Makefile

Joseph Redmon

2016-03-14 68213b835b9f15cb449ad2037a8b51c17a3de07b

 src/convolutional_kernels.cu

@@ -115,17 +115,57 @@
    }
}

__global__ void dot_kernel(float *output, float scale, int batch, int n, int size, float *delta)
{
    int index = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    int f1 = index / n;
    int f2 = index % n;
    if (f2 <= f1) return;
    
    float sum = 0;
    float norm1 = 0;
    float norm2 = 0;
    int b, i;
    for(b = 0; b <  batch; ++b){
        for(i = 0; i < size; ++i){
            int i1 = b * size * n + f1 * size + i;
            int i2 = b * size * n + f2 * size + i;
            sum += output[i1] * output[i2];
            norm1 += output[i1] * output[i1];
            norm2 += output[i2] * output[i2];
        }
    }
    norm1 = sqrt(norm1);
    norm2 = sqrt(norm2);
    float norm = norm1 * norm2;
    sum = sum / norm;
    for(b = 0; b <  batch; ++b){
        for(i = 0; i < size; ++i){
            int i1 = b * size * n + f1 * size + i;
            int i2 = b * size * n + f2 * size + i;
            delta[i1] += - scale * sum * output[i2] / norm;
            delta[i2] += - scale * sum * output[i1] / norm;
        }
    }
}

void dot_error_gpu(layer l)
{
    dot_kernel<<<cuda_gridsize(l.n*l.n), BLOCK>>>(l.output_gpu, l.dot, l.batch, l.n, l.out_w * l.out_h, l.delta_gpu);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

void backward_bias_gpu(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size)
{
    backward_bias_kernel<<<n, BLOCK>>>(bias_updates, delta, batch, n, size);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

void swap_binary(convolutional_layer l)
void swap_binary(convolutional_layer *l)
{
        float *swap = l.filters_gpu;
        l.filters_gpu = l.binary_filters_gpu;
        l.binary_filters_gpu = swap;
    float *swap = l->filters_gpu;
    l->filters_gpu = l->binary_filters_gpu;
    l->binary_filters_gpu = swap;
}

void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer l, network_state state)
@@ -139,7 +179,7 @@
    fill_ongpu(l.outputs*l.batch, 0, l.output_gpu, 1);
    if(l.binary){
        binarize_filters_gpu(l.filters_gpu, l.n, l.c*l.size*l.size, l.binary_filters_gpu);
        swap_binary(l);
        swap_binary(&l);
    }

    for(i = 0; i < l.batch; ++i){
@@ -150,8 +190,8 @@
        gemm_ongpu(0,0,m,n,k,1.,a,k,b,n,1.,c+i*m*n,n);
    }

    if(l.batch_normalize){
        if(state.train){
    if (l.batch_normalize) {
        if (state.train) {
            fast_mean_gpu(l.output_gpu, l.batch, l.n, l.out_h*l.out_w, l.mean_gpu);
            fast_variance_gpu(l.output_gpu, l.mean_gpu, l.batch, l.n, l.out_h*l.out_w, l.variance_gpu);

@@ -172,7 +212,8 @@
    add_bias_gpu(l.output_gpu, l.biases_gpu, l.batch, l.n, n);

    activate_array_ongpu(l.output_gpu, m*n*l.batch, l.activation);
    if(l.binary) swap_binary(l);
    if(l.dot > 0) dot_error_gpu(l);
    if(l.binary) swap_binary(&l);
}

void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer l, network_state state)
@@ -206,7 +247,7 @@
        gemm_ongpu(0,1,m,n,k,1,a + i*m*k,k,b,k,1,c,n);

        if(state.delta){
            if(l.binary) swap_binary(l);
            if(l.binary) swap_binary(&l);
            float * a = l.filters_gpu;
            float * b = l.delta_gpu;
            float * c = l.col_image_gpu;
@@ -214,7 +255,7 @@
            gemm_ongpu(1,0,n,k,m,1,a,n,b + i*k*m,k,0,c,k);

            col2im_ongpu(l.col_image_gpu, l.c,  l.h,  l.w,  l.size,  l.stride, l.pad, state.delta + i*l.c*l.h*l.w);
            if(l.binary) swap_binary(l);
            if(l.binary) swap_binary(&l);
        }
    }
}