Fixed bug in Tensor Cores V100 (1. Desc in Batch norm, 2. Manually selected...

AlexeyAB

2018-04-14 eb9c88ef734d693e65ec35036811363a35e6b5d3

 src/detector.c

@@ -91,7 +91,7 @@
   args.small_object = net.small_object;
    args.d = &buffer;
    args.type = DETECTION_DATA;
   args.threads = 64;   // 8
   args.threads = 16;   // 64

    args.angle = net.angle;
    args.exposure = net.exposure;
@@ -99,6 +99,7 @@
    args.hue = net.hue;

#ifdef OPENCV
   args.threads = 7;
   IplImage* img = NULL;
   float max_img_loss = 5;
   int number_of_lines = 100;
@@ -108,7 +109,7 @@
#endif   //OPENCV

    pthread_t load_thread = load_data(args);
    clock_t time;
    double time;
    int count = 0;
    //while(i*imgs < N*120){
    while(get_current_batch(net) < net.max_batches){
@@ -131,7 +132,7 @@
            }
            net = nets[0];
        }
        time=clock();
        time=what_time_is_it_now();
        pthread_join(load_thread, 0);
        train = buffer;
        load_thread = load_data(args);
@@ -153,9 +154,9 @@
           save_image(im, "truth11");
         */

        printf("Loaded: %lf seconds\n", sec(clock()-time));
        printf("Loaded: %lf seconds\n", (what_time_is_it_now()-time));

        time=clock();
        time=what_time_is_it_now();
        float loss = 0;
#ifdef GPU
        if(ngpus == 1){
@@ -170,7 +171,7 @@
        avg_loss = avg_loss*.9 + loss*.1;

        i = get_current_batch(net);
        printf("\n %d: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", get_current_batch(net), loss, avg_loss, get_current_rate(net), sec(clock()-time), i*imgs);
        printf("\n %d: %f, %f avg, %f rate, %lf seconds, %d images\n", get_current_batch(net), loss, avg_loss, get_current_rate(net), (what_time_is_it_now()-time), i*imgs);

#ifdef OPENCV
      if(!dont_show)
@@ -291,11 +292,11 @@
   int *map = 0;
   if (mapf) map = read_map(mapf);

   network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);
   network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);   // set batch=1
   if (weightfile) {
      load_weights(&net, weightfile);
   }
   set_batch_network(&net, 1);
   //set_batch_network(&net, 1);
   fprintf(stderr, "Learning Rate: %g, Momentum: %g, Decay: %g\n", net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
   srand(time(0));

@@ -414,11 +415,11 @@

void validate_detector_recall(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile)
{
   network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);
   network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);   // set batch=1
   if (weightfile) {
      load_weights(&net, weightfile);
   }
   set_batch_network(&net, 1);
   //set_batch_network(&net, 1);
   fuse_conv_batchnorm(net);
   srand(time(0));

@@ -522,11 +523,11 @@
   int *map = 0;
   if (mapf) map = read_map(mapf);

   network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);
   network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);   // set batch=1
   if (weightfile) {
      load_weights(&net, weightfile);
   }
   set_batch_network(&net, 1);
   //set_batch_network(&net, 1);
   fuse_conv_batchnorm(net);
   srand(time(0));

@@ -1020,14 +1021,14 @@
    char **names = get_labels(name_list);

    image **alphabet = load_alphabet();
    network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1);
    network net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1); // set batch=1
    if(weightfile){
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    set_batch_network(&net, 1);
    //set_batch_network(&net, 1);
   fuse_conv_batchnorm(net);
    srand(2222222);
    clock_t time;
    double time;
    char buff[256];
    char *input = buff;
    int j;
@@ -1054,10 +1055,10 @@
        //for(j = 0; j < l.w*l.h*l.n; ++j) probs[j] = calloc(l.classes, sizeof(float *));

        float *X = sized.data;
        time=clock();
        time= what_time_is_it_now();
        network_predict(net, X);
      //network_predict_image(&net, im);
        printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", input, sec(clock()-time));
        printf("%s: Predicted in %f seconds.\n", input, (what_time_is_it_now()-time));
        //get_region_boxes(l, 1, 1, thresh, probs, boxes, 0, 0);
      // if (nms) do_nms_sort_v2(boxes, probs, l.w*l.h*l.n, l.classes, nms);
      //draw_detections(im, l.w*l.h*l.n, thresh, boxes, probs, names, alphabet, l.classes);