good chance I didn't break anything

Joseph Redmon

2016-09-12 5c067dc44785a761a0243d8cd634e3ac17d548ad

 src/network_kernels.cu

@@ -209,6 +209,7 @@

float train_network_datum_gpu(network net, float *x, float *y)
{
    *net.seen += net.batch;
    forward_backward_network_gpu(net, x, y);
    float error = get_network_cost(net);
    if (((*net.seen) / net.batch) % net.subdivisions == 0) update_network_gpu(net);
@@ -226,25 +227,115 @@
{
    train_args args = *(train_args*)ptr;

    cudaError_t status = cudaSetDevice(args.net.gpu_index);
    check_error(status);
    cuda_set_device(args.net.gpu_index);
    forward_backward_network_gpu(args.net, args.X, args.y);
    free(ptr);
    return 0;
}

pthread_t train_network_in_thread(train_args args)
pthread_t train_network_in_thread(network net, float *X, float *y)
{
    pthread_t thread;
    train_args *ptr = (train_args *)calloc(1, sizeof(train_args));
    *ptr = args;
    ptr->net = net;
    ptr->X = X;
    ptr->y = y;
    if(pthread_create(&thread, 0, train_thread, ptr)) error("Thread creation failed");
    return thread;
}

void pull_updates(layer l)
{
#ifdef GPU
    if(l.type == CONVOLUTIONAL){
        cuda_pull_array(l.bias_updates_gpu, l.bias_updates, l.n);
        cuda_pull_array(l.weight_updates_gpu, l.weight_updates, l.n*l.size*l.size*l.c);
        if(l.scale_updates) cuda_pull_array(l.scale_updates_gpu, l.scale_updates, l.n);
    } else if(l.type == CONNECTED){
        cuda_pull_array(l.bias_updates_gpu, l.bias_updates, l.outputs);
        cuda_pull_array(l.weight_updates_gpu, l.weight_updates, l.outputs*l.inputs);
    }
#endif
}

void push_updates(layer l)
{
#ifdef GPU
    if(l.type == CONVOLUTIONAL){
        cuda_push_array(l.bias_updates_gpu, l.bias_updates, l.n);
        cuda_push_array(l.weight_updates_gpu, l.weight_updates, l.n*l.size*l.size*l.c);
        if(l.scale_updates) cuda_push_array(l.scale_updates_gpu, l.scale_updates, l.n);
    } else if(l.type == CONNECTED){
        cuda_push_array(l.bias_updates_gpu, l.bias_updates, l.outputs);
        cuda_push_array(l.weight_updates_gpu, l.weight_updates, l.outputs*l.inputs);
    }
#endif
}

void merge_updates(layer l, layer base)
{
    if (l.type == CONVOLUTIONAL) {
        axpy_cpu(l.n, 1, l.bias_updates, 1, base.bias_updates, 1);
        axpy_cpu(l.n*l.size*l.size*l.c, 1, l.weight_updates, 1, base.weight_updates, 1);
        if (l.scale_updates) {
            axpy_cpu(l.n, 1, l.scale_updates, 1, base.scale_updates, 1);
        }
    } else if(l.type == CONNECTED) {
        axpy_cpu(l.outputs, 1, l.bias_updates, 1, base.bias_updates, 1);
        axpy_cpu(l.outputs*l.inputs, 1, l.weight_updates, 1, base.weight_updates, 1);
    }
}

void distribute_updates(layer l, layer base)
{
    if (l.type == CONVOLUTIONAL) {
        copy_cpu(l.n, base.bias_updates, 1, l.bias_updates, 1);
        copy_cpu(l.n*l.size*l.size*l.c, base.weight_updates, 1, l.weight_updates, 1);
        if (l.scale_updates) {
            copy_cpu(l.n, base.scale_updates, 1, l.scale_updates, 1);
        }
    } else if(l.type == CONNECTED) {
        copy_cpu(l.outputs, base.bias_updates, 1, l.bias_updates, 1);
        copy_cpu(l.outputs*l.inputs, base.weight_updates, 1, l.weight_updates, 1);
    }
}

void sync_updates(network *nets, int n)
{
    int i,j;
    int layers = nets[0].n;
    network net = nets[0];
    for (j = 0; j < layers; ++j) {
        layer base = net.layers[j];
        cuda_set_device(net.gpu_index);
        pull_updates(base);
        for (i = 1; i < n; ++i) {
            cuda_set_device(nets[i].gpu_index);
            layer l = nets[i].layers[j];
            pull_updates(l);
            merge_updates(l, base);
        }
        for (i = 1; i < n; ++i) {
            cuda_set_device(nets[i].gpu_index);
            layer l = nets[i].layers[j];
            distribute_updates(l, base);
            push_updates(l);
        }
        cuda_set_device(net.gpu_index);
        push_updates(base);
    }
    for (i = 0; i < n; ++i) {
        cuda_set_device(nets[i].gpu_index);
        if(i > 0) nets[i].momentum = 0;
        update_network_gpu(nets[i]);
    }
}

float train_networks(network *nets, int n, data d)
{
    int batch = nets[0].batch;
    assert(batch * n == d.X.rows);
    assert(nets[0].subdivisions % n == 0);
    float **X = (float **) calloc(n, sizeof(float *));
    float **y = (float **) calloc(n, sizeof(float *));
    pthread_t *threads = (pthread_t *) calloc(n, sizeof(pthread_t));
@@ -255,11 +346,20 @@
        X[i] = (float *) calloc(batch*d.X.cols, sizeof(float));
        y[i] = (float *) calloc(batch*d.y.cols, sizeof(float));
        get_next_batch(d, batch, i*batch, X[i], y[i]);
        float err = train_network_datum(nets[i], X[i], y[i]);
        sum += err;
        threads[i] = train_network_in_thread(nets[i], X[i], y[i]);
    }
    for(i = 0; i < n; ++i){
        pthread_join(threads[i], 0);
        *nets[i].seen += n*nets[i].batch;
        printf("%f\n", get_network_cost(nets[i]) / batch);
        sum += get_network_cost(nets[i]);
        free(X[i]);
        free(y[i]);
    }
    if (((*nets[0].seen) / nets[0].batch) % nets[0].subdivisions == 0) sync_updates(nets, n);
    free(X);
    free(y);
    free(threads);
    return (float)sum/(n*batch);
}