fast sort of working

Joseph Redmon

2015-01-20 6e1d5b45de988bb795c4c505f22f2170a78b7746

 src/convolutional_layer.c

@@ -170,7 +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));
@@ -264,13 +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;
@@ -291,18 +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;
@@ -410,7 +439,7 @@
    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);
}