Readme.md - When should I stop training

Alexey

2017-03-01 a360f694093f7748e3232f4ed74d40446d735fc3

 src/blas_kernels.cu

@@ -1,6 +1,7 @@
#include "cuda_runtime.h"
#include "curand.h"
#include "cublas_v2.h"
#include <assert.h>

extern "C" {
#include "blas.h"
@@ -8,13 +9,159 @@
#include "utils.h"
}

__global__ void scale_bias_kernel(float *output, float *biases, int n, int size)
{
    int offset = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int filter = blockIdx.y;
    int batch = blockIdx.z;

    if(offset < size) output[(batch*n+filter)*size + offset] *= biases[filter];
}

void scale_bias_gpu(float *output, float *biases, int batch, int n, int size)
{
    dim3 dimGrid((size-1)/BLOCK + 1, n, batch);
    dim3 dimBlock(BLOCK, 1, 1);

    scale_bias_kernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(output, biases, n, size);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void backward_scale_kernel(float *x_norm, float *delta, int batch, int n, int size, float *scale_updates)
{
    __shared__ float part[BLOCK];
    int i,b;
    int filter = blockIdx.x;
    int p = threadIdx.x;
    float sum = 0;
    for(b = 0; b < batch; ++b){
        for(i = 0; i < size; i += BLOCK){
            int index = p + i + size*(filter + n*b);
            sum += (p+i < size) ? delta[index]*x_norm[index] : 0;
        }
    }
    part[p] = sum;
    __syncthreads();
    if (p == 0) {
        for(i = 0; i < BLOCK; ++i) scale_updates[filter] += part[i];
    }
}

void backward_scale_gpu(float *x_norm, float *delta, int batch, int n, int size, float *scale_updates)
{
    backward_scale_kernel<<<n, BLOCK>>>(x_norm, delta, batch, n, size, scale_updates);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void add_bias_kernel(float *output, float *biases, int n, int size)
{
    int offset = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int filter = blockIdx.y;
    int batch = blockIdx.z;

    if(offset < size) output[(batch*n+filter)*size + offset] += biases[filter];
}

void add_bias_gpu(float *output, float *biases, int batch, int n, int size)
{
    dim3 dimGrid((size-1)/BLOCK + 1, n, batch);
    dim3 dimBlock(BLOCK, 1, 1);

    add_bias_kernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(output, biases, n, size);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void backward_bias_kernel(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size)
{
    __shared__ float part[BLOCK];
    int i,b;
    int filter = blockIdx.x;
    int p = threadIdx.x;
    float sum = 0;
    for(b = 0; b < batch; ++b){
        for(i = 0; i < size; i += BLOCK){
            int index = p + i + size*(filter + n*b);
            sum += (p+i < size) ? delta[index] : 0;
        }
    }
    part[p] = sum;
    __syncthreads();
    if (p == 0) {
        for(i = 0; i < BLOCK; ++i) bias_updates[filter] += part[i];
    }
}

/*
__global__ void dot_kernel(float *output, float scale, int batch, int n, int size, float *delta)
{
    int index = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    int f1 = index / n;
    int f2 = index % n;
    if (f2 <= f1) return;
    
    float sum = 0;
    float norm1 = 0;
    float norm2 = 0;
    int b, i;
    for(b = 0; b <  batch; ++b){
        for(i = 0; i < size; ++i){
            int i1 = b * size * n + f1 * size + i;
            int i2 = b * size * n + f2 * size + i;
            sum += output[i1] * output[i2];
            norm1 += output[i1] * output[i1];
            norm2 += output[i2] * output[i2];
        }
    }
    norm1 = sqrt(norm1);
    norm2 = sqrt(norm2);
    float norm = norm1 * norm2;
    sum = sum / norm;
    for(b = 0; b <  batch; ++b){
        for(i = 0; i < size; ++i){
            int i1 = b * size * n + f1 * size + i;
            int i2 = b * size * n + f2 * size + i;
            delta[i1] += - scale * sum * output[i2] / norm;
            delta[i2] += - scale * sum * output[i1] / norm;
        }
    }
}

void dot_error_gpu(layer l)
{
    dot_kernel<<<cuda_gridsize(l.n*l.n), BLOCK>>>(l.output_gpu, l.dot, l.batch, l.n, l.out_w * l.out_h, l.delta_gpu);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}
*/

void backward_bias_gpu(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size)
{
    backward_bias_kernel<<<n, BLOCK>>>(bias_updates, delta, batch, n, size);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}


__global__ void adam_kernel(int N, float *x, float *m, float *v, float B1, float B2, float rate, float eps, int t)
{
    int index = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (index >= N) return;
    
    x[index] = x[index] - (rate * sqrt(1.-pow(B2, t)) / (1.-pow(B1, t)) * m[index] / (sqrt(v[index]) + eps));
    //if(index == 0) printf("%f %f %f %f\n", m[index], v[index], (rate * sqrt(1.-pow(B2, t)) / (1.-pow(B1, t)) * m[index] / (sqrt(v[index]) + eps)));
}

extern "C" void adam_gpu(int n, float *x, float *m, float *v, float B1, float B2, float rate, float eps, int t)
{
    adam_kernel<<<cuda_gridsize(n), BLOCK>>>(n, x, m, v, B1, B2, rate, eps, t);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void normalize_kernel(int N, float *x, float *mean, float *variance, int batch, int filters, int spatial)
{
    int index = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (index >= N) return;
    int f = (index/spatial)%filters;
    
    x[index] = (x[index] - mean[f])/(sqrt(variance[f]) + .00001f);
    x[index] = (x[index] - mean[f])/(sqrt(variance[f]) + .000001f);
}

__global__ void normalize_delta_kernel(int N, float *x, float *mean, float *variance, float *mean_delta, float *variance_delta, int batch, int filters, int spatial, float *delta)
@@ -23,7 +170,7 @@
    if (index >= N) return;
    int f = (index/spatial)%filters;
    
    delta[index] = delta[index] * 1./(sqrt(variance[f]) + .00001f) + variance_delta[f] * 2. * (x[index] - mean[f]) / (spatial * batch) + mean_delta[f]/(spatial*batch);
    delta[index] = delta[index] * 1./(sqrt(variance[f]) + .000001f) + variance_delta[f] * 2. * (x[index] - mean[f]) / (spatial * batch) + mean_delta[f]/(spatial*batch);
}

extern "C" void normalize_delta_gpu(float *x, float *mean, float *variance, float *mean_delta, float *variance_delta, int batch, int filters, int spatial, float *delta)
@@ -45,7 +192,7 @@
            variance_delta[i] += delta[index]*(x[index] - mean[i]);
        }
    }
    variance_delta[i] *= -.5 * pow(variance[i] + .00001f, (float)(-3./2.));
    variance_delta[i] *= -.5 * pow(variance[i] + .000001f, (float)(-3./2.));
}

__global__ void accumulate_kernel(float *x, int n, int groups, float *sum)
@@ -82,7 +229,7 @@
        for(i = 0; i < threads; ++i){
            mean_delta[filter] += local[i];
        }
        mean_delta[filter] *= (-1./sqrt(variance[filter] + .00001f));
        mean_delta[filter] *= (-1./sqrt(variance[filter] + .000001f));
    }
}

@@ -110,7 +257,7 @@
        for(i = 0; i < threads; ++i){
            variance_delta[filter] += local[i];
        }
        variance_delta[filter] *= -.5 * pow(variance[filter] + .00001f, (float)(-3./2.));
        variance_delta[filter] *= -.5 * pow(variance[filter] + .000001f, (float)(-3./2.));
    }
}

@@ -127,7 +274,7 @@
            mean_delta[i] += delta[index];
        }
    }
    mean_delta[i] *= (-1./sqrt(variance[i] + .00001f));
    mean_delta[i] *= (-1./sqrt(variance[i] + .000001f));
}

extern "C" void mean_delta_gpu(float *delta, float *variance, int batch, int filters, int spatial, float *mean_delta)
@@ -166,7 +313,7 @@

__global__ void variance_kernel(float *x, float *mean, int batch, int filters, int spatial, float *variance)
{
    float scale = 1./(batch * spatial);
    float scale = 1./(batch * spatial - 1);
    int j,k;
    int i = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i >= filters) return;
@@ -180,6 +327,38 @@
    variance[i] *= scale;
}

__global__ void reorg_kernel(int N, float *x, int w, int h, int c, int batch, int stride, int forward, float *out)
{
    int i = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i >= N) return;
    int in_index = i;
    int in_w = i%w;
    i = i/w;
    int in_h = i%h;
    i = i/h;
    int in_c = i%c;
    i = i/c;
    int b = i%batch;

    int out_c = c/(stride*stride);

    int c2 = in_c % out_c;
    int offset = in_c / out_c;
    int w2 = in_w*stride + offset % stride;
    int h2 = in_h*stride + offset / stride;
    //printf("%d\n", offset);
    int out_index = w2 + w*stride*(h2 + h*stride*(c2 + out_c*b));

   // printf("%d %d %d\n", w2, h2, c2);
    //printf("%d %d\n", in_index, out_index);
    //if(out_index >= N || out_index < 0) printf("bad bad bad \n");

    if(forward) out[out_index] = x[in_index];
    else out[in_index] = x[out_index];
    //if(forward) out[1] = x[1];
    //else out[0] = x[0];
}

__global__ void axpy_kernel(int N, float ALPHA, float *X, int OFFX, int INCX,  float *Y, int OFFY, int INCY)
{
    int i = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
@@ -198,6 +377,20 @@
    if(i < N) X[i*INCX] = ALPHA;
}

__global__ void constrain_kernel(int N, float ALPHA, float *X, int INCX)
{
    int i = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i < N) X[i*INCX] = fminf(ALPHA, fmaxf(-ALPHA, X[i*INCX]));
}

__global__ void supp_kernel(int N, float ALPHA, float *X, int INCX)
{
    int i = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i < N) {
        if((X[i*INCX] * X[i*INCX]) < (ALPHA * ALPHA)) X[i*INCX] = 0;
    }
}

__global__ void scal_kernel(int N, float ALPHA, float *X, int INCX)
{
    int i = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
@@ -287,7 +480,7 @@
        for(i = 0; i < threads; ++i){
            variance[filter] += local[i];
        }
        variance[filter] /= spatial * batch;
        variance[filter] /= (spatial * batch - 1);
    }
}

@@ -350,6 +543,37 @@
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void flatten_kernel(int N, float *x, int spatial, int layers, int batch, int forward, float *out)
{
    int i = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i >= N) return;
    int in_s = i%spatial;
    i = i/spatial;
    int in_c = i%layers;
    i = i/layers;
    int b = i;

    int i1 = b*layers*spatial + in_c*spatial + in_s;
    int i2 = b*layers*spatial + in_s*layers +  in_c;

    if (forward) out[i2] = x[i1];
    else out[i1] = x[i2];
}

extern "C" void flatten_ongpu(float *x, int spatial, int layers, int batch, int forward, float *out)
{
    int size = spatial*batch*layers;
    flatten_kernel<<<cuda_gridsize(size), BLOCK>>>(size, x, spatial, layers, batch, forward, out);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" void reorg_ongpu(float *x, int w, int h, int c, int batch, int stride, int forward, float *out)
{
    int size = w*h*c*batch;
    reorg_kernel<<<cuda_gridsize(size), BLOCK>>>(size, x, w, h, c, batch, stride, forward, out);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" void mask_ongpu(int N, float * X, float mask_num, float * mask)
{
    mask_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK>>>(N, X, mask_num, mask);
@@ -362,38 +586,182 @@
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" void constrain_ongpu(int N, float ALPHA, float * X, int INCX)
{
    constrain_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK>>>(N, ALPHA, X, INCX);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}


extern "C" void scal_ongpu(int N, float ALPHA, float * X, int INCX)
{
    scal_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK>>>(N, ALPHA, X, INCX);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" void supp_ongpu(int N, float ALPHA, float * X, int INCX)
{
    supp_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK>>>(N, ALPHA, X, INCX);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" void fill_ongpu(int N, float ALPHA, float * X, int INCX)
{
    fill_kernel<<<cuda_gridsize(N), BLOCK>>>(N, ALPHA, X, INCX);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void shortcut_kernel(int size, float *out, int w, int h, int c, int batch, int sample, float *add, int stride, int c2, int min_c)
__global__ void shortcut_kernel(int size, int minw, int minh, int minc, int stride, int sample, int batch, int w1, int h1, int c1, float *add, int w2, int h2, int c2, float *out)
{
    int id = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (id >= size) return;
    int i = id % (w/sample);
    id /= (w/sample);
    int j = id % (h/sample);
    id /= (h/sample);
    int k = id % min_c;
    id /= min_c;
    int b = id;
    int out_index = i*sample + w*(j*sample + h*(k + c*b));
    int add_index = b*w*stride/sample*h*stride/sample*c2 + i*stride + w*stride/sample*(j*stride + h*stride/sample*k);
    int i = id % minw;
    id /= minw;
    int j = id % minh;
    id /= minh;
    int k = id % minc;
    id /= minc;
    int b = id % batch;

    int out_index = i*sample + w2*(j*sample + h2*(k + c2*b));
    int add_index = i*stride + w1*(j*stride + h1*(k + c1*b));
    out[out_index] += add[add_index];
}

extern "C" void shortcut_gpu(float *out, int w, int h, int c, int batch, int sample, float *add, int stride, int c2)
extern "C" void shortcut_gpu(int batch, int w1, int h1, int c1, float *add, int w2, int h2, int c2, float *out)
{
    int min_c = (c < c2) ? c : c2;
    int size = batch * w/sample * h/sample * min_c;
    shortcut_kernel<<<cuda_gridsize(size), BLOCK>>>(size, out, w, h, c, batch, sample, add, stride, c2, min_c);
    int minw = (w1 < w2) ? w1 : w2;
    int minh = (h1 < h2) ? h1 : h2;
    int minc = (c1 < c2) ? c1 : c2;

    int stride = w1/w2;
    int sample = w2/w1;
    assert(stride == h1/h2);
    assert(sample == h2/h1);
    if(stride < 1) stride = 1;
    if(sample < 1) sample = 1;

    int size = batch * minw * minh * minc;
    shortcut_kernel<<<cuda_gridsize(size), BLOCK>>>(size, minw, minh, minc, stride, sample, batch, w1, h1, c1, add, w2, h2, c2, out);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void smooth_l1_kernel(int n, float *pred, float *truth, float *delta, float *error)
{
    int i = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i < n){
        float diff = truth[i] - pred[i];
        float abs_val = abs(diff);
        if(abs_val < 1) {
            error[i] = diff * diff;
            delta[i] = diff;
        }
        else {
            error[i] = 2*abs_val - 1;
            delta[i] = (diff < 0) ? -1 : 1;
        }
    }
}

extern "C" void smooth_l1_gpu(int n, float *pred, float *truth, float *delta, float *error)
{
    smooth_l1_kernel<<<cuda_gridsize(n), BLOCK>>>(n, pred, truth, delta, error);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void l2_kernel(int n, float *pred, float *truth, float *delta, float *error)
{
    int i = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i < n){
        float diff = truth[i] - pred[i];
        error[i] = diff * diff; //I know this is technically wrong, deal with it.
        delta[i] = diff;
    }
}

extern "C" void l2_gpu(int n, float *pred, float *truth, float *delta, float *error)
{
    l2_kernel<<<cuda_gridsize(n), BLOCK>>>(n, pred, truth, delta, error);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}



__global__ void weighted_sum_kernel(int n, float *a, float *b, float *s, float *c)
{
    int i = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i < n){
        c[i] = s[i]*a[i] + (1-s[i])*(b ? b[i] : 0);
    }
}

extern "C" void weighted_sum_gpu(float *a, float *b, float *s, int num, float *c)
{
    weighted_sum_kernel<<<cuda_gridsize(num), BLOCK>>>(num, a, b, s, c);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void weighted_delta_kernel(int n, float *a, float *b, float *s, float *da, float *db, float *ds, float *dc)
{
    int i = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i < n){
        if(da) da[i] += dc[i] * s[i];
        db[i] += dc[i] * (1-s[i]);
        ds[i] += dc[i] * a[i] + dc[i] * -b[i];
    }
}

extern "C" void weighted_delta_gpu(float *a, float *b, float *s, float *da, float *db, float *ds, int num, float *dc)
{
    weighted_delta_kernel<<<cuda_gridsize(num), BLOCK>>>(num, a, b, s, da, db, ds, dc);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void mult_add_into_kernel(int n, float *a, float *b, float *c)
{
    int i = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(i < n){
        c[i] += a[i]*b[i];
    }
}

extern "C" void mult_add_into_gpu(int num, float *a, float *b, float *c)
{
    mult_add_into_kernel<<<cuda_gridsize(num), BLOCK>>>(num, a, b, c);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}


__device__ void softmax_device(int n, float *input, float temp, float *output)
{
    int i;
    float sum = 0;
    float largest = -INFINITY;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int val = input[i];
        largest = (val>largest) ? val : largest;
    }
    for(i = 0; i < n; ++i){
        float e = exp(input[i]/temp - largest/temp);
        sum += e;
        output[i] = e;
    }
    for(i = 0; i < n; ++i){
        output[i] /= sum;
    }
}

__global__ void softmax_kernel(int n, int offset, int batch, float *input, float temp, float *output)
{
    int b = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
    if(b >= batch) return;
    softmax_device(n, input + b*offset, temp, output + b*offset);
}

extern "C" void softmax_gpu(float *input, int n, int offset, int groups, float temp, float *output)
{
    int inputs = n;
    int batch = groups;
    softmax_kernel<<<cuda_gridsize(batch), BLOCK>>>(inputs, offset, batch, input, temp, output);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}