checkpoint

Joseph Redmon

2014-11-18 d407bffde934ea4c1ee392f24cdf26d9a987199b

 src/convolutional_layer.c

@@ -2,15 +2,22 @@
#include "utils.h"
#include "mini_blas.h"
#include <stdio.h>
#include <time.h>

int convolutional_out_height(convolutional_layer layer)
{
    return (layer.h-layer.size)/layer.stride + 1;
    int h = layer.h;
    if (!layer.pad) h -= layer.size;
    else h -= 1;
    return h/layer.stride + 1;
}

int convolutional_out_width(convolutional_layer layer)
{
    return (layer.w-layer.size)/layer.stride + 1;
    int w = layer.w;
    if (!layer.pad) w -= layer.size;
    else w -= 1;
    return w/layer.stride + 1;
}

image get_convolutional_image(convolutional_layer layer)
@@ -31,11 +38,16 @@
    return float_to_image(h,w,c,layer.delta);
}

convolutional_layer *make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, ACTIVATION activation)
convolutional_layer *make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, int pad, ACTIVATION activation, float learning_rate, float momentum, float decay)
{
    int i;
    size = 2*(size/2)+1; //HA! And you thought you'd use an even sized filter...
    convolutional_layer *layer = calloc(1, sizeof(convolutional_layer));

    layer->learning_rate = learning_rate;
    layer->momentum = momentum;
    layer->decay = decay;

    layer->h = h;
    layer->w = w;
    layer->c = c;
@@ -43,6 +55,7 @@
    layer->batch = batch;
    layer->stride = stride;
    layer->size = size;
    layer->pad = pad;

    layer->filters = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    layer->filter_updates = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
@@ -52,7 +65,8 @@
    layer->bias_updates = calloc(n, sizeof(float));
    layer->bias_momentum = calloc(n, sizeof(float));
    float scale = 1./(size*size*c);
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = scale*(rand_uniform());
    scale = .01;
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = scale*2*(rand_uniform()-.5);
    for(i = 0; i < n; ++i){
        //layer->biases[i] = rand_normal()*scale + scale;
        layer->biases[i] = .5;
@@ -64,11 +78,21 @@
    layer->output = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    layer->delta  = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    #ifdef GPU
    layer->filters_cl = cl_make_array(layer->filters, c*n*size*size);
    layer->filter_updates_cl = cl_make_array(layer->filter_updates, c*n*size*size);
    layer->filter_momentum_cl = cl_make_array(layer->filter_momentum, c*n*size*size);

    layer->biases_cl = cl_make_array(layer->biases, n);
    layer->bias_updates_cl = cl_make_array(layer->bias_updates, n);
    layer->bias_momentum_cl = cl_make_array(layer->bias_momentum, n);

    layer->col_image_cl = cl_make_array(layer->col_image, layer->batch*out_h*out_w*size*size*c);
    layer->delta_cl = cl_make_array(layer->delta, layer->batch*out_h*out_w*n);
    layer->output_cl = cl_make_array(layer->output, layer->batch*out_h*out_w*n);
    #endif
    layer->activation = activation;

    fprintf(stderr, "Convolutional Layer: %d x %d x %d image, %d filters -> %d x %d x %d image\n", h,w,c,n, out_h, out_w, n);
    srand(0);

    return layer;
}
@@ -91,12 +115,14 @@

void bias_output(const convolutional_layer layer)
{
    int i,j;
    int i,j,b;
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    for(i = 0; i < layer.n; ++i){
        for(j = 0; j < out_h*out_w; ++j){
            layer.output[i*out_h*out_w + j] = layer.biases[i];
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            for(j = 0; j < out_h*out_w; ++j){
                layer.output[(b*layer.n + i)*out_h*out_w + j] = layer.biases[i];
            }
        }
    }
}
@@ -105,40 +131,28 @@
{
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    int i;

    bias_output(layer);

    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = out_h*out_w*layer.batch;
    int n = out_h*out_w;

    float *a = layer.filters;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.output;
    im2col_cpu(in,layer.batch, layer.c, layer.h, layer.w, 
        layer.size, layer.stride, b);
    bias_output(layer);
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
    activate_array(layer.output, m*n, layer.activation, 0.);
}

#ifdef GPU
void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, cl_mem in)
{
    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer)*
        layer.batch;
    im2col_cpu(in, layer.batch, layer.c, layer.h, layer.w, 
        layer.size, layer.stride, layer.pad, b);

    cl_write_array(layer.filters_cl, layer.filters, m*k);
    cl_mem a = layer.filters_cl;
    cl_mem b = layer.col_image_cl;
    cl_mem c = layer.output_cl;
    im2col_ongpu(in, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, b);
    gemm_ongpu(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,0,c,n);
    activate_array_ongpu(layer.output_cl, m*n, layer.activation, 0.);
    cl_read_array(layer.output_cl, layer.output, m*n);
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
        b += k*n;
        c += n*m;
    }
    activate_array(layer.output, m*n*layer.batch, layer.activation);
}
#endif

void learn_bias_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
@@ -147,57 +161,62 @@
        *convolutional_out_width(layer);
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            layer.bias_updates[i] += mean_array(layer.delta+size*(i+b*layer.n), size);
            layer.bias_updates[i] += sum_array(layer.delta+size*(i+b*layer.n), size);
        }
    }
}

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float *delta)
{
    int i;
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer)*
        layer.batch;
    gradient_array(layer.output, m*k, layer.activation, layer.delta);
        convolutional_out_width(layer);
    gradient_array(layer.output, m*k*layer.batch, layer.activation, layer.delta);
    learn_bias_convolutional_layer(layer);

    float *a = layer.delta;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.filter_updates;

    gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
        a += m*k;
        b += k*n;
    }

    if(delta){
        int i;
        m = layer.size*layer.size*layer.c;
        k = layer.n;
        n = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer)*
            layer.batch;
            convolutional_out_width(layer);

        a = layer.filters;
        b = layer.delta;
        c = layer.col_image;

        gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,0,c,n);
        for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
            gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,0,c,n);
            b += k*n;
            c += m*n;
        }

        memset(delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));
        for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
            col2im_cpu(c+i*n/layer.batch,  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, delta+i*n/layer.batch);
        }

        col2im_cpu(layer.col_image, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta);
    }
}

void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float step, float momentum, float decay)
void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;
    axpy_cpu(layer.n, step, layer.bias_updates, 1, layer.biases, 1);
    scal_cpu(layer.n, momentum, layer.bias_updates, 1);
    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.-step*decay, layer.filters, 1);
    axpy_cpu(size, step, layer.filter_updates, 1, layer.filters, 1);
    scal_cpu(size, momentum, layer.filter_updates, 1);
    scal_cpu(size, 1.-layer.learning_rate*layer.decay, layer.filters, 1);
    axpy_cpu(size, layer.learning_rate, layer.filter_updates, 1, layer.filters, 1);
    scal_cpu(size, layer.momentum, layer.filter_updates, 1);
}


@@ -248,9 +267,183 @@
    image dc = collapse_image_layers(delta, 1);
    char buff[256];
    sprintf(buff, "%s: Output", window);
    show_image(dc, buff);
    save_image(dc, buff);
    //show_image(dc, buff);
    //save_image(dc, buff);
    free_image(dc);
    return single_filters;
}

#ifdef GPU

cl_kernel get_convolutional_learn_bias_kernel()
{
    static int init = 0;
    static cl_kernel kernel;
    if(!init){
        kernel = get_kernel("src/convolutional_layer.cl", "learn_bias", 0);
        init = 1;
    }
    return kernel;
}

void learn_bias_convolutional_layer_ongpu(convolutional_layer layer)
{
    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;

    cl_uint i = 0;
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.batch), (void*) &layer.batch);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.n), (void*) &layer.n);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(size), (void*) &size);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.delta_cl), (void*) &layer.delta_cl);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.bias_updates_cl), (void*) &layer.bias_updates_cl);
    check_error(cl);

    const size_t global_size[] = {layer.n};

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

cl_kernel get_convolutional_bias_kernel()
{
    static int init = 0;
    static cl_kernel kernel;
    if(!init){
        kernel = get_kernel("src/convolutional_layer.cl", "bias", 0);
        init = 1;
    }
    return kernel;
}

void bias_output_gpu(const convolutional_layer layer)
{
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    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;

    cl_uint i = 0;
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.n), (void*) &layer.n);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(size), (void*) &size);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.biases_cl), (void*) &layer.biases_cl);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.output_cl), (void*) &layer.output_cl);
    check_error(cl);

    const size_t global_size[] = {layer.n*size, layer.batch};

    cl.error = clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 2, 0, global_size, 0, 0, 0, 0);
    check_error(cl);
}

//#define TIMEIT

void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, cl_mem in)
{
    int i;
    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer);

    bias_output_gpu(layer);

    #ifdef TIMEIT
    clock_t time = clock();
    printf("Forward\n");
    #endif

    im2col_ongpu(in, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, layer.col_image_cl);

    #ifdef TIMEIT
    clFinish(cl.queue);
    printf("Im2col %f\n", sec(clock()-time));
    time = clock();
    #endif

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        cl_mem a = layer.filters_cl;
        cl_mem b = layer.col_image_cl;
        cl_mem c = layer.output_cl;
        gemm_ongpu_offset(0,0,m,n,k,1.,a,0,k,b,i*k*n,n,1.,c,i*m*n,n);
    }
    #ifdef TIMEIT
    clFinish(cl.queue);
    printf("Gemm %f\n", sec(clock()-time));
    #endif
    activate_array_ongpu(layer.output_cl, m*n*layer.batch, layer.activation);
    #ifdef TIMEIT
    cl_read_array(layer.output_cl, layer.output, m*n*layer.batch);
    #endif
}

void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, cl_mem delta_cl)
{
    int i;
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer);
    gradient_array_ongpu(layer.output_cl, m*k*layer.batch, layer.activation, layer.delta_cl);
    learn_bias_convolutional_layer_ongpu(layer);

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        cl_mem a = layer.delta_cl;
        cl_mem b = layer.col_image_cl;
        cl_mem c = layer.filter_updates_cl;

        gemm_ongpu_offset(0,1,m,n,k,1,a,i*m*k,k,b,i*k*n,k,1,c,0,n);
    }

    if(delta_cl){
        m = layer.size*layer.size*layer.c;
        k = layer.n;
        n = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer);

        for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
            cl_mem a = layer.filters_cl;
            cl_mem b = layer.delta_cl;
            cl_mem c = layer.col_image_cl;

            gemm_ongpu_offset(1,0,m,n,k,1,a,0,m,b,i*k*n,n,0,c,i*m*n,n);
        }

        scal_ongpu(layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c,0,delta_cl, 1);
        col2im_ongpu(layer.col_image_cl, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta_cl);
    }
}

void pull_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    cl_read_array(layer.filters_cl, layer.filters, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cl_read_array(layer.biases_cl, layer.biases, layer.n);
}

void push_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    cl_write_array(layer.filters_cl, layer.filters, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cl_write_array(layer.biases_cl, layer.biases, layer.n);
}

void update_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer)
{
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;
    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.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);
}


#endif