alphabet

Joseph Redmon

2016-09-25 d05f87802a5edb569dd852117069f0a398ce9653

 src/dropout_layer.c

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#include "dropout_layer.h"
#include "utils.h"
#include "cuda.h"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

dropout_layer *make_dropout_layer(int batch, int inputs, float probability)
dropout_layer make_dropout_layer(int batch, int inputs, float probability)
{
    fprintf(stderr, "Dropout Layer: %d inputs, %f probability\n", inputs, probability);
    dropout_layer *layer = calloc(1, sizeof(dropout_layer));
    layer->probability = probability;
    layer->inputs = inputs;
    layer->batch = batch;
    layer->output = calloc(inputs*batch, sizeof(float));
    layer->rand = calloc(inputs*batch, sizeof(float));
    layer->scale = 1./(1.-probability);
    dropout_layer l = {0};
    l.type = DROPOUT;
    l.probability = probability;
    l.inputs = inputs;
    l.outputs = inputs;
    l.batch = batch;
    l.rand = calloc(inputs*batch, sizeof(float));
    l.scale = 1./(1.-probability);
    l.forward = forward_dropout_layer;
    l.backward = backward_dropout_layer;
    #ifdef GPU
    layer->output_cl = cl_make_array(layer->output, inputs*batch);
    layer->rand_cl = cl_make_array(layer->rand, inputs*batch);
    l.forward_gpu = forward_dropout_layer_gpu;
    l.backward_gpu = backward_dropout_layer_gpu;
    l.rand_gpu = cuda_make_array(l.rand, inputs*batch);
    #endif
    return layer;
    return l;
} 

void forward_dropout_layer(dropout_layer layer, float *input)
void resize_dropout_layer(dropout_layer *l, int inputs)
{
    l->rand = realloc(l->rand, l->inputs*l->batch*sizeof(float));
    #ifdef GPU
    cuda_free(l->rand_gpu);

    l->rand_gpu = cuda_make_array(l->rand, inputs*l->batch);
    #endif
}

void forward_dropout_layer(dropout_layer l, network_state state)
{
    int i;
    for(i = 0; i < layer.batch * layer.inputs; ++i){
        float r = rand_uniform();
        layer.rand[i] = r;
        if(r < layer.probability) layer.output[i] = 0;
        else layer.output[i] = input[i]*layer.scale;
    if (!state.train) return;
    for(i = 0; i < l.batch * l.inputs; ++i){
        float r = rand_uniform(0, 1);
        l.rand[i] = r;
        if(r < l.probability) state.input[i] = 0;
        else state.input[i] *= l.scale;
    }
}

void backward_dropout_layer(dropout_layer layer, float *delta)
void backward_dropout_layer(dropout_layer l, network_state state)
{
    int i;
    if(!delta) return;
    for(i = 0; i < layer.batch * layer.inputs; ++i){
        float r = layer.rand[i];
        if(r < layer.probability) delta[i] = 0;
        else delta[i] *= layer.scale;
    if(!state.delta) return;
    for(i = 0; i < l.batch * l.inputs; ++i){
        float r = l.rand[i];
        if(r < l.probability) state.delta[i] = 0;
        else state.delta[i] *= l.scale;
    }
}

#ifdef GPU
cl_kernel get_dropout_kernel()
{
    static int init = 0;
    static cl_kernel kernel;
    if(!init){
        kernel = get_kernel("src/dropout_layer.cl", "yoloswag420blazeit360noscope", 0);
        init = 1;
    }
    return kernel;
}

void forward_dropout_layer_gpu(dropout_layer layer, cl_mem input)
{
    int j;
    int size = layer.inputs*layer.batch;
    for(j = 0; j < size; ++j) layer.rand[j] = rand_uniform();
    cl_write_array(layer.rand_cl, layer.rand, layer.inputs*layer.batch);

    cl_kernel kernel = get_dropout_kernel();
    cl_command_queue queue = cl.queue;

    cl_uint i = 0;
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(input), (void*) &input);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.rand_cl), (void*) &layer.rand_cl);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.probability), (void*) &layer.probability);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.scale), (void*) &layer.scale);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.output_cl), (void*) &layer.output_cl);
    check_error(cl);

    const size_t global_size[] = {size};

    cl.error = clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, 0, global_size, 0, 0, 0, 0);
    check_error(cl);
}

void backward_dropout_layer_gpu(dropout_layer layer, cl_mem delta)
{
    if(!delta) return;
    int size = layer.inputs*layer.batch;

    cl_kernel kernel = get_dropout_kernel();
    cl_command_queue queue = cl.queue;

    cl_uint i = 0;
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(delta), (void*) &delta);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.rand_cl), (void*) &layer.rand_cl);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.probability), (void*) &layer.probability);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.scale), (void*) &layer.scale);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(delta), (void*) &delta);
    check_error(cl);

    const size_t global_size[] = {size};

    cl.error = clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, 0, global_size, 0, 0, 0, 0);
    check_error(cl);
}
#endif