refactoring and added DARK ZONE

Joseph Redmon

2015-03-12 dcb000b553d051429a49c8729dc5b1af632e8532

 src/convolutional_layer.c

@@ -1,6 +1,9 @@
#include "convolutional_layer.h"
#include "utils.h"
#include "mini_blas.h"
#include "im2col.h"
#include "col2im.h"
#include "blas.h"
#include "gemm.h"
#include <stdio.h>
#include <time.h>

@@ -38,16 +41,11 @@
    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, int pad, ACTIVATION activation, float learning_rate, float momentum, float decay)
convolutional_layer *make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, int pad, ACTIVATION activation)
{
    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;
@@ -63,10 +61,8 @@
    layer->biases = calloc(n, sizeof(float));
    layer->bias_updates = calloc(n, sizeof(float));
    float scale = 1./sqrt(size*size*c);
    //scale = .05;
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = scale*rand_normal();
    for(i = 0; i < n; ++i){
        //layer->biases[i] = rand_normal()*scale + scale;
        layer->biases[i] = scale;
    }
    int out_h = convolutional_out_height(*layer);
@@ -77,15 +73,15 @@
    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->filters_gpu = cuda_make_array(layer->filters, c*n*size*size);
    layer->filter_updates_gpu = cuda_make_array(layer->filter_updates, 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->biases_gpu = cuda_make_array(layer->biases, n);
    layer->bias_updates_gpu = cuda_make_array(layer->bias_updates, n);

    layer->col_image_cl = cl_make_array(layer->col_image, 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);
    layer->col_image_gpu = cuda_make_array(layer->col_image, out_h*out_w*size*size*c);
    layer->delta_gpu = cuda_make_array(layer->delta, layer->batch*out_h*out_w*n);
    layer->output_gpu = cuda_make_array(layer->output, layer->batch*out_h*out_w*n);
    #endif
    layer->activation = activation;

@@ -94,11 +90,10 @@
    return layer;
}

void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *layer, int h, int w, int c)
void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *layer, int h, int w)
{
    layer->h = h;
    layer->w = w;
    layer->c = c;
    int out_h = convolutional_out_height(*layer);
    int out_w = convolutional_out_width(*layer);

@@ -108,29 +103,49 @@
                                layer->batch*out_h * out_w * layer->n*sizeof(float));
    layer->delta  = realloc(layer->delta,
                                layer->batch*out_h * out_w * layer->n*sizeof(float));

    #ifdef GPU
    cuda_free(layer->col_image_gpu);
    cuda_free(layer->delta_gpu);
    cuda_free(layer->output_gpu);

    layer->col_image_gpu = cuda_make_array(layer->col_image, out_h*out_w*layer->size*layer->size*layer->c);
    layer->delta_gpu = cuda_make_array(layer->delta, layer->batch*out_h*out_w*layer->n);
    layer->output_gpu = cuda_make_array(layer->output, layer->batch*out_h*out_w*layer->n);
    #endif
}

void bias_output(const convolutional_layer layer)
void bias_output(float *output, float *biases, int batch, int n, int size)
{
    int i,j,b;
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    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];
    for(b = 0; b < batch; ++b){
        for(i = 0; i < n; ++i){
            for(j = 0; j < size; ++j){
                output[(b*n + i)*size + j] = biases[i];
            }
        }
    }
}

void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, float *in)
void backward_bias(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size)
{
    float alpha = 1./batch;
    int i,b;
    for(b = 0; b < batch; ++b){
        for(i = 0; i < n; ++i){
            bias_updates[i] += alpha * sum_array(delta+size*(i+b*n), size);
        }
    }
}


void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, network_state state)
{
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    int i;

    bias_output(layer);
    bias_output(layer.output, layer.biases, layer.batch, layer.n, out_h*out_w);

    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
@@ -140,31 +155,19 @@
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.output;


    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        im2col_cpu(in, layer.c, layer.h, layer.w, 
        im2col_cpu(state.input, layer.c, layer.h, layer.w, 
            layer.size, layer.stride, layer.pad, b);
        gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
        c += n*m;
        in += layer.c*layer.h*layer.w;
        state.input += layer.c*layer.h*layer.w;
    }
    activate_array(layer.output, m*n*layer.batch, layer.activation);
}

void learn_bias_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, network_state state)
{
    int i,b;
    int size = convolutional_out_height(layer)
        *convolutional_out_width(layer);
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            layer.bias_updates[i] += sum_array(layer.delta+size*(i+b*layer.n), size);
        }
    }
}

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float *in, float *delta)
{
    float alpha = 1./layer.batch;
    int i;
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
@@ -172,43 +175,42 @@
        convolutional_out_width(layer);

    gradient_array(layer.output, m*k*layer.batch, layer.activation, layer.delta);
    backward_bias(layer.bias_updates, layer.delta, layer.batch, layer.n, k);

    learn_bias_convolutional_layer(layer);

    if(delta) memset(delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));
    if(state.delta) memset(state.delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        float *a = layer.delta + i*m*k;
        float *b = layer.col_image;
        float *c = layer.filter_updates;

        float *im = in+i*layer.c*layer.h*layer.w;
        float *im = state.input+i*layer.c*layer.h*layer.w;

        im2col_cpu(im, layer.c, layer.h, layer.w, 
                layer.size, layer.stride, layer.pad, b);
        gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
        gemm(0,1,m,n,k,alpha,a,k,b,k,1,c,n);

        if(delta){
        if(state.delta){
            a = layer.filters;
            b = layer.delta + i*m*k;
            c = layer.col_image;

            gemm(1,0,n,k,m,1,a,n,b,k,0,c,k);

            col2im_cpu(layer.col_image, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta+i*layer.c*layer.h*layer.w);
            col2im_cpu(layer.col_image, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, state.delta+i*layer.c*layer.h*layer.w);
        }
    }
}

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

    axpy_cpu(size, -layer.decay, layer.filters, 1, layer.filter_updates, 1);
    axpy_cpu(size, layer.learning_rate, layer.filter_updates, 1, layer.filters, 1);
    scal_cpu(size, layer.momentum, layer.filter_updates, 1);
    axpy_cpu(size, -decay, layer.filters, 1, layer.filter_updates, 1);
    axpy_cpu(size, learning_rate, layer.filter_updates, 1, layer.filters, 1);
    scal_cpu(size, momentum, layer.filter_updates, 1);
}


@@ -265,183 +267,3 @@
    return single_filters;
}

#ifdef GPU
#define BLOCK 32

#define STR_HELPER(x) #x
#define STR(x) STR_HELPER(x)


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", "-D BLOCK=" STR(BLOCK));
        init = 1;
    }
    return kernel;
}

void learn_bias_convolutional_layer_ongpu(convolutional_layer layer)
{
    int size = convolutional_out_height(layer) * convolutional_out_width(layer);

    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*BLOCK};
    const size_t local_size[] = {BLOCK};

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

void test_learn_bias(convolutional_layer l)
{
    int i;
    int size = convolutional_out_height(l) * convolutional_out_width(l);
    for(i = 0; i < size*l.batch*l.n; ++i){
        l.delta[i] = rand_uniform();
    }
    for(i = 0; i < l.n; ++i){
        l.bias_updates[i] = rand_uniform();
    }
    cl_write_array(l.delta_cl, l.delta, size*l.batch*l.n);
    cl_write_array(l.bias_updates_cl, l.bias_updates, l.n);
    float *gpu = calloc(l.n, sizeof(float));
    cl_read_array(l.bias_updates_cl, gpu, l.n);
    for(i = 0; i < l.n; ++i) printf("%.9g %.9g\n", l.bias_updates[i], gpu[i]);
    learn_bias_convolutional_layer_ongpu(l);
    learn_bias_convolutional_layer(l);
    cl_read_array(l.bias_updates_cl, gpu, l.n);
    for(i = 0; i < l.n; ++i) printf("%.9g %.9g\n", l.bias_updates[i], gpu[i]);
}

cl_kernel get_convolutional_bias_kernel()
{
    static int init = 0;
    static cl_kernel kernel;
    if(!init){
        kernel = get_kernel("src/convolutional_layer.cl", "bias", "-D BLOCK=" STR(BLOCK));
        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_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);

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        im2col_ongpu(in, i*layer.c*layer.h*layer.w, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, layer.col_image_cl);
        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,0,n,1.,c,i*m*n,n);
    }
    activate_array_ongpu(layer.output_cl, m*n*layer.batch, layer.activation);
}

void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, cl_mem in, 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);

    if(delta_cl) scal_ongpu(layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c, 0, delta_cl, 1);

    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;

        im2col_ongpu(in, i*layer.c*layer.h*layer.w, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, layer.col_image_cl);
        gemm_ongpu_offset(0,1,m,n,k,1,a,i*m*k,k,b,0,k,1,c,0,n);

        if(delta_cl){

            cl_mem a = layer.filters_cl;
            cl_mem b = layer.delta_cl;
            cl_mem c = layer.col_image_cl;

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

            col2im_ongpu(layer.col_image_cl, i*layer.c*layer.h*layer.w, 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);
    cl_read_array(layer.filter_updates_cl, layer.filter_updates, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cl_read_array(layer.bias_updates_cl, layer.bias_updates, 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);
    cl_write_array(layer.filter_updates_cl, layer.filter_updates, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cl_write_array(layer.bias_updates_cl, layer.bias_updates, 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);

    axpy_ongpu(size, -layer.decay, layer.filters_cl, 1, layer.filter_updates_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