So there WAS this huge bug. Gone now

Joseph Redmon

2014-05-09 cd8d53df21f3ad2810add2a8cff766c745f55a17

 src/network.c

@@ -19,6 +19,9 @@
    net.types = calloc(net.n, sizeof(LAYER_TYPE));
    net.outputs = 0;
    net.output = 0;
    #ifdef GPU
    net.input_cl = 0;
    #endif
    return net;
}

@@ -40,17 +43,6 @@
    fprintf(fp, "data=");
    for(i = 0; i < l->n; ++i) fprintf(fp, "%g,", l->biases[i]);
    for(i = 0; i < l->n*l->c*l->size*l->size; ++i) fprintf(fp, "%g,", l->filters[i]);
    /*
    int j,k;
    for(i = 0; i < l->n; ++i) fprintf(fp, "%g,", l->biases[i]);
    for(i = 0; i < l->n; ++i){
        for(j = l->c-1; j >= 0; --j){
            for(k = 0; k < l->size*l->size; ++k){
                fprintf(fp, "%g,", l->filters[i*(l->c*l->size*l->size)+j*l->size*l->size+k]);
            }
        }
    }
    */
    fprintf(fp, "\n\n");
}
void print_connected_cfg(FILE *fp, connected_layer *l, int first)
@@ -121,18 +113,34 @@
    fclose(fp);
}

void forward_network(network net, float *input)
void forward_network(network net, float *input, int train)
{
    int i;
    #ifdef GPU
    cl_setup();
    size_t size = get_network_input_size(net);
    if(!net.input_cl){
        net.input_cl = clCreateBuffer(cl.context,
            CL_MEM_READ_WRITE, size*sizeof(float), 0, &cl.error);
        check_error(cl);
    }
    cl_write_array(net.input_cl, input, size);
    cl_mem input_cl = net.input_cl;
    #endif
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
            #ifdef GPU
            forward_convolutional_layer_gpu(layer, input_cl);
            input_cl = layer.output_cl;
            #else
            forward_convolutional_layer(layer, input);
            #endif
            input = layer.output;
        }
        else if(net.types[i] == CONNECTED){
            connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
            forward_connected_layer(layer, input);
            forward_connected_layer(layer, input, train);
            input = layer.output;
        }
        else if(net.types[i] == SOFTMAX){
@@ -263,9 +271,7 @@
        }
        if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
            learn_convolutional_layer(layer);
            //learn_convolutional_layer(layer);
            if(i != 0) backward_convolutional_layer(layer, prev_delta);
            backward_convolutional_layer(layer, prev_delta);
        }
        else if(net.types[i] == MAXPOOL){
            maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
@@ -281,8 +287,7 @@
        }
        else if(net.types[i] == CONNECTED){
            connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
            learn_connected_layer(layer, prev_input);
            if(i != 0) backward_connected_layer(layer, prev_input, prev_delta);
            backward_connected_layer(layer, prev_input, prev_delta);
        }
    }
    return error;
@@ -290,7 +295,7 @@

float train_network_datum(network net, float *x, float *y, float step, float momentum, float decay)
{
    forward_network(net, x);
    forward_network(net, x, 1);
    //int class = get_predicted_class_network(net);
    float error = backward_network(net, x, y);
    update_network(net, step, momentum, decay);
@@ -332,7 +337,7 @@
        int index = rand()%d.X.rows;
        float *x = d.X.vals[index];
        float *y = d.y.vals[index];
        forward_network(net, x);
        forward_network(net, x, 1);
        int class = get_predicted_class_network(net);
        backward_network(net, x, y);
        correct += (y[class]?1:0);
@@ -359,6 +364,27 @@
    fprintf(stderr, "Accuracy: %f\n", (float)correct/d.X.rows);
}

int get_network_input_size_layer(network net, int i)
{
    if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
        convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
        return layer.h*layer.w*layer.c;
    }
    else if(net.types[i] == MAXPOOL){
        maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
        return layer.h*layer.w*layer.c;
    }
    else if(net.types[i] == CONNECTED){
        connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
        return layer.inputs;
    }
    else if(net.types[i] == SOFTMAX){
        softmax_layer layer = *(softmax_layer *)net.layers[i];
        return layer.inputs;
    }
    return 0;
}

int get_network_output_size_layer(network net, int i)
{
    if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
@@ -382,36 +408,6 @@
    return 0;
}

/*
   int resize_network(network net, int h, int w, int c)
   {
   int i;
   for (i = 0; i < net.n; ++i){
   if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
   convolutional_layer *layer = (convolutional_layer *)net.layers[i];
   layer->h = h;
   layer->w = w;
   layer->c = c;
   image output = get_convolutional_image(*layer);
   h = output.h;
   w = output.w;
   c = output.c;
   }
   else if(net.types[i] == MAXPOOL){
   maxpool_layer *layer = (maxpool_layer *)net.layers[i];
   layer->h = h;
   layer->w = w;
   layer->c = c;
   image output = get_maxpool_image(*layer);
   h = output.h;
   w = output.w;
   c = output.c;
   }
   }
   return 0;
   }
 */

int resize_network(network net, int h, int w, int c)
{
    int i;
@@ -450,6 +446,11 @@
    return get_network_output_size_layer(net, i);
}

int get_network_input_size(network net)
{
    return get_network_output_size_layer(net, 0);
}

image get_network_image_layer(network net, int i)
{
    if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
@@ -497,7 +498,7 @@

float *network_predict(network net, float *input)
{
    forward_network(net, input);
    forward_network(net, input, 0);
    float *out = get_network_output(net);
    return out;
}