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);
@@ -240,9 +285,22 @@

void test_cifar10()
{
   srand(222222);

    network net = parse_network_cfg("cfg/cifar10_part5.cfg");
    data test = load_cifar10_data("data/cifar10/test_batch.bin");
        clock_t start = clock(), end;
    float test_acc = network_accuracy(net, test);
        end = clock();
    printf("%f in %f Sec\n", test_acc, (float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC);
    visualize_network(net);
    cvWaitKey(0);
}

void train_cifar10()
{
    srand(555555);
    network net = parse_network_cfg("cfg/cifar10.cfg");
    //data test = load_cifar10_data("data/cifar10/test_batch.bin");
    data test = load_cifar10_data("data/cifar10/test_batch.bin");
    int count = 0;
    int iters = 10000/net.batch;
    data train = load_all_cifar10();
@@ -250,12 +308,20 @@
        clock_t start = clock(), end;
        float loss = train_network_sgd(net, train, iters);
        end = clock();
        //visualize_network(net);
        //cvWaitKey(1000);
        visualize_network(net);
        cvWaitKey(5000);

        //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);
        printf("%d: Loss: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, (float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
        if(count%10 == 0){
            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);
            char buff[256];
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/cifar/cifar2_%d.cfg", count);
            save_network(net, buff);
        }else{
            printf("%d: Loss: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, (float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
        }
    }
    free_data(train);
}
@@ -292,13 +358,25 @@
void test_nist()
{
    srand(222222);
    network net = parse_network_cfg("cfg/nist_final.cfg");
    data test = load_categorical_data_csv("data/mnist/mnist_test.csv",0,10);
    translate_data_rows(test, -144);
    clock_t start = clock(), end;
    float test_acc = network_accuracy_multi(net, test,16);
    end = clock();
    printf("Accuracy: %f, Time: %lf seconds\n", test_acc,(float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC);
}

void train_nist()
{
    srand(222222);
    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);
   //scale_data_rows(train, 1./128);
   translate_data_rows(test, -144);
   //scale_data_rows(test, 1./128);
    translate_data_rows(train, -144);
    //scale_data_rows(train, 1./128);
    translate_data_rows(test, -144);
    //scale_data_rows(test, 1./128);
    //randomize_data(train);
    int count = 0;
    //clock_t start = clock(), end;
@@ -311,12 +389,12 @@
        //float test_acc = 0;
        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);
        /*printf("%f %f %f %f %f\n", mean_array(get_network_output_layer(net,0), 100),
        mean_array(get_network_output_layer(net,1), 100),
        mean_array(get_network_output_layer(net,2), 100),
        mean_array(get_network_output_layer(net,3), 100),
        mean_array(get_network_output_layer(net,4), 100));
        */
        //save_network(net, "cfg/nist_basic_trained.cfg");
          mean_array(get_network_output_layer(net,1), 100),
          mean_array(get_network_output_layer(net,2), 100),
          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");

        //printf("%5d Training Loss: %lf, Params: %f %f %f, ",count*1000, loss, lr, momentum, decay);
        //end = clock();
@@ -765,7 +843,7 @@
{
    //train_full();
    //test_distribution();
    feenableexcept(FE_DIVBYZERO | FE_INVALID | FE_OVERFLOW);
    //feenableexcept(FE_DIVBYZERO | FE_INVALID | FE_OVERFLOW);

    //test_blas();
    //test_visualize();
@@ -776,8 +854,11 @@
    //test_split();
    //test_ensemble();
    //test_nist_single();
    test_nist();
    //test_nist();
    train_nist();
    //test_convolutional_layer();
    //test_cifar10();
    //train_cifar10();
    //test_vince();
    //test_full();
    //tune_VOC();