Slowly refactoring and pushing to GPU

Joseph Redmon

2014-05-02 5ef74c2031a040f30a670dc7d60790fc6a9ec720

 src/convolutional_layer.c

@@ -96,33 +96,14 @@
            convolutional_out_width(layer)*
            layer.batch;

    memset(layer.output, 0, m*n*sizeof(float));

    float *a = layer.filters;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.output;
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        im2col_cpu(in+i*(n/layer.batch),  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, b+i*(n/layer.batch));
        im2col_gpu(in+i*(n/layer.batch),  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, b+i*(n/layer.batch));
    }
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);

    for(i = 0; i < m*n; ++i){
        layer.output[i] = activate(layer.output[i], layer.activation);
    }
    //for(i = 0; i < m*n; ++i) if(i%(m*n/10+1)==0) printf("%f, ", layer.output[i]); printf("\n");

}

void gradient_delta_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int i;
    int size = convolutional_out_height(layer)*
                convolutional_out_width(layer)*
                layer.n*
                layer.batch;
    for(i = 0; i < size; ++i){
        layer.delta[i] *= gradient(layer.output[i], layer.activation);
    }
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,0,c,n);
    activate_array(layer.output, m*n, layer.activation);
}

void learn_bias_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
@@ -143,13 +124,13 @@

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 = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer)*
            layer.batch;
    gradient_array(layer.output, m*k, layer.activation, layer.delta);
    learn_bias_convolutional_layer(layer);

    float *a = layer.delta;
    float *b = layer.col_image;
@@ -171,9 +152,7 @@
    float *b = layer.delta;
    float *c = layer.col_image;


    memset(c, 0, m*n*sizeof(float));
    gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,1,c,n);
    gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,0,c,n);

    memset(delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
@@ -183,72 +162,14 @@

void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float step, float momentum, float 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;
    }
    axpy_cpu(layer.n, step, layer.bias_updates, 1, layer.biases, 1);
    scal_cpu(layer.n, momentum, layer.bias_updates, 1);

    scal_cpu(size, 1.-step*decay, layer.filters, 1);
    axpy_cpu(size, step, layer.filter_updates, 1, layer.filters, 1);
    scal_cpu(size, momentum, layer.filter_updates, 1);
}
/*

void backward_convolutional_layer2(convolutional_layer layer, float *input, float *delta)
{
    image in_delta = float_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, float *input)
{
    int i;
    image in_image = float_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, float step, float momentum, float 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()
{