saving weight files as binaries, hell yeah

Joseph Redmon

2015-02-07 2f62fe33c913cd9484fe7f2486889d12292c66e0

 src/darknet.c

@@ -206,11 +206,32 @@
}
*/

void train_imagenet(char *cfgfile)
char *basename(char *cfgfile)
{
    float avg_loss = 1;
    char *c = cfgfile;
    char *next;
    while((next = strchr(c, '/')))
    {
        c = next+1;
    }
    c = copy_string(c);
    next = strchr(c, '_');
    if (next) *next = 0;
    next = strchr(c, '.');
    if (next) *next = 0;
    return c;
}

void train_imagenet(char *cfgfile, char *weightfile)
{
    float avg_loss = -1;
    srand(time(0));
    char *base = basename(cfgfile);
    printf("%s\n", base);
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    //test_learn_bias(*(convolutional_layer *)net.layers[1]);
    //set_learning_network(&net, net.learning_rate, 0, net.decay);
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
@@ -235,21 +256,25 @@
        time=clock();
        float loss = train_network(net, train);
        net.seen += imgs;
        if(avg_loss == -1) avg_loss = loss;
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;
        printf("%d: %f, %f avg, %lf seconds, %d images\n", i, loss, avg_loss, sec(clock()-time), net.seen);
        free_data(train);
        if(i%100==0){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/imagenet_backup/vgg_%d.cfg", i);
            save_network(net, buff);
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/imagenet_backup/%s_%d.weights",base, i);
            save_weights(net, buff);
        }
    }
}

void validate_imagenet(char *filename)
void validate_imagenet(char *filename, char *weightfile)
{
    int i = 0;
    network net = parse_network_cfg(filename);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    srand(time(0));

    char **labels = get_labels("/home/pjreddie/data/imagenet/cls.val.labels.list");
@@ -272,7 +297,6 @@

        pthread_join(load_thread, 0);
        val = buffer;
        //normalize_data_rows(val);

        num = (i+1)*m/splits - i*m/splits;
        char **part = paths+(i*m/splits);
@@ -312,6 +336,7 @@

void test_init(char *cfgfile)
{
    gpu_index = -1;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    set_batch_network(&net, 1);
    srand(2222222);
@@ -345,20 +370,20 @@
}
void test_dog(char *cfgfile)
{
    image im = load_image_color("data/dog.jpg", 224, 224);
    image im = load_image_color("data/dog.jpg", 256, 256);
    translate_image(im, -128);
    print_image(im);
    float *X = im.data;
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    set_batch_network(&net, 1);
    float *predictions = network_predict(net, X);
    network_predict(net, X);
    image crop = get_network_image_layer(net, 0);
    //show_image(crop, "cropped");
   // print_image(crop);
    //show_image(im, "orig");
    show_image(crop, "cropped");
    print_image(crop);
    show_image(im, "orig");
    float * inter = get_network_output(net);
    pm(1000, 1, inter);
    //cvWaitKey(0);
    cvWaitKey(0);
}

void test_imagenet(char *cfgfile)
@@ -377,7 +402,7 @@
        strtok(filename, "\n");
        image im = load_image_color(filename, 256, 256);
        translate_image(im, -128);
        //scale_image(im, 1/128.);
        scale_image(im, 1/128.);
        printf("%d %d %d\n", im.h, im.w, im.c);
        float *X = im.data;
        time=clock();
@@ -567,7 +592,6 @@
    float *in = calloc(size, sizeof(float));
    int i;
    for(i = 0; i < size; ++i) in[i] = rand_normal();
    float *in_gpu = cuda_make_array(in, size);
    convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[0];
    int out_size = convolutional_out_height(layer)*convolutional_out_width(layer)*layer.batch;
    cuda_compare(layer.output_gpu, layer.output, out_size, "nothing");
@@ -684,14 +708,18 @@
{
    int i;
    for(i = index; i < argc-1; ++i) argv[i] = argv[i+1];
    argv[i] = 0;
}

int find_arg(int argc, char* argv[], char *arg)
{
    int i;
    for(i = 0; i < argc; ++i) if(0==strcmp(argv[i], arg)) {
        del_arg(argc, argv, i);
        return 1;
    for(i = 0; i < argc; ++i) {
        if(!argv[i]) continue;
        if(0==strcmp(argv[i], arg)) {
            del_arg(argc, argv, i);
            return 1;
        }
    }
    return 0;
}
@@ -700,6 +728,7 @@
{
    int i;
    for(i = 0; i < argc-1; ++i){
        if(!argv[i]) continue;
        if(0==strcmp(argv[i], arg)){
            def = atoi(argv[i+1]);
            del_arg(argc, argv, i);
@@ -710,6 +739,20 @@
    return def;
}

void scale_rate(char *filename, float scale)
{
    // Ready for some weird shit??
    FILE *fp = fopen(filename, "r+b");
    if(!fp) file_error(filename);
    float rate = 0;
    fread(&rate, sizeof(float), 1, fp);
    printf("Scaling learning rate from %f to %f\n", rate, rate*scale);
    rate = rate*scale;
    fseek(fp, 0, SEEK_SET);
    fwrite(&rate, sizeof(float), 1, fp);
    fclose(fp);
}

int main(int argc, char **argv)
{
    //test_convolutional_layer();
@@ -746,12 +789,12 @@
    else if(0==strcmp(argv[1], "ctrain")) train_cifar10(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "nist")) train_nist(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "ctest")) test_cifar10(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "train")) train_imagenet(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "train")) train_imagenet(argv[2], (argc > 3)? argv[3] : 0);
    //else if(0==strcmp(argv[1], "client")) train_imagenet_distributed(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "detect")) test_detection(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "init")) test_init(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "visualize")) test_visualize(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "valid")) validate_imagenet(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "valid")) validate_imagenet(argv[2], (argc > 3)? argv[3] : 0);
    else if(0==strcmp(argv[1], "testnist")) test_nist(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "validetect")) validate_detection_net(argv[2]);
    else if(argc < 4){
@@ -759,6 +802,7 @@
        return 0;
    }
    else if(0==strcmp(argv[1], "compare")) compare_nist(argv[2], argv[3]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "scale")) scale_rate(argv[2], atof(argv[3]));
    fprintf(stderr, "Success!\n");
    return 0;
}