Fixed wrong labels

AlexeyAB

2018-08-09 d59a172a1d6eed66ecba6493199767f955edc7a0

 src/convolutional_layer.c

@@ -593,15 +593,15 @@
    }
}

void binary_transpose_align_weights(convolutional_layer *l, size_t ldb_align)
void binary_align_weights(convolutional_layer *l, size_t lda_align)
{
    int m = l->n;
    int k = l->size*l->size*l->c;
    size_t new_ldb = k + (ldb_align - k%ldb_align); // (k / 8 + 1) * 8;
    size_t new_lda = k + (lda_align - k%lda_align); // (k / 8 + 1) * 8;

    binarize_weights(l->weights, m, k, l->binary_weights);

    size_t align_weights_size = new_ldb * m;
    size_t align_weights_size = new_lda * m;
    size_t align_bit_weights_size = align_weights_size / 8;// +1;
    float *align_weights = calloc(align_weights_size, sizeof(float));
    l->align_bit_weights = calloc(align_bit_weights_size, sizeof(char));
@@ -610,7 +610,7 @@
    // align A without transpose
    for (i = 0; i < m; ++i) {
        for (j = 0; j < k; ++j) {
            align_weights[i*new_ldb + j] = l->binary_weights[i*k + j];
            align_weights[i*new_lda + j] = l->binary_weights[i*k + j];
        }
    }
    float_to_bit(align_weights, l->align_bit_weights, align_weights_size);
@@ -622,6 +622,56 @@
}


size_t binary_transpose_align_input(int k, int n, float *b, char **t_bit_input, size_t ldb_align)
{
    size_t new_ldb = k + (ldb_align - k%ldb_align); // (k / 8 + 1) * 8;
    size_t t_intput_size = new_ldb * n;
    size_t t_bit_input_size = t_intput_size / 8;// +1;
    float *t_input = calloc(t_intput_size, sizeof(float));
    //char *
    *t_bit_input = calloc(t_bit_input_size, sizeof(char));

    //printf("\n bit_input_size = %d, n = %d, k = %d, ldb = %d \n", bit_input_size, n, k, n);
    //printf("\n t_bit_input_size = %d, k = %d, n = %d, new_ldb = %d \n", t_bit_input_size, k, n, new_ldb);

    //printf("\n align_weights_size = %d, k = %d, m = %d, lda = %d \n", align_weights_size, k, m, k);
    //printf("\n align_bit_weights_size = %d, k = %d, m = %d, new_lda = %d \n", align_bit_weights_size, k, m, new_ldb);

    // transpose and align B
    int i, j;
    //#pragma omp parallel for
    /*
    for (i = 0; i < n; ++i) {
        for (j = 0; j < k; ++j) {
            t_input[i*new_ldb + j] = b[j*n + i];
        }
    }*/
    //transpose_block_SSE4x4(float *A, float *B, const int n, const int m, const int lda, const int ldb, const int block_size)

    //transpose_block(b, t_input, k, n, n, new_ldb, 16);

    int blocksize = 1;
    int mod_k = 1, mod_n = 1;
    for (i = 2; i < 256; i *= 2)
        if (k % i == 0) mod_k = i;

    for (i = 2; i < 256; i *= 2)
        if (n % i == 0) mod_n = i;

    blocksize = (mod_k < mod_n) ? mod_k : mod_n;

    transpose_block_SSE4x4(b, t_input, k, n, n, new_ldb, blocksize);

    //transpose_block(b, t_input, k, n, n, new_ldb, blocksize);
    //printf("\n blocksize = %d \n", blocksize);

    float_to_bit(t_input, *t_bit_input, t_intput_size);
    free(t_input);

    return t_intput_size;
}


void forward_convolutional_layer(convolutional_layer l, network_state state)
{
    int out_h = convolutional_out_height(l);
@@ -652,8 +702,9 @@
    u++;

    for(i = 0; i < l.batch; ++i){
        im2col_cpu(state.input, l.c, l.h, l.w,
                l.size, l.stride, l.pad, b);
        //im2col_cpu(state.input, l.c, l.h, l.w, l.size, l.stride, l.pad, b);
        im2col_cpu_custom(state.input, l.c, l.h, l.w, l.size, l.stride, l.pad, b);

        //gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
        //gemm_nn_custom(m, n, k, 1, a, k, b, n, c, n);
        if (l.xnor) {
@@ -683,8 +734,8 @@

            // transpose B from NxK to KxN (x-axis (ldb = l.size*l.size*l.c) - should be multiple of 8 bits)
            {
                /*
                size_t ldb_align = 256;// 8;
                if (k > 4096)ldb_align = 4096;

                size_t new_ldb = k + (ldb_align - k%ldb_align); // (k / 8 + 1) * 8;
                size_t t_intput_size = new_ldb * n;
@@ -709,6 +760,8 @@
                }
                float_to_bit(t_input, t_bit_input, t_intput_size);



                if (!l.align_bit_weights)
                {
                    size_t align_weights_size = new_ldb * m;
@@ -729,12 +782,17 @@

                    free(align_weights);
                }
                */
                size_t ldb_align = 256; // 256 bit for AVX2
                size_t new_ldb = k + (ldb_align - k%ldb_align);
                char *t_bit_input = NULL;
                size_t t_intput_size = binary_transpose_align_input(k, n, b, &t_bit_input, ldb_align);

                gemm_nn_custom_bin_mean_transposed(m, n, k, 1, l.align_bit_weights, new_ldb, t_bit_input, new_ldb, c, n, l.mean_arr);

                //gemm_nn_custom_bin_mean_transposed(m, n, k, 1, bit_weights, k, t_bit_input, new_ldb, c, n, mean_arr);

                free(t_input);
                //free(t_input);
                free(t_bit_input);

                //free(align_bit_weights);
@@ -771,7 +829,9 @@
    }
    add_bias(l.output, l.biases, l.batch, l.n, out_h*out_w);

    activate_array(l.output, m*n*l.batch, l.activation);
    //activate_array(l.output, m*n*l.batch, l.activation);
    activate_array_cpu_custom(l.output, m*n*l.batch, l.activation);

    if(l.binary || l.xnor) swap_binary(&l);
}