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Joseph Redmon

2014-11-05 b13ad6d5fd23f68f506c14ede4282126d893702b

 src/connected_layer.c

@@ -28,7 +28,7 @@
    //layer->weight_adapt = calloc(inputs*outputs, sizeof(float));
    layer->weights = calloc(inputs*outputs, sizeof(float));
    float scale = 1./inputs;
    scale = .05;
    scale = .01;
    for(i = 0; i < inputs*outputs; ++i)
        layer->weights[i] = scale*2*(rand_uniform()-.5);

@@ -114,6 +114,12 @@
    cl_read_array(layer.biases_cl, layer.biases, layer.outputs);
}

void push_connected_layer(connected_layer layer)
{
    cl_write_array(layer.weights_cl, layer.weights, layer.inputs*layer.outputs);
    cl_write_array(layer.biases_cl, layer.biases, layer.outputs);
}

void update_connected_layer_gpu(connected_layer layer)
{
    axpy_ongpu(layer.outputs, layer.learning_rate, layer.bias_updates_cl, 1, layer.biases_cl, 1);
@@ -129,9 +135,7 @@
{
    int i;
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        cl_mem sub = cl_sub_array(layer.output_cl, i*layer.outputs, layer.outputs);
        copy_ongpu(layer.outputs, layer.biases_cl, 1, sub, 1);
        clReleaseMemObject(sub);
        copy_ongpu_offset(layer.outputs, layer.biases_cl, 0, 1, layer.output_cl, i*layer.outputs, 1);
    }
    int m = layer.batch;
    int k = layer.inputs;
@@ -148,9 +152,7 @@
    int i;
    gradient_array_ongpu(layer.output_cl, layer.outputs*layer.batch, layer.activation, layer.delta_cl);
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        cl_mem sub = cl_sub_array(layer.delta_cl, i*layer.outputs, layer.outputs);
        axpy_ongpu(layer.outputs, 1, sub, 1, layer.bias_updates_cl, 1);
        clReleaseMemObject(sub);
        axpy_ongpu_offset(layer.outputs, 1, layer.delta_cl, i*layer.outputs, 1, layer.bias_updates_cl, 0, 1);
    }
    int m = layer.inputs;
    int k = layer.batch;