fast sort of working

Joseph Redmon

2015-01-20 6e1d5b45de988bb795c4c505f22f2170a78b7746

 src/convolutional_layer.c

@@ -59,17 +59,15 @@

    layer->filters = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    layer->filter_updates = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    layer->filter_momentum = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));

    layer->biases = calloc(n, sizeof(float));
    layer->bias_updates = calloc(n, sizeof(float));
    layer->bias_momentum = calloc(n, sizeof(float));
    float scale = 1./(size*size*c);
    scale = .01;
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = scale*2*(rand_uniform()-.5);
    float scale = 1./sqrt(size*size*c);
    //scale = .05;
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = scale*rand_normal();
    for(i = 0; i < n; ++i){
        //layer->biases[i] = rand_normal()*scale + scale;
        layer->biases[i] = .5;
        layer->biases[i] = scale;
    }
    int out_h = convolutional_out_height(*layer);
    int out_w = convolutional_out_width(*layer);
@@ -77,14 +75,13 @@
    layer->col_image = calloc(out_h*out_w*size*size*c, sizeof(float));
    layer->output = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    layer->delta  = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));

    #ifdef GPU
    layer->filters_cl = cl_make_array(layer->filters, c*n*size*size);
    layer->filter_updates_cl = cl_make_array(layer->filter_updates, c*n*size*size);
    layer->filter_momentum_cl = cl_make_array(layer->filter_momentum, c*n*size*size);

    layer->biases_cl = cl_make_array(layer->biases, n);
    layer->bias_updates_cl = cl_make_array(layer->bias_updates, n);
    layer->bias_momentum_cl = cl_make_array(layer->bias_momentum, n);

    layer->col_image_cl = cl_make_array(layer->col_image, out_h*out_w*size*size*c);
    layer->delta_cl = cl_make_array(layer->delta, layer->batch*out_h*out_w*n);
@@ -173,7 +170,9 @@
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer);

    gradient_array(layer.output, m*k*layer.batch, layer.activation, layer.delta);

    learn_bias_convolutional_layer(layer);

    if(delta) memset(delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));
@@ -207,7 +206,7 @@
    axpy_cpu(layer.n, layer.learning_rate, layer.bias_updates, 1, layer.biases, 1);
    scal_cpu(layer.n, layer.momentum, layer.bias_updates, 1);

    scal_cpu(size, 1.-layer.learning_rate*layer.decay, layer.filters, 1);
    axpy_cpu(size, -layer.decay, layer.filters, 1, layer.filter_updates, 1);
    axpy_cpu(size, layer.learning_rate, layer.filter_updates, 1, layer.filters, 1);
    scal_cpu(size, layer.momentum, layer.filter_updates, 1);
}
@@ -267,13 +266,18 @@
}

#ifdef GPU
#define BLOCK 32

#define STR_HELPER(x) #x
#define STR(x) STR_HELPER(x)


cl_kernel get_convolutional_learn_bias_kernel()
{
    static int init = 0;
    static cl_kernel kernel;
    if(!init){
        kernel = get_kernel("src/convolutional_layer.cl", "learn_bias", 0);
        kernel = get_kernel("src/convolutional_layer.cl", "learn_bias", "-D BLOCK=" STR(BLOCK));
        init = 1;
    }
    return kernel;
@@ -283,7 +287,6 @@
{
    int size = convolutional_out_height(layer) * convolutional_out_width(layer);

    cl_setup();
    cl_kernel kernel = get_convolutional_learn_bias_kernel();
    cl_command_queue queue = cl.queue;

@@ -295,18 +298,40 @@
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.bias_updates_cl), (void*) &layer.bias_updates_cl);
    check_error(cl);

    const size_t global_size[] = {layer.n};
    const size_t global_size[] = {layer.n*BLOCK};
    const size_t local_size[] = {BLOCK};

    cl.error = clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, 0, global_size, 0, 0, 0, 0);
    cl.error = clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, 0, global_size, local_size, 0, 0, 0);
    check_error(cl);
}

void test_learn_bias(convolutional_layer l)
{
    int i;
    int size = convolutional_out_height(l) * convolutional_out_width(l);
    for(i = 0; i < size*l.batch*l.n; ++i){
        l.delta[i] = rand_uniform();
    }
    for(i = 0; i < l.n; ++i){
        l.bias_updates[i] = rand_uniform();
    }
    cl_write_array(l.delta_cl, l.delta, size*l.batch*l.n);
    cl_write_array(l.bias_updates_cl, l.bias_updates, l.n);
    float *gpu = calloc(l.n, sizeof(float));
    cl_read_array(l.bias_updates_cl, gpu, l.n);
    for(i = 0; i < l.n; ++i) printf("%.9g %.9g\n", l.bias_updates[i], gpu[i]);
    learn_bias_convolutional_layer_ongpu(l);
    learn_bias_convolutional_layer(l);
    cl_read_array(l.bias_updates_cl, gpu, l.n);
    for(i = 0; i < l.n; ++i) printf("%.9g %.9g\n", l.bias_updates[i], gpu[i]);
}

cl_kernel get_convolutional_bias_kernel()
{
    static int init = 0;
    static cl_kernel kernel;
    if(!init){
        kernel = get_kernel("src/convolutional_layer.cl", "bias", 0);
        kernel = get_kernel("src/convolutional_layer.cl", "bias", "-D BLOCK=" STR(BLOCK));
        init = 1;
    }
    return kernel;
@@ -318,7 +343,6 @@
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    int size = out_h*out_w;

    cl_setup();
    cl_kernel kernel = get_convolutional_bias_kernel();
    cl_command_queue queue = cl.queue;

@@ -394,12 +418,16 @@
{
    cl_read_array(layer.filters_cl, layer.filters, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cl_read_array(layer.biases_cl, layer.biases, layer.n);
    cl_read_array(layer.filter_updates_cl, layer.filter_updates, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cl_read_array(layer.bias_updates_cl, layer.bias_updates, layer.n);
}

void push_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    cl_write_array(layer.filters_cl, layer.filters, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cl_write_array(layer.biases_cl, layer.biases, layer.n);
    cl_write_array(layer.filter_updates_cl, layer.filter_updates, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cl_write_array(layer.bias_updates_cl, layer.bias_updates, layer.n);
}

void update_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer)
@@ -408,10 +436,10 @@
    axpy_ongpu(layer.n, layer.learning_rate, layer.bias_updates_cl, 1, layer.biases_cl, 1);
    scal_ongpu(layer.n,layer.momentum, layer.bias_updates_cl, 1);

    scal_ongpu(size, 1.-layer.learning_rate*layer.decay, layer.filters_cl, 1);
    axpy_ongpu(size, -layer.decay, layer.filters_cl, 1, layer.filter_updates_cl, 1);
    axpy_ongpu(size, layer.learning_rate, layer.filter_updates_cl, 1, layer.filters_cl, 1);
    scal_ongpu(size, layer.momentum, layer.filter_updates_cl, 1);
    pull_convolutional_layer(layer);
    //pull_convolutional_layer(layer);
}