fast sort of working

Joseph Redmon

2015-01-20 6e1d5b45de988bb795c4c505f22f2170a78b7746

 src/cnn.c

@@ -210,10 +210,10 @@
    //network net = parse_network_cfg("/home/pjreddie/imagenet_backup/alexnet_1270.cfg");
    srand(time(0));
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    set_learning_network(&net, net.learning_rate, 0, net.decay);
    set_learning_network(&net, net.learning_rate*10., net.momentum, net.decay);
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    int imgs = 1024;
    int i = 0;
    int i = 6600;
    char **labels = get_labels("/home/pjreddie/data/imagenet/cls.labels.list");
    list *plist = get_paths("/data/imagenet/cls.train.list");
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
@@ -228,9 +228,9 @@
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
        //normalize_data_rows(train);
        translate_data_rows(train, -128);
        scale_data_rows(train, 1./128);
        normalize_data_rows(train);
        //translate_data_rows(train, -128);
        //scale_data_rows(train, 1./128);
        load_thread = load_data_thread(paths, imgs, plist->size, labels, 1000, 256, 256, &buffer);
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();
@@ -539,12 +539,14 @@

void test_correct_nist()
{
    network net = parse_network_cfg("cfg/nist_conv.cfg");
    test_learn_bias(*(convolutional_layer *)net.layers[0]);
    srand(222222);
    network net = parse_network_cfg("cfg/nist.cfg");
    net = parse_network_cfg("cfg/nist_conv.cfg");
    data train = load_categorical_data_csv("data/mnist/mnist_train.csv", 0, 10);
    data test = load_categorical_data_csv("data/mnist/mnist_test.csv",0,10);
    translate_data_rows(train, -144);
    translate_data_rows(test, -144);
    normalize_data_rows(train);
    normalize_data_rows(test);
    int count = 0;
    int iters = 1000/net.batch;

@@ -555,11 +557,12 @@
        float test_acc = network_accuracy(net, test);
        printf("%d: Loss: %f, Test Acc: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, test_acc,(float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    }
    save_network(net, "cfg/nist_gpu.cfg");

    gpu_index = -1;
    count = 0;
    srand(222222);
    net = parse_network_cfg("cfg/nist.cfg");
     net = parse_network_cfg("cfg/nist_conv.cfg");
    while(++count <= 5){
        clock_t start = clock(), end;
        float loss = train_network_sgd(net, train, iters);
@@ -567,6 +570,7 @@
        float test_acc = network_accuracy(net, test);
        printf("%d: Loss: %f, Test Acc: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, test_acc,(float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    }
    save_network(net, "cfg/nist_cpu.cfg");
}

void test_correct_alexnet()