Distributed training

Joseph Redmon

2014-12-07 28e21152728cbea617948671df064ec75c7953e5

 src/matrix.c

@@ -13,7 +13,7 @@
    free(m.vals);
}

double matrix_accuracy(matrix truth, matrix guess)
float matrix_accuracy(matrix truth, matrix guess)
{
    int k = truth.cols;
    int i;
@@ -22,7 +22,7 @@
        int class = max_index(guess.vals[i], k);
        if(truth.vals[i][class]) ++count;
    }
    return (double)count/truth.rows;
    return (float)count/truth.rows;
}

void matrix_add_matrix(matrix from, matrix to)
@@ -42,9 +42,9 @@
    matrix m;
    m.rows = rows;
    m.cols = cols;
    m.vals = calloc(m.rows, sizeof(double *));
    m.vals = calloc(m.rows, sizeof(float *));
    for(i = 0; i < m.rows; ++i){
        m.vals[i] = calloc(m.cols, sizeof(double));
        m.vals[i] = calloc(m.cols, sizeof(float));
    }
    return m;
}
@@ -55,7 +55,7 @@
    matrix h;
    h.rows = n;
    h.cols = m->cols;
    h.vals = calloc(h.rows, sizeof(double *));
    h.vals = calloc(h.rows, sizeof(float *));
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int index = rand()%m->rows;
        h.vals[i] = m->vals[index];
@@ -64,9 +64,9 @@
    return h;
}

double *pop_column(matrix *m, int c)
float *pop_column(matrix *m, int c)
{
    double *col = calloc(m->rows, sizeof(double));
    float *col = calloc(m->rows, sizeof(float));
    int i, j;
    for(i = 0; i < m->rows; ++i){
        col[i] = m->vals[i][c];
@@ -90,18 +90,18 @@

   int n = 0;
   int size = 1024;
   m.vals = calloc(size, sizeof(double*));
   m.vals = calloc(size, sizeof(float*));
   while((line = fgetl(fp))){
        if(m.cols == -1) m.cols = count_fields(line);
      if(n == size){
         size *= 2;
         m.vals = realloc(m.vals, size*sizeof(double*));
         m.vals = realloc(m.vals, size*sizeof(float*));
      }
      m.vals[n] = parse_fields(line, m.cols);
      free(line);
      ++n;
   }
   m.vals = realloc(m.vals, n*sizeof(double*));
   m.vals = realloc(m.vals, n*sizeof(float*));
    m.rows = n;
   return m;
}