what do you even write here?

Joseph Redmon

2016-08-11 aebe937710ced03d03f73ab23f410f29685655c1

 src/gru_layer.c

@@ -76,6 +76,14 @@
    l.outputs = outputs;
    l.output = calloc(outputs*batch*steps, sizeof(float));
    l.delta = calloc(outputs*batch*steps, sizeof(float));
    l.state = calloc(outputs*batch, sizeof(float));
    l.prev_state = calloc(outputs*batch, sizeof(float));
    l.forgot_state = calloc(outputs*batch, sizeof(float));
    l.forgot_delta = calloc(outputs*batch, sizeof(float));

    l.r_cpu = calloc(outputs*batch, sizeof(float));
    l.z_cpu = calloc(outputs*batch, sizeof(float));
    l.h_cpu = calloc(outputs*batch, sizeof(float));

#ifdef GPU
    l.forgot_state_gpu = cuda_make_array(l.output, batch*outputs);
@@ -101,6 +109,78 @@

void forward_gru_layer(layer l, network_state state)
{
    network_state s = {0};
    s.train = state.train;
    int i;
    layer input_z_layer = *(l.input_z_layer);
    layer input_r_layer = *(l.input_r_layer);
    layer input_h_layer = *(l.input_h_layer);

    layer state_z_layer = *(l.state_z_layer);
    layer state_r_layer = *(l.state_r_layer);
    layer state_h_layer = *(l.state_h_layer);

    fill_cpu(l.outputs * l.batch * l.steps, 0, input_z_layer.delta, 1);
    fill_cpu(l.outputs * l.batch * l.steps, 0, input_r_layer.delta, 1);
    fill_cpu(l.outputs * l.batch * l.steps, 0, input_h_layer.delta, 1);

    fill_cpu(l.outputs * l.batch * l.steps, 0, state_z_layer.delta, 1);
    fill_cpu(l.outputs * l.batch * l.steps, 0, state_r_layer.delta, 1);
    fill_cpu(l.outputs * l.batch * l.steps, 0, state_h_layer.delta, 1);
    if(state.train) {
        fill_cpu(l.outputs * l.batch * l.steps, 0, l.delta, 1);
        copy_cpu(l.outputs*l.batch, l.state, 1, l.prev_state, 1);
    }

    for (i = 0; i < l.steps; ++i) {
        s.input = l.state;
        forward_connected_layer(state_z_layer, s);
        forward_connected_layer(state_r_layer, s);

        s.input = state.input;
        forward_connected_layer(input_z_layer, s);
        forward_connected_layer(input_r_layer, s);
        forward_connected_layer(input_h_layer, s);


        copy_cpu(l.outputs*l.batch, input_z_layer.output, 1, l.z_cpu, 1);
        axpy_cpu(l.outputs*l.batch, 1, state_z_layer.output, 1, l.z_cpu, 1);

        copy_cpu(l.outputs*l.batch, input_r_layer.output, 1, l.r_cpu, 1);
        axpy_cpu(l.outputs*l.batch, 1, state_r_layer.output, 1, l.r_cpu, 1);

        activate_array(l.z_cpu, l.outputs*l.batch, LOGISTIC);
        activate_array(l.r_cpu, l.outputs*l.batch, LOGISTIC);

        copy_cpu(l.outputs*l.batch, l.state, 1, l.forgot_state, 1);
        mul_cpu(l.outputs*l.batch, l.r_cpu, 1, l.forgot_state, 1);

        s.input = l.forgot_state;
        forward_connected_layer(state_h_layer, s);

        copy_cpu(l.outputs*l.batch, input_h_layer.output, 1, l.h_cpu, 1);
        axpy_cpu(l.outputs*l.batch, 1, state_h_layer.output, 1, l.h_cpu, 1);

        #ifdef USET
        activate_array(l.h_cpu, l.outputs*l.batch, TANH);
        #else
        activate_array(l.h_cpu, l.outputs*l.batch, LOGISTIC);
        #endif

        weighted_sum_cpu(l.state, l.h_cpu, l.z_cpu, l.outputs*l.batch, l.output);

        copy_cpu(l.outputs*l.batch, l.output, 1, l.state, 1);

        state.input += l.inputs*l.batch;
        l.output += l.outputs*l.batch;
        increment_layer(&input_z_layer, 1);
        increment_layer(&input_r_layer, 1);
        increment_layer(&input_h_layer, 1);

        increment_layer(&state_z_layer, 1);
        increment_layer(&state_r_layer, 1);
        increment_layer(&state_h_layer, 1);
    }
}

void backward_gru_layer(layer l, network_state state)