updates?

Joseph Redmon

2014-12-16 d6fbe86e7a8c1bc389902c90c57ee7e80f5475b9

 src/cnn.c

@@ -294,7 +294,7 @@
    while(1){
        i += 1;
        time=clock();
        data train = load_data_random(imgs*net.batch, paths, m, labels, 2, 256, 256);
        data train = load_data(paths, imgs*net.batch, m, labels, 2, 256, 256);
        normalize_data_rows(train);
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();
@@ -404,7 +404,7 @@
    printf("%d\n", plist->size);
    clock_t time;
    data train, buffer;
    pthread_t load_thread = load_data_random_thread(imgs*net.batch, paths, plist->size, labels, 1000, 224, 224, &buffer);
    pthread_t load_thread = load_data_thread(paths, imgs*net.batch, plist->size, labels, 1000, 224, 224, &buffer);
    while(1){
        i += 1;

@@ -416,7 +416,7 @@
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
        normalize_data_rows(train);
        load_thread = load_data_random_thread(imgs*net.batch, paths, plist->size, labels, 1000, 224, 224, &buffer);
        load_thread = load_data_thread(paths, imgs*net.batch, plist->size, labels, 1000, 224, 224, &buffer);
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();

@@ -429,16 +429,16 @@
    }
}

void train_imagenet()
void train_imagenet(char *cfgfile)
{
    float avg_loss = 1;
    //network net = parse_network_cfg("/home/pjreddie/imagenet_backup/alexnet_1270.cfg");
    srand(time(0));
    network net = parse_network_cfg("cfg/net.cfg");
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    set_learning_network(&net, .000001, .9, .0005);
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    int imgs = 1000/net.batch+1;
    //imgs=1;
    int i = 0;
    int i = 20590;
    char **labels = get_labels("/home/pjreddie/data/imagenet/cls.labels.list");
    list *plist = get_paths("/data/imagenet/cls.train.list");
    char **paths = (char **)list_to_array(plist);
@@ -447,14 +447,14 @@
    pthread_t load_thread;
    data train;
    data buffer;
    load_thread = load_data_random_thread(imgs*net.batch, paths, plist->size, labels, 1000, 224, 224, &buffer);
    load_thread = load_data_thread(paths, imgs*net.batch, plist->size, labels, 1000, 256, 256, &buffer);
    while(1){
        i += 1;
        time=clock();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
        normalize_data_rows(train);
        load_thread = load_data_random_thread(imgs*net.batch, paths, plist->size, labels, 1000, 224, 224, &buffer);
        load_thread = load_data_thread(paths, imgs*net.batch, plist->size, labels, 1000, 256, 256, &buffer);
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();
#ifdef GPU
@@ -465,7 +465,7 @@
        free_data(train);
        if(i%10==0){
            char buff[256];
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/imagenet_backup/alexnet_%d.cfg", i);
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/imagenet_backup/net_%d.cfg", i);
            save_network(net, buff);
        }
    }
@@ -473,7 +473,7 @@

void validate_imagenet(char *filename)
{
    int i;
    int i = 0;
    network net = parse_network_cfg(filename);
    srand(time(0));

@@ -488,29 +488,37 @@
    float avg_acc = 0;
    float avg_top5 = 0;
    int splits = 50;
    int num = (i+1)*m/splits - i*m/splits;

    for(i = 0; i < splits; ++i){
    data val, buffer;
    pthread_t load_thread = load_data_thread(paths, num, 0, labels, 1000, 256, 256, &buffer);
    for(i = 1; i <= splits; ++i){
        time=clock();
        char **part = paths+(i*m/splits);
        int num = (i+1)*m/splits - i*m/splits;
        data val = load_data(part, num, labels, 1000, 224, 224);

        pthread_join(load_thread, 0);
        val = buffer;
        normalize_data_rows(val);

        num = (i+1)*m/splits - i*m/splits;
        char **part = paths+(i*m/splits);
        if(i != splits) load_thread = load_data_thread(part, num, 0, labels, 1000, 256, 256, &buffer);
        printf("Loaded: %d images in %lf seconds\n", val.X.rows, sec(clock()-time));

        time=clock();
#ifdef GPU
        float *acc = network_accuracies_gpu(net, val);
        avg_acc += acc[0];
        avg_top5 += acc[1];
        printf("%d: top1: %f, top5: %f, %lf seconds, %d images\n", i, avg_acc/(i+1), avg_top5/(i+1), sec(clock()-time), val.X.rows);
        printf("%d: top1: %f, top5: %f, %lf seconds, %d images\n", i, avg_acc/i, avg_top5/i, sec(clock()-time), val.X.rows);
#endif
        free_data(val);
    }
}

void test_detection()
void test_detection(char *cfgfile)
{
    network net = parse_network_cfg("cfg/detnet.test");
    network net = parse_network_cfg(cfgfile);
    set_batch_network(&net, 1);
    srand(2222222);
    clock_t time;
    char filename[256];
@@ -612,14 +620,14 @@
void train_cifar10()
{
    srand(555555);
    network net = parse_network_cfg("cfg/cifar10.cfg");
    network net = parse_network_cfg("cfg/cifar_ramp.part");
    data test = load_cifar10_data("data/cifar10/test_batch.bin");
    int count = 0;
    int iters = 10000/net.batch;
    data train = load_all_cifar10();
    while(++count <= 10000){
        clock_t start = clock(), end;
        float loss = train_network_sgd(net, train, iters);
        float loss = train_network_sgd_gpu(net, train, iters);
        end = clock();
        //visualize_network(net);
        //cvWaitKey(5000);
@@ -627,10 +635,10 @@
        //float test_acc = network_accuracy(net, test);
        //printf("%d: Loss: %f, Test Acc: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, test_acc,(float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
        if(count%10 == 0){
            float test_acc = network_accuracy(net, test);
            float test_acc = network_accuracy_gpu(net, test);
            printf("%d: Loss: %f, Test Acc: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, test_acc,(float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
            char buff[256];
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/cifar/cifar10_2_%d.cfg", count);
            sprintf(buff, "/home/pjreddie/cifar/cifar10_%d.cfg", count);
            save_network(net, buff);
        }else{
            printf("%d: Loss: %f, Time: %lf seconds, LR: %f, Momentum: %f, Decay: %f\n", count, loss, (float)(end-start)/CLOCKS_PER_SEC, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
@@ -893,31 +901,16 @@
    printf("%d\n", plist->size);
    clock_t time;
    int count = 0;

    srand(222222);
    network net = parse_network_cfg("cfg/alexnet.test");
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    network net;
    int imgs = 1000/net.batch+1;
    imgs = 1;

    while(++count <= 5){
        time=clock();
        data train = load_data_random(imgs*net.batch, paths, plist->size, labels, 1000, 256, 256);
        //translate_data_rows(train, -144);
        normalize_data_rows(train);
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();
        float loss = train_network_data_cpu(net, train, imgs);
        printf("%d: %f, %lf seconds, %d images\n", count, loss, sec(clock()-time), imgs*net.batch);
        free_data(train);
    }
#ifdef GPU
    count = 0;
    srand(222222);
    net = parse_network_cfg("cfg/alexnet.test");
    net = parse_network_cfg("cfg/net.cfg");
    while(++count <= 5){
        time=clock();
        data train = load_data_random(imgs*net.batch, paths, plist->size, labels, 1000, 256, 256);
        data train = load_data(paths, imgs*net.batch, plist->size, labels, 1000, 256, 256);
        //translate_data_rows(train, -144);
        normalize_data_rows(train);
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
@@ -927,6 +920,21 @@
        free_data(train);
    }
#endif
    count = 0;
    srand(222222);
    net = parse_network_cfg("cfg/net.cfg");
    printf("Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
    while(++count <= 5){
        time=clock();
        data train = load_data(paths, imgs*net.batch, plist->size, labels, 1000, 256,256);
        //translate_data_rows(train, -144);
        normalize_data_rows(train);
        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        time=clock();
        float loss = train_network_data_cpu(net, train, imgs);
        printf("%d: %f, %lf seconds, %d images\n", count, loss, sec(clock()-time), imgs*net.batch);
        free_data(train);
    }
}

void run_server()
@@ -966,22 +974,23 @@
#ifdef GPU
    cl_setup(index);
#endif
    if(0==strcmp(argv[1], "train")) train_imagenet();
    else if(0==strcmp(argv[1], "detection")) train_detection_net();
    if(0==strcmp(argv[1], "detection")) train_detection_net();
    else if(0==strcmp(argv[1], "asirra")) train_asirra();
    else if(0==strcmp(argv[1], "nist")) train_nist();
    else if(0==strcmp(argv[1], "cifar")) train_cifar10();
    else if(0==strcmp(argv[1], "test_correct")) test_correct_alexnet();
    else if(0==strcmp(argv[1], "test")) test_imagenet();
    else if(0==strcmp(argv[1], "server")) run_server();
    else if(0==strcmp(argv[1], "detect")) test_detection();
#ifdef GPU
    else if(0==strcmp(argv[1], "test_gpu")) test_gpu_blas();
#endif
    else if(argc < 3){
        fprintf(stderr, "usage: %s <function>\n", argv[0]);
        fprintf(stderr, "usage: %s <function> <filename>\n", argv[0]);
        return 0;
    }
    else if(0==strcmp(argv[1], "train")) train_imagenet(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "client")) train_imagenet_distributed(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "detect")) test_detection(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "init")) test_init(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "visualize")) test_visualize(argv[2]);
    else if(0==strcmp(argv[1], "valid")) validate_imagenet(argv[2]);