:charizard: :charizard: :charizard:

Joseph Redmon

2016-11-06 252e3b1916cfaca0783c9e90efaa55eb07b1a8cd

 src/darknet.c

@@ -66,7 +66,7 @@
            if(l.type == CONVOLUTIONAL){
                int num = l.n*l.c*l.size*l.size;
                axpy_cpu(l.n, 1, l.biases, 1, out.biases, 1);
                axpy_cpu(num, 1, l.filters, 1, out.filters, 1);
                axpy_cpu(num, 1, l.weights, 1, out.weights, 1);
            }
            if(l.type == CONNECTED){
                axpy_cpu(l.outputs, 1, l.biases, 1, out.biases, 1);
@@ -80,7 +80,7 @@
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            int num = l.n*l.c*l.size*l.size;
            scal_cpu(l.n, 1./n, l.biases, 1);
            scal_cpu(num, 1./n, l.filters, 1);
            scal_cpu(num, 1./n, l.weights, 1);
        }
        if(l.type == CONNECTED){
            scal_cpu(l.outputs, 1./n, l.biases, 1);
@@ -136,17 +136,6 @@
    save_weights_upto(net, outfile, max);
}

void stacked(char *cfgfile, char *weightfile, char *outfile)
{
    gpu_index = -1;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    net.seen = 0;
    save_weights_double(net, outfile);
}

#include "convolutional_layer.h"
void rescale_net(char *cfgfile, char *weightfile, char *outfile)
{
@@ -159,7 +148,7 @@
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            rescale_filters(l, 2, -.5);
            rescale_weights(l, 2, -.5);
            break;
        }
    }
@@ -177,7 +166,7 @@
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            rgbgr_filters(l);
            rgbgr_weights(l);
            break;
        }
    }
@@ -254,6 +243,39 @@
    save_weights(net, outfile);
}

void statistics_net(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    gpu_index = -1;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if (weightfile) {
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    int i;
    for (i = 0; i < net.n; ++i) {
        layer l = net.layers[i];
        if (l.type == CONNECTED && l.batch_normalize) {
            printf("Connected Layer %d\n", i);
            statistics_connected_layer(l);
        }
        if (l.type == GRU && l.batch_normalize) {
            printf("GRU Layer %d\n", i);
            printf("Input Z\n");
            statistics_connected_layer(*l.input_z_layer);
            printf("Input R\n");
            statistics_connected_layer(*l.input_r_layer);
            printf("Input H\n");
            statistics_connected_layer(*l.input_h_layer);
            printf("State Z\n");
            statistics_connected_layer(*l.state_z_layer);
            printf("State R\n");
            statistics_connected_layer(*l.state_r_layer);
            printf("State H\n");
            statistics_connected_layer(*l.state_h_layer);
        }
        printf("\n");
    }
}

void denormalize_net(char *cfgfile, char *weightfile, char *outfile)
{
    gpu_index = -1;
@@ -321,8 +343,7 @@
    gpu_index = -1;
#else
    if(gpu_index >= 0){
        cudaError_t status = cudaSetDevice(gpu_index);
        check_error(status);
        cuda_set_device(gpu_index);
    }
#endif

@@ -374,6 +395,8 @@
        reset_normalize_net(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "denormalize")){
        denormalize_net(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "statistics")){
        statistics_net(argv[2], argv[3]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "normalize")){
        normalize_net(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "rescale")){
@@ -386,8 +409,6 @@
        partial(argv[2], argv[3], argv[4], atoi(argv[5]));
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "average")){
        average(argc, argv);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "stacked")){
        stacked(argv[2], argv[3], argv[4]);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "visualize")){
        visualize(argv[2], (argc > 3) ? argv[3] : 0);
    } else if (0 == strcmp(argv[1], "imtest")){