Fixed race condition in server

Joseph Redmon

2014-12-08 cb1f33c6ae840e8dc0f43518daf76e6ed01034f0

 src/convolutional_layer.c

@@ -64,10 +64,10 @@
    layer->bias_updates = calloc(n, sizeof(float));
    float scale = 1./(size*size*c);
    scale = .01;
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = scale*2*(rand_uniform()-.5);
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = scale*rand_normal();
    for(i = 0; i < n; ++i){
        //layer->biases[i] = rand_normal()*scale + scale;
        layer->biases[i] = .5;
        layer->biases[i] = .01;
    }
    int out_h = convolutional_out_height(*layer);
    int out_w = convolutional_out_width(*layer);
@@ -204,7 +204,7 @@
    axpy_cpu(layer.n, layer.learning_rate, layer.bias_updates, 1, layer.biases, 1);
    scal_cpu(layer.n, layer.momentum, layer.bias_updates, 1);

    scal_cpu(size, 1.-layer.learning_rate*layer.decay, layer.filters, 1);
    axpy_cpu(size, -layer.decay, layer.filters, 1, layer.filter_updates, 1);
    axpy_cpu(size, layer.learning_rate, layer.filter_updates, 1, layer.filters, 1);
    scal_cpu(size, layer.momentum, layer.filter_updates, 1);
}
@@ -280,7 +280,6 @@
{
    int size = convolutional_out_height(layer) * convolutional_out_width(layer);

    cl_setup();
    cl_kernel kernel = get_convolutional_learn_bias_kernel();
    cl_command_queue queue = cl.queue;

@@ -315,7 +314,6 @@
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    int size = out_h*out_w;

    cl_setup();
    cl_kernel kernel = get_convolutional_bias_kernel();
    cl_command_queue queue = cl.queue;

@@ -409,7 +407,7 @@
    axpy_ongpu(layer.n, layer.learning_rate, layer.bias_updates_cl, 1, layer.biases_cl, 1);
    scal_ongpu(layer.n,layer.momentum, layer.bias_updates_cl, 1);

    scal_ongpu(size, 1.-layer.learning_rate*layer.decay, layer.filters_cl, 1);
    axpy_ongpu(size, -layer.decay, layer.filters_cl, 1, layer.filter_updates_cl, 1);
    axpy_ongpu(size, layer.learning_rate, layer.filter_updates_cl, 1, layer.filters_cl, 1);
    scal_ongpu(size, layer.momentum, layer.filter_updates_cl, 1);
    pull_convolutional_layer(layer);