Fixed partial.cmd for new tiny weights

AlexeyAB

2018-04-02 c83865bb61ffa3dbdfdceddfc7b46d93859d89d3

 src/rnn.c

@@ -129,7 +129,6 @@
void train_char_rnn(char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, int clear, int tokenized)
{
    srand(time(0));
    data_seed = time(0);
    unsigned char *text = 0;
    int *tokens = 0;
    size_t size;
@@ -199,7 +198,7 @@
            }
        }

        if(i%100==0){
        if(i%1000==0){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "%s/%s_%d.weights", backup_directory, base, i);
            save_weights(net, buff);
@@ -280,6 +279,103 @@
    printf("\n");
}

void test_tactic_rnn(char *cfgfile, char *weightfile, int num, float temp, int rseed, char *token_file)
{
    char **tokens = 0;
    if(token_file){
        size_t n;
        tokens = read_tokens(token_file, &n);
    }

    srand(rseed);
    char *base = basecfg(cfgfile);
    fprintf(stderr, "%s\n", base);

    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    int inputs = get_network_input_size(net);

    int i, j;
    for(i = 0; i < net.n; ++i) net.layers[i].temperature = temp;
    int c = 0;
    float *input = calloc(inputs, sizeof(float));
    float *out = 0;

    while((c = getc(stdin)) != EOF){
        input[c] = 1;
        out = network_predict(net, input);
        input[c] = 0;
    }
    for(i = 0; i < num; ++i){
        for(j = 0; j < inputs; ++j){
            if (out[j] < .0001) out[j] = 0;
        }
        int next = sample_array(out, inputs);
        if(c == '.' && next == '\n') break;
        c = next;
        print_symbol(c, tokens);

        input[c] = 1;
        out = network_predict(net, input);
        input[c] = 0;
    }
    printf("\n");
}

void valid_tactic_rnn(char *cfgfile, char *weightfile, char *seed)
{
    char *base = basecfg(cfgfile);
    fprintf(stderr, "%s\n", base);

    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    int inputs = get_network_input_size(net);

    int count = 0;
    int words = 1;
    int c;
    int len = strlen(seed);
    float *input = calloc(inputs, sizeof(float));
    int i;
    for(i = 0; i < len; ++i){
        c = seed[i];
        input[(int)c] = 1;
        network_predict(net, input);
        input[(int)c] = 0;
    }
    float sum = 0;
    c = getc(stdin);
    float log2 = log(2);
    int in = 0;
    while(c != EOF){
        int next = getc(stdin);
        if(next == EOF) break;
        if(next < 0 || next >= 255) error("Out of range character");

        input[c] = 1;
        float *out = network_predict(net, input);
        input[c] = 0;

        if(c == '.' && next == '\n') in = 0;
        if(!in) {
            if(c == '>' && next == '>'){
                in = 1;
                ++words;
            }
            c = next;
            continue;
        }
        ++count;
        sum += log(out[next])/log2;
        c = next;
        printf("%d %d Perplexity: %4.4f    Word Perplexity: %4.4f\n", count, words, pow(2, -sum/count), pow(2, -sum/words));
    }
}

void valid_char_rnn(char *cfgfile, char *weightfile, char *seed)
{
    char *base = basecfg(cfgfile);
@@ -389,6 +485,8 @@
    char *weights = (argc > 4) ? argv[4] : 0;
    if(0==strcmp(argv[2], "train")) train_char_rnn(cfg, weights, filename, clear, tokenized);
    else if(0==strcmp(argv[2], "valid")) valid_char_rnn(cfg, weights, seed);
    else if(0==strcmp(argv[2], "validtactic")) valid_tactic_rnn(cfg, weights, seed);
    else if(0==strcmp(argv[2], "vec")) vec_char_rnn(cfg, weights, seed);
    else if(0==strcmp(argv[2], "generate")) test_char_rnn(cfg, weights, len, seed, temp, rseed, tokens);
    else if(0==strcmp(argv[2], "generatetactic")) test_tactic_rnn(cfg, weights, len, temp, rseed, tokens);
}