Better partial function

Joseph Redmon

2015-07-20 38bd6ae6ba24fc8c14fd61d1238ae94a983434b3

 src/convolutional_layer.c

@@ -1,266 +1,271 @@
#include "convolutional_layer.h"
#include "utils.h"
#include "mini_blas.h"
#include "im2col.h"
#include "col2im.h"
#include "blas.h"
#include "gemm.h"
#include <stdio.h>
#include <time.h>

image get_convolutional_image(convolutional_layer layer)
int convolutional_out_height(convolutional_layer l)
{
    int h,w,c;
    h = layer.out_h;
    w = layer.out_w;
    c = layer.n;
    return double_to_image(h,w,c,layer.output);
    int h = l.h;
    if (!l.pad) h -= l.size;
    else h -= 1;
    return h/l.stride + 1;
}

image get_convolutional_delta(convolutional_layer layer)
int convolutional_out_width(convolutional_layer l)
{
    int h,w,c;
    h = layer.out_h;
    w = layer.out_w;
    c = layer.n;
    return double_to_image(h,w,c,layer.delta);
    int w = l.w;
    if (!l.pad) w -= l.size;
    else w -= 1;
    return w/l.stride + 1;
}

convolutional_layer *make_convolutional_layer(int h, int w, int c, int n, int size, int stride, ACTIVATION activation)
image get_convolutional_image(convolutional_layer l)
{
    int h,w,c;
    h = convolutional_out_height(l);
    w = convolutional_out_width(l);
    c = l.n;
    return float_to_image(w,h,c,l.output);
}

image get_convolutional_delta(convolutional_layer l)
{
    int h,w,c;
    h = convolutional_out_height(l);
    w = convolutional_out_width(l);
    c = l.n;
    return float_to_image(w,h,c,l.delta);
}

convolutional_layer make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, int pad, ACTIVATION activation)
{
    int i;
    int out_h,out_w;
    size = 2*(size/2)+1; //HA! And you thought you'd use an even sized filter...
    convolutional_layer *layer = calloc(1, sizeof(convolutional_layer));
    layer->h = h;
    layer->w = w;
    layer->c = c;
    layer->n = n;
    layer->stride = stride;
    layer->size = size;
    convolutional_layer l = {0};
    l.type = CONVOLUTIONAL;

    layer->filters = calloc(c*n*size*size, sizeof(double));
    layer->filter_updates = calloc(c*n*size*size, sizeof(double));
    layer->filter_momentum = calloc(c*n*size*size, sizeof(double));
    l.h = h;
    l.w = w;
    l.c = c;
    l.n = n;
    l.batch = batch;
    l.stride = stride;
    l.size = size;
    l.pad = pad;

    layer->biases = calloc(n, sizeof(double));
    layer->bias_updates = calloc(n, sizeof(double));
    layer->bias_momentum = calloc(n, sizeof(double));
    double scale = 2./(size*size);
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = rand_normal()*scale;
    l.filters = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    l.filter_updates = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));

    l.biases = calloc(n, sizeof(float));
    l.bias_updates = calloc(n, sizeof(float));
    //float scale = 1./sqrt(size*size*c);
    float scale = sqrt(2./(size*size*c));
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) l.filters[i] = 2*scale*rand_uniform() - scale;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        //layer->biases[i] = rand_normal()*scale + scale;
        layer->biases[i] = 0;
        l.biases[i] = scale;
    }
    out_h = (h-size)/stride + 1;
    out_w = (w-size)/stride + 1;
    int out_h = convolutional_out_height(l);
    int out_w = convolutional_out_width(l);
    l.out_h = out_h;
    l.out_w = out_w;
    l.out_c = n;
    l.outputs = l.out_h * l.out_w * l.out_c;
    l.inputs = l.w * l.h * l.c;

    layer->col_image = calloc(out_h*out_w*size*size*c, sizeof(double));
    layer->output = calloc(out_h * out_w * n, sizeof(double));
    layer->delta  = calloc(out_h * out_w * n, sizeof(double));
    layer->activation = activation;
    layer->out_h = out_h;
    layer->out_w = out_w;
    l.col_image = calloc(out_h*out_w*size*size*c, sizeof(float));
    l.output = calloc(l.batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    l.delta  = calloc(l.batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));

    #ifdef GPU
    l.filters_gpu = cuda_make_array(l.filters, c*n*size*size);
    l.filter_updates_gpu = cuda_make_array(l.filter_updates, c*n*size*size);

    l.biases_gpu = cuda_make_array(l.biases, n);
    l.bias_updates_gpu = cuda_make_array(l.bias_updates, n);

    l.col_image_gpu = cuda_make_array(l.col_image, out_h*out_w*size*size*c);
    l.delta_gpu = cuda_make_array(l.delta, l.batch*out_h*out_w*n);
    l.output_gpu = cuda_make_array(l.output, l.batch*out_h*out_w*n);
    #endif
    l.activation = activation;

    fprintf(stderr, "Convolutional Layer: %d x %d x %d image, %d filters -> %d x %d x %d image\n", h,w,c,n, out_h, out_w, n);
    srand(0);

    return layer;
    return l;
}

void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, double *in)
void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *l, int w, int h)
{
    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = ((layer.h-layer.size)/layer.stride + 1)*
            ((layer.w-layer.size)/layer.stride + 1);
    l->w = w;
    l->h = h;
    int out_w = convolutional_out_width(*l);
    int out_h = convolutional_out_height(*l);

    memset(layer.output, 0, m*n*sizeof(double));
    l->out_w = out_w;
    l->out_h = out_h;

    double *a = layer.filters;
    double *b = layer.col_image;
    double *c = layer.output;
    l->outputs = l->out_h * l->out_w * l->out_c;
    l->inputs = l->w * l->h * l->c;

    im2col_cpu(in,  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, b);
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
    l->col_image = realloc(l->col_image,
                                out_h*out_w*l->size*l->size*l->c*sizeof(float));
    l->output = realloc(l->output,
                                l->batch*out_h * out_w * l->n*sizeof(float));
    l->delta  = realloc(l->delta,
                                l->batch*out_h * out_w * l->n*sizeof(float));

    #ifdef GPU
    cuda_free(l->col_image_gpu);
    cuda_free(l->delta_gpu);
    cuda_free(l->output_gpu);

    l->col_image_gpu = cuda_make_array(0, out_h*out_w*l->size*l->size*l->c);
    l->delta_gpu = cuda_make_array(0, l->batch*out_h*out_w*l->n);
    l->output_gpu = cuda_make_array(0, l->batch*out_h*out_w*l->n);
    #endif
}

void gradient_delta_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
void bias_output(float *output, float *biases, int batch, int n, int size)
{
    int i;
    for(i = 0; i < layer.out_h*layer.out_w*layer.n; ++i){
        layer.delta[i] *= gradient(layer.output[i], layer.activation);
    }
}

void learn_bias_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int i,j;
    int size = layer.out_h*layer.out_w;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        double sum = 0;
        for(j = 0; j < size; ++j){
            sum += layer.delta[j+i*size];
        }
        layer.bias_updates[i] += sum/size;
    }
}

void learn_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    gradient_delta_convolutional_layer(layer);
    learn_bias_convolutional_layer(layer);
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = ((layer.h-layer.size)/layer.stride + 1)*
            ((layer.w-layer.size)/layer.stride + 1);

    double *a = layer.delta;
    double *b = layer.col_image;
    double *c = layer.filter_updates;

    gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
}

void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double step, double momentum, double decay)
{
    int i;
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        layer.biases[i] += step*layer.bias_updates[i];
        layer.bias_updates[i] *= momentum;
    }
    for(i = 0; i < size; ++i){
        layer.filters[i] += step*(layer.filter_updates[i] - decay*layer.filters[i]);
        layer.filter_updates[i] *= momentum;
    }
}
/*

void backward_convolutional_layer2(convolutional_layer layer, double *input, double *delta)
{
    image in_delta = double_to_image(layer.h, layer.w, layer.c, delta);
    image out_delta = get_convolutional_delta(layer);
    int i,j;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        rotate_image(layer.kernels[i]);
    }

    zero_image(in_delta);
    upsample_image(out_delta, layer.stride, layer.upsampled);
    for(j = 0; j < in_delta.c; ++j){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            two_d_convolve(layer.upsampled, i, layer.kernels[i], j, 1, in_delta, j, layer.edge);
        }
    }

    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        rotate_image(layer.kernels[i]);
    }
}


void learn_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double *input)
{
    int i;
    image in_image = double_to_image(layer.h, layer.w, layer.c, input);
    image out_delta = get_convolutional_delta(layer);
    gradient_delta_convolutional_layer(layer);
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        kernel_update(in_image, layer.kernel_updates[i], layer.stride, i, out_delta, layer.edge);
        layer.bias_updates[i] += avg_image_layer(out_delta, i);
    }
}

void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double step, double momentum, double decay)
{
    int i,j;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        layer.bias_momentum[i] = step*(layer.bias_updates[i]) 
                                + momentum*layer.bias_momentum[i];
        layer.biases[i] += layer.bias_momentum[i];
        layer.bias_updates[i] = 0;
        int pixels = layer.kernels[i].h*layer.kernels[i].w*layer.kernels[i].c;
        for(j = 0; j < pixels; ++j){
            layer.kernel_momentum[i].data[j] = step*(layer.kernel_updates[i].data[j] - decay*layer.kernels[i].data[j]) 
                                                + momentum*layer.kernel_momentum[i].data[j];
            layer.kernels[i].data[j] += layer.kernel_momentum[i].data[j];
        }
        zero_image(layer.kernel_updates[i]);
    }
}
*/

void test_convolutional_layer()
{
    convolutional_layer l = *make_convolutional_layer(4,4,1,1,3,1,LINEAR);
    double input[] =    {1,2,3,4,
                        5,6,7,8,
                        9,10,11,12,
                        13,14,15,16};
    double filter[] =   {.5, 0, .3,
                        0  , 1,  0,
                        .2 , 0,  1};
    double delta[] =    {1, 2,
                        3,  4};
    l.filters = filter;
    forward_convolutional_layer(l, input);
    l.delta = delta;
    learn_convolutional_layer(l);
    image filter_updates = double_to_image(3,3,1,l.filter_updates);
    print_image(filter_updates);
}

image get_convolutional_filter(convolutional_layer layer, int i)
{
    int h = layer.size;
    int w = layer.size;
    int c = layer.c;
    return double_to_image(h,w,c,layer.filters+i*h*w*c);
}

void visualize_convolutional_layer(convolutional_layer layer, char *window)
{
    int color = 1;
    int border = 1;
    int h,w,c;
    int size = layer.size;
    h = size;
    w = (size + border) * layer.n - border;
    c = layer.c;
    if(c != 3 || !color){
        h = (h+border)*c - border;
        c = 1;
    }

    image filters = make_image(h,w,c);
    int i,j;
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        int w_offset = i*(size+border);
        image k = get_convolutional_filter(layer, i);
        //printf("%f ** ", layer.biases[i]);
        //print_image(k);
        image copy = copy_image(k);
        normalize_image(copy);
        for(j = 0; j < k.c; ++j){
            //set_pixel(copy,0,0,j,layer.biases[i]);
        }
        if(c == 3 && color){
            embed_image(copy, filters, 0, w_offset);
        }
        else{
            for(j = 0; j < k.c; ++j){
                int h_offset = j*(size+border);
                image layer = get_image_layer(k, j);
                embed_image(layer, filters, h_offset, w_offset);
                free_image(layer);
    int i,j,b;
    for(b = 0; b < batch; ++b){
        for(i = 0; i < n; ++i){
            for(j = 0; j < size; ++j){
                output[(b*n + i)*size + j] = biases[i];
            }
        }
        free_image(copy);
    }
    image delta = get_convolutional_delta(layer);
}

void backward_bias(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size)
{
    int i,b;
    for(b = 0; b < batch; ++b){
        for(i = 0; i < n; ++i){
            bias_updates[i] += sum_array(delta+size*(i+b*n), size);
        }
    }
}


void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer l, network_state state)
{
    int out_h = convolutional_out_height(l);
    int out_w = convolutional_out_width(l);
    int i;

    bias_output(l.output, l.biases, l.batch, l.n, out_h*out_w);

    int m = l.n;
    int k = l.size*l.size*l.c;
    int n = out_h*out_w;

    float *a = l.filters;
    float *b = l.col_image;
    float *c = l.output;

    for(i = 0; i < l.batch; ++i){
        im2col_cpu(state.input, l.c, l.h, l.w, 
            l.size, l.stride, l.pad, b);
        gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
        c += n*m;
        state.input += l.c*l.h*l.w;
    }
    activate_array(l.output, m*n*l.batch, l.activation);
}

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer l, network_state state)
{
    int i;
    int m = l.n;
    int n = l.size*l.size*l.c;
    int k = convolutional_out_height(l)*
        convolutional_out_width(l);

    gradient_array(l.output, m*k*l.batch, l.activation, l.delta);
    backward_bias(l.bias_updates, l.delta, l.batch, l.n, k);

    if(state.delta) memset(state.delta, 0, l.batch*l.h*l.w*l.c*sizeof(float));

    for(i = 0; i < l.batch; ++i){
        float *a = l.delta + i*m*k;
        float *b = l.col_image;
        float *c = l.filter_updates;

        float *im = state.input+i*l.c*l.h*l.w;

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

        if(state.delta){
            a = l.filters;
            b = l.delta + i*m*k;
            c = l.col_image;

            gemm(1,0,n,k,m,1,a,n,b,k,0,c,k);

            col2im_cpu(l.col_image, l.c,  l.h,  l.w,  l.size,  l.stride, l.pad, state.delta+i*l.c*l.h*l.w);
        }
    }
}

void update_convolutional_layer(convolutional_layer l, int batch, float learning_rate, float momentum, float decay)
{
    int size = l.size*l.size*l.c*l.n;
    axpy_cpu(l.n, learning_rate/batch, l.bias_updates, 1, l.biases, 1);
    scal_cpu(l.n, momentum, l.bias_updates, 1);

    axpy_cpu(size, -decay*batch, l.filters, 1, l.filter_updates, 1);
    axpy_cpu(size, learning_rate/batch, l.filter_updates, 1, l.filters, 1);
    scal_cpu(size, momentum, l.filter_updates, 1);
}


image get_convolutional_filter(convolutional_layer l, int i)
{
    int h = l.size;
    int w = l.size;
    int c = l.c;
    return float_to_image(w,h,c,l.filters+i*h*w*c);
}

void rgbgr_filters(convolutional_layer l)
{
    int i;
    for(i = 0; i < l.n; ++i){
        image im = get_convolutional_filter(l, i);
        if (im.c == 3) {
            rgbgr_image(im);
        }
    }
}

image *get_filters(convolutional_layer l)
{
    image *filters = calloc(l.n, sizeof(image));
    int i;
    for(i = 0; i < l.n; ++i){
        filters[i] = copy_image(get_convolutional_filter(l, i));
    }
    return filters;
}

image *visualize_convolutional_layer(convolutional_layer l, char *window, image *prev_filters)
{
    image *single_filters = get_filters(l);
    show_images(single_filters, l.n, window);

    image delta = get_convolutional_image(l);
    image dc = collapse_image_layers(delta, 1);
    char buff[256];
    sprintf(buff, "%s: Delta", window);
    show_image(dc, buff);
    sprintf(buff, "%s: Output", window);
    //show_image(dc, buff);
    //save_image(dc, buff);
    free_image(dc);
    show_image(filters, window);
    free_image(filters);
    return single_filters;
}