dropout probably ok

Joseph Redmon

2015-03-28 cf0300ea55538d4ca139d68cd24b0ee452cce015

 src/convolutional_kernels.cu

@@ -11,22 +11,22 @@
__global__ void bias_output_kernel(float *output, float *biases, int n, int size)
{
    int offset = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int filter = blockIdx.y;
    int batch = blockIdx.z;
    int filter = blockIdx.y % n;
    int batch = blockIdx.y / n;

    if(offset < size) output[(batch*n+filter)*size + offset] = biases[filter];
}

extern "C" void bias_output_gpu(float *output, float *biases, int batch, int n, int size)
void bias_output_gpu(float *output, float *biases, int batch, int n, int size)
{
    dim3 dimGrid((size-1)/BLOCK + 1, n*batch, 1);
    dim3 dimBlock(BLOCK, 1, 1);
    dim3 dimGrid((size-1)/BLOCK + 1, n, batch);

    bias_output_kernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(output, biases, n, size);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void backward_bias_kernel(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size, float scale)
__global__ void backward_bias_kernel(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size)
{
    __shared__ float part[BLOCK];
    int i,b;
@@ -42,19 +42,17 @@
    part[p] = sum;
    __syncthreads();
    if(p == 0){
        for(i = 0; i < BLOCK; ++i) bias_updates[filter] += scale * part[i];
        for(i = 0; i < BLOCK; ++i) bias_updates[filter] += part[i];
    }
}

extern "C" void backward_bias_gpu(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size)
void backward_bias_gpu(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size)
{
    float alpha = 1./batch;

    backward_bias_kernel<<<n, BLOCK>>>(bias_updates, delta, batch, n, size, alpha);
    backward_bias_kernel<<<n, BLOCK>>>(bias_updates, delta, batch, n, size);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, network_state state)
void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, network_state state)
{
    int i;
    int m = layer.n;
@@ -63,7 +61,6 @@
        convolutional_out_width(layer);

    bias_output_gpu(layer.output_gpu, layer.biases_gpu, layer.batch, layer.n, n);

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        im2col_ongpu(state.input + i*layer.c*layer.h*layer.w, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, layer.col_image_gpu);
        float * a = layer.filters_gpu;
@@ -74,9 +71,8 @@
    activate_array_ongpu(layer.output_gpu, m*n*layer.batch, layer.activation);
}

extern "C" void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, network_state state)
void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, network_state state)
{
    float alpha = 1./layer.batch;
    int i;
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
@@ -94,7 +90,7 @@
        float * c = layer.filter_updates_gpu;

        im2col_ongpu(state.input + i*layer.c*layer.h*layer.w, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, layer.col_image_gpu);
        gemm_ongpu(0,1,m,n,k,alpha,a + i*m*k,k,b,k,1,c,n);
        gemm_ongpu(0,1,m,n,k,1,a + i*m*k,k,b,k,1,c,n);

        if(state.delta){

@@ -109,7 +105,7 @@
    }
}

extern "C" void pull_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
void pull_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    cuda_pull_array(layer.filters_gpu, layer.filters, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cuda_pull_array(layer.biases_gpu, layer.biases, layer.n);
@@ -117,7 +113,7 @@
    cuda_pull_array(layer.bias_updates_gpu, layer.bias_updates, layer.n);
}

extern "C" void push_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
void push_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    cuda_push_array(layer.filters_gpu, layer.filters, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cuda_push_array(layer.biases_gpu, layer.biases, layer.n);
@@ -125,15 +121,15 @@
    cuda_push_array(layer.bias_updates_gpu, layer.bias_updates, layer.n);
}

extern "C" void update_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, float learning_rate, float momentum, float decay)
void update_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, int batch, float learning_rate, float momentum, float decay)
{
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;

    axpy_ongpu(layer.n, learning_rate, layer.bias_updates_gpu, 1, layer.biases_gpu, 1);
    axpy_ongpu(layer.n, learning_rate/batch, layer.bias_updates_gpu, 1, layer.biases_gpu, 1);
    scal_ongpu(layer.n, momentum, layer.bias_updates_gpu, 1);

    axpy_ongpu(size, -decay, layer.filters_gpu, 1, layer.filter_updates_gpu, 1);
    axpy_ongpu(size, learning_rate, layer.filter_updates_gpu, 1, layer.filters_gpu, 1);
    axpy_ongpu(size, -decay*batch, layer.filters_gpu, 1, layer.filter_updates_gpu, 1);
    axpy_ongpu(size, learning_rate/batch, layer.filter_updates_gpu, 1, layer.filters_gpu, 1);
    scal_ongpu(size, momentum, layer.filter_updates_gpu, 1);
}