Trying some stuff w/ dropout

Joseph Redmon

2014-08-28 76ee68f96d864a27312c9aa09856ddda559a5cd9

 src/cnn.c

@@ -32,6 +32,51 @@
   show_image_layers(edge, "Test Convolve");
}

#ifdef GPU

void test_convolutional_layer()
{
    int i;
   image dog = load_image("data/dog.jpg",256,256);
   network net = parse_network_cfg("cfg/convolutional.cfg");
//    data test = load_cifar10_data("data/cifar10/test_batch.bin");
//    float *X = calloc(net.batch*test.X.cols, sizeof(float));
//    float *y = calloc(net.batch*test.y.cols, sizeof(float));
    int in_size = get_network_input_size(net)*net.batch;
    int size = get_network_output_size(net)*net.batch;
float *X = calloc(in_size, sizeof(float));
    for(i = 0; i < in_size; ++i){
        X[i] = dog.data[i%get_network_input_size(net)];
    }
//    get_batch(test, net.batch, X, y);
    clock_t start, end;
    cl_mem input_cl = cl_make_array(X, in_size);

    forward_network_gpu(net, input_cl, 1);
    start = clock();
    forward_network_gpu(net, input_cl, 1);
    end = clock();
    float gpu_sec = (float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC;
    float *gpu_out = calloc(size, sizeof(float));
    memcpy(gpu_out, get_network_output(net), size*sizeof(float));

    start = clock();
    forward_network(net, X, 1);
    end = clock();
    float cpu_sec = (float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC;
    float *cpu_out = calloc(size, sizeof(float));
    memcpy(cpu_out, get_network_output(net), size*sizeof(float));

    float sum = 0;
    for(i = 0; i < size; ++i) {
        //printf("%f, %f\n", gpu_out[i], cpu_out[i]);
        sum += pow(gpu_out[i] - cpu_out[i], 2);
    }
    printf("gpu: %f sec, cpu: %f sec, diff: %f, size: %d\n", gpu_sec, cpu_sec, sum, size);
}

#endif

void test_convolve_matrix()
{
   image dog = load_image("dog.jpg",300,400);
@@ -325,7 +370,7 @@
void train_nist()
{
    srand(222222);
    network net = parse_network_cfg("cfg/nist_final.cfg");
    network net = parse_network_cfg("cfg/nist.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);
@@ -349,7 +394,7 @@
          mean_array(get_network_output_layer(net,3), 100),
          mean_array(get_network_output_layer(net,4), 100));
         */
        save_network(net, "cfg/nist_final2.cfg");
        //save_network(net, "cfg/nist_final2.cfg");

        //printf("%5d Training Loss: %lf, Params: %f %f %f, ",count*1000, loss, lr, momentum, decay);
        //end = clock();
@@ -798,7 +843,7 @@
{
    //train_full();
    //test_distribution();
    feenableexcept(FE_DIVBYZERO | FE_INVALID | FE_OVERFLOW);
    //feenableexcept(FE_DIVBYZERO | FE_INVALID | FE_OVERFLOW);

    //test_blas();
    //test_visualize();
@@ -809,7 +854,9 @@
    //test_split();
    //test_ensemble();
    //test_nist_single();
    test_nist();
    //test_nist();
    train_nist();
    //test_convolutional_layer();
    //test_cifar10();
    //train_cifar10();
    //test_vince();