gonna change im2col

Joseph Redmon

2015-03-21 4af116e996fe04b739bf6eee211be36660c212f4

 src/convolutional_kernels.cu

@@ -54,8 +54,9 @@
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, float *in)
extern "C" void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, network_state state)
{
clock_t time = clock();
    int i;
    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
@@ -63,18 +64,34 @@
        convolutional_out_width(layer);

    bias_output_gpu(layer.output_gpu, layer.biases_gpu, layer.batch, layer.n, n);
cudaDeviceSynchronize();
printf("bias %f\n", sec(clock() - time));
time = clock();

float imt=0;
float gemt = 0;
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        im2col_ongpu(in + i*layer.c*layer.h*layer.w, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, layer.col_image_gpu);
time = clock();
        im2col_ongpu(state.input + i*layer.c*layer.h*layer.w, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, layer.col_image_gpu);
cudaDeviceSynchronize();
imt += sec(clock()-time);
time = clock();
        float * a = layer.filters_gpu;
        float * b = layer.col_image_gpu;
        float * c = layer.output_gpu;
        gemm_ongpu(0,0,m,n,k,1.,a,k,b,n,1.,c+i*m*n,n);
cudaDeviceSynchronize();
gemt += sec(clock()-time);
time = clock();
    }
    activate_array_ongpu(layer.output_gpu, m*n*layer.batch, layer.activation);
cudaDeviceSynchronize();
printf("activate %f\n", sec(clock() - time));
printf("im2col %f\n", imt);
printf("gemm %f\n", gemt);
}

extern "C" void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, float *in, float *delta_gpu)
extern "C" void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, network_state state)
{
    float alpha = 1./layer.batch;
    int i;
@@ -86,17 +103,17 @@
    gradient_array_ongpu(layer.output_gpu, m*k*layer.batch, layer.activation, layer.delta_gpu);
    backward_bias_gpu(layer.bias_updates_gpu, layer.delta_gpu, layer.batch, layer.n, k);

    if(delta_gpu) scal_ongpu(layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c, 0, delta_gpu, 1);
    if(state.delta) scal_ongpu(layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c, 0, state.delta, 1);

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        float * a = layer.delta_gpu;
        float * b = layer.col_image_gpu;
        float * c = layer.filter_updates_gpu;

        im2col_ongpu(in + i*layer.c*layer.h*layer.w, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, layer.col_image_gpu);
        im2col_ongpu(state.input + i*layer.c*layer.h*layer.w, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, layer.col_image_gpu);
        gemm_ongpu(0,1,m,n,k,alpha,a + i*m*k,k,b,k,1,c,n);

        if(delta_gpu){
        if(state.delta){

            float * a = layer.filters_gpu;
            float * b = layer.delta_gpu;
@@ -104,7 +121,7 @@

            gemm_ongpu(1,0,n,k,m,1,a,n,b + i*k*m,k,0,c,k);

            col2im_ongpu(layer.col_image_gpu, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta_gpu + i*layer.c*layer.h*layer.w);
            col2im_ongpu(layer.col_image_gpu, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, state.delta + i*layer.c*layer.h*layer.w);
        }
    }
}
@@ -125,22 +142,15 @@
    cuda_push_array(layer.bias_updates_gpu, layer.bias_updates, layer.n);
}

extern "C" void update_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer)
extern "C" void update_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, float learning_rate, float momentum, float decay)
{
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;

/*
    cuda_pull_array(layer.filter_updates_gpu, layer.filter_updates, size);
    cuda_pull_array(layer.filters_gpu, layer.filters, size);
    printf("Filter: %f updates: %f\n", mag_array(layer.filters, size), layer.learning_rate*mag_array(layer.filter_updates, size));
    */
    axpy_ongpu(layer.n, learning_rate, layer.bias_updates_gpu, 1, layer.biases_gpu, 1);
    scal_ongpu(layer.n, momentum, layer.bias_updates_gpu, 1);

    axpy_ongpu(layer.n, layer.learning_rate, layer.bias_updates_gpu, 1, layer.biases_gpu, 1);
    scal_ongpu(layer.n,layer.momentum, layer.bias_updates_gpu, 1);

    axpy_ongpu(size, -layer.decay, layer.filters_gpu, 1, layer.filter_updates_gpu, 1);
    axpy_ongpu(size, layer.learning_rate, layer.filter_updates_gpu, 1, layer.filters_gpu, 1);
    scal_ongpu(size, layer.momentum, layer.filter_updates_gpu, 1);
    //pull_convolutional_layer(layer);
    axpy_ongpu(size, -decay, layer.filters_gpu, 1, layer.filter_updates_gpu, 1);
    axpy_ongpu(size, learning_rate, layer.filter_updates_gpu, 1, layer.filters_gpu, 1);
    scal_ongpu(size, momentum, layer.filter_updates_gpu, 1);
}