saving weight files as binaries, hell yeah

Joseph Redmon

2015-02-07 2f62fe33c913cd9484fe7f2486889d12292c66e0

 src/convolutional_layer.c

@@ -66,10 +66,8 @@
    layer->biases = calloc(n, sizeof(float));
    layer->bias_updates = calloc(n, sizeof(float));
    float scale = 1./sqrt(size*size*c);
    //scale = .05;
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = scale*rand_normal();
    for(i = 0; i < n; ++i){
        //layer->biases[i] = rand_normal()*scale + scale;
        layer->biases[i] = scale;
    }
    int out_h = convolutional_out_height(*layer);
@@ -155,18 +153,20 @@

void learn_bias_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    float alpha = 1./layer.batch;
    int i,b;
    int size = convolutional_out_height(layer)
        *convolutional_out_width(layer);
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            layer.bias_updates[i] += sum_array(layer.delta+size*(i+b*layer.n), size);
            layer.bias_updates[i] += alpha * sum_array(layer.delta+size*(i+b*layer.n), size);
        }
    }
}

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float *in, float *delta)
{
    float alpha = 1./layer.batch;
    int i;
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
@@ -188,7 +188,7 @@

        im2col_cpu(im, layer.c, layer.h, layer.w, 
                layer.size, layer.stride, layer.pad, b);
        gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
        gemm(0,1,m,n,k,alpha,a,k,b,k,1,c,n);

        if(delta){
            a = layer.filters;