lots of cleaning

Joseph Redmon

2014-12-16 884045091b3a22d4dda3a9d743d076367c840ef7

 src/network.c

@@ -125,6 +125,9 @@
    } else if(net.types[i] == CONNECTED){
        connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
        return layer.output;
    } else if(net.types[i] == CROP){
        crop_layer layer = *(crop_layer *)net.layers[i];
        return layer.output;
    } else if(net.types[i] == NORMALIZATION){
        normalization_layer layer = *(normalization_layer *)net.layers[i];
        return layer.output;
@@ -242,17 +245,15 @@
    }
}




float train_network_datum(network net, float *x, float *y)
{
    #ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0) return train_network_datum_gpu(net, x, y);
    #endif
    forward_network(net, x, y, 1);
    //int class = get_predicted_class_network(net);
    backward_network(net, x);
    float error = get_network_cost(net);
    update_network(net);
    //return (y[class]?1:0);
    return error;
}

@@ -274,6 +275,25 @@
    return (float)sum/(n*batch);
}

float train_network(network net, data d)
{
    int batch = net.batch;
    int n = d.X.rows / batch;
    float *X = calloc(batch*d.X.cols, sizeof(float));
    float *y = calloc(batch*d.y.cols, sizeof(float));

    int i;
    float sum = 0;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        get_next_batch(d, batch, i*batch, X, y);
        float err = train_network_datum(net, X, y);
        sum += err;
    }
    free(X);
    free(y);
    return (float)sum/(n*batch);
}

float train_network_batch(network net, data d, int n)
{
    int i,j;
@@ -293,40 +313,6 @@
    return (float)sum/(n*batch);
}

float train_network_data_cpu(network net, data d, int n)
{
    int batch = net.batch;
    float *X = calloc(batch*d.X.cols, sizeof(float));
    float *y = calloc(batch*d.y.cols, sizeof(float));

    int i;
    float sum = 0;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        get_next_batch(d, batch, i*batch, X, y);
        float err = train_network_datum(net, X, y);
        sum += err;
    }
    free(X);
    free(y);
    return (float)sum/(n*batch);
}

void train_network(network net, data d)
{
    int i;
    int correct = 0;
    for(i = 0; i < d.X.rows; ++i){
        correct += train_network_datum(net, d.X.vals[i], d.y.vals[i]);
        if(i%100 == 0){
            visualize_network(net);
            cvWaitKey(10);
        }
    }
    visualize_network(net);
    cvWaitKey(100);
    fprintf(stderr, "Accuracy: %f\n", (float)correct/d.X.rows);
}

void set_learning_network(network *net, float rate, float momentum, float decay)
{
    int i;
@@ -402,6 +388,9 @@
    } else if(net.types[i] == DROPOUT){
        dropout_layer layer = *(dropout_layer *) net.layers[i];
        return layer.inputs;
    } else if(net.types[i] == CROP){
        crop_layer layer = *(crop_layer *) net.layers[i];
        return layer.c*layer.h*layer.w;
    }
    else if(net.types[i] == FREEWEIGHT){
        freeweight_layer layer = *(freeweight_layer *) net.layers[i];
@@ -411,6 +400,7 @@
        softmax_layer layer = *(softmax_layer *)net.layers[i];
        return layer.inputs;
    }
    printf("Can't find input size\n");
    return 0;
}

@@ -426,6 +416,10 @@
        image output = get_maxpool_image(layer);
        return output.h*output.w*output.c;
    }
     else if(net.types[i] == CROP){
        crop_layer layer = *(crop_layer *) net.layers[i];
        return layer.c*layer.crop_height*layer.crop_width;
    }
    else if(net.types[i] == CONNECTED){
        connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
        return layer.outputs;
@@ -442,6 +436,7 @@
        softmax_layer layer = *(softmax_layer *)net.layers[i];
        return layer.inputs;
    }
    printf("Can't find output size\n");
    return 0;
}

@@ -549,6 +544,10 @@

float *network_predict(network net, float *input)
{
    #ifdef GPU
        if(gpu_index >= 0) return network_predict_gpu(net, input);
    #endif

    forward_network(net, input, 0, 0);
    float *out = get_network_output(net);
    return out;