good chance I didn't break anything

Joseph Redmon

2016-09-12 5c067dc44785a761a0243d8cd634e3ac17d548ad

 src/parser.c

@@ -551,6 +551,7 @@
    node *n = sections->front;
    if(!n) error("Config file has no sections");
    network net = make_network(sections->size - 1);
    net.gpu_index = gpu_index;
    size_params params;

    section *s = (section *)n->val;
@@ -856,13 +857,13 @@

            for (j = 0; j < l.n; ++j){
                int index = j*l.c*l.size*l.size;
                fwrite(l.filters+index, sizeof(float), l.c*l.size*l.size, fp);
                fwrite(l.weights+index, sizeof(float), l.c*l.size*l.size, fp);
                for (k = 0; k < l.c*l.size*l.size; ++k) fwrite(&zero, sizeof(float), 1, fp);
            }
            for (j = 0; j < l.n; ++j){
                int index = j*l.c*l.size*l.size;
                for (k = 0; k < l.c*l.size*l.size; ++k) fwrite(&zero, sizeof(float), 1, fp);
                fwrite(l.filters+index, sizeof(float), l.c*l.size*l.size, fp);
                fwrite(l.weights+index, sizeof(float), l.c*l.size*l.size, fp);
            }
        }
    }
@@ -876,7 +877,7 @@
        pull_convolutional_layer(l);
    }
#endif
    binarize_filters(l.filters, l.n, l.c*l.size*l.size, l.binary_filters);
    binarize_weights(l.weights, l.n, l.c*l.size*l.size, l.binary_weights);
    int size = l.c*l.size*l.size;
    int i, j, k;
    fwrite(l.biases, sizeof(float), l.n, fp);
@@ -886,7 +887,7 @@
        fwrite(l.rolling_variance, sizeof(float), l.n, fp);
    }
    for(i = 0; i < l.n; ++i){
        float mean = l.binary_filters[i*size];
        float mean = l.binary_weights[i*size];
        if(mean < 0) mean = -mean;
        fwrite(&mean, sizeof(float), 1, fp);
        for(j = 0; j < size/8; ++j){
@@ -894,7 +895,7 @@
            unsigned char c = 0;
            for(k = 0; k < 8; ++k){
                if (j*8 + k >= size) break;
                if (l.binary_filters[index + k] > 0) c = (c | 1<<k);
                if (l.binary_weights[index + k] > 0) c = (c | 1<<k);
            }
            fwrite(&c, sizeof(char), 1, fp);
        }
@@ -919,7 +920,7 @@
        fwrite(l.rolling_mean, sizeof(float), l.n, fp);
        fwrite(l.rolling_variance, sizeof(float), l.n, fp);
    }
    fwrite(l.filters, sizeof(float), num, fp);
    fwrite(l.weights, sizeof(float), num, fp);
}

void save_batchnorm_weights(layer l, FILE *fp)
@@ -952,6 +953,9 @@

void save_weights_upto(network net, char *filename, int cutoff)
{
#ifdef GPU
    cuda_set_device(net.gpu_index);
#endif
    fprintf(stderr, "Saving weights to %s\n", filename);
    FILE *fp = fopen(filename, "w");
    if(!fp) file_error(filename);
@@ -997,7 +1001,7 @@
            int locations = l.out_w*l.out_h;
            int size = l.size*l.size*l.c*l.n*locations;
            fwrite(l.biases, sizeof(float), l.outputs, fp);
            fwrite(l.filters, sizeof(float), size, fp);
            fwrite(l.weights, sizeof(float), size, fp);
        }
    }
    fclose(fp);
@@ -1075,7 +1079,7 @@
            fread(&c, sizeof(char), 1, fp);
            for(k = 0; k < 8; ++k){
                if (j*8 + k >= size) break;
                l.filters[index + k] = (c & 1<<k) ? mean : -mean;
                l.weights[index + k] = (c & 1<<k) ? mean : -mean;
            }
        }
    }
@@ -1099,12 +1103,12 @@
        fread(l.rolling_mean, sizeof(float), l.n, fp);
        fread(l.rolling_variance, sizeof(float), l.n, fp);
    }
    fread(l.filters, sizeof(float), num, fp);
    //if(l.c == 3) scal_cpu(num, 1./256, l.filters, 1);
    fread(l.weights, sizeof(float), num, fp);
    //if(l.c == 3) scal_cpu(num, 1./256, l.weights, 1);
    if (l.flipped) {
        transpose_matrix(l.filters, l.c*l.size*l.size, l.n);
        transpose_matrix(l.weights, l.c*l.size*l.size, l.n);
    }
    //if (l.binary) binarize_filters(l.filters, l.n, l.c*l.size*l.size, l.filters);
    //if (l.binary) binarize_weights(l.weights, l.n, l.c*l.size*l.size, l.weights);
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0){
        push_convolutional_layer(l);
@@ -1115,6 +1119,9 @@

void load_weights_upto(network *net, char *filename, int cutoff)
{
#ifdef GPU
    cuda_set_device(net->gpu_index);
#endif
    fprintf(stderr, "Loading weights from %s...", filename);
    fflush(stdout);
    FILE *fp = fopen(filename, "rb");
@@ -1139,7 +1146,7 @@
        if(l.type == DECONVOLUTIONAL){
            int num = l.n*l.c*l.size*l.size;
            fread(l.biases, sizeof(float), l.n, fp);
            fread(l.filters, sizeof(float), num, fp);
            fread(l.weights, sizeof(float), num, fp);
#ifdef GPU
            if(gpu_index >= 0){
                push_deconvolutional_layer(l);
@@ -1174,7 +1181,7 @@
            int locations = l.out_w*l.out_h;
            int size = l.size*l.size*l.c*l.n*locations;
            fread(l.biases, sizeof(float), l.outputs, fp);
            fread(l.filters, sizeof(float), size, fp);
            fread(l.weights, sizeof(float), size, fp);
#ifdef GPU
            if(gpu_index >= 0){
                push_local_layer(l);