n; ++j) {
        layer *l = &net.layers[j];

        if (l->type == CONVOLUTIONAL) {
            //printf(" Merges Convolutional-%d and batch_norm \n", j);

            if (l->xnor) {
                //printf("\n %d \n", j);
                l->lda_align = 256; // 256bit for AVX2

                binary_align_weights(l);
            }
        }
    }
    //printf("\n calculate_binary_weights Done! \n");

}