renamed sigmoid to logistic

Joseph Redmon

2015-03-08 f047cfff99e00e28c02eb59b6d32386c122f9af6

 src/convolutional_kernels.cu

@@ -8,7 +8,7 @@
#include "cuda.h"
}

__global__ void bias(int n, int size, float *biases, float *output)
__global__ void bias_output_kernel(float *output, float *biases, int n, int size)
{
    int offset = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int filter = blockIdx.y;
@@ -17,22 +17,20 @@
    if(offset < size) output[(batch*n+filter)*size + offset] = biases[filter];
}

extern "C" void bias_output_gpu(const convolutional_layer layer)
extern "C" void bias_output_gpu(float *output, float *biases, int batch, int n, int size)
{
    int size = convolutional_out_height(layer)*convolutional_out_width(layer);

    dim3 dimBlock(BLOCK, 1, 1);
    dim3 dimGrid((size-1)/BLOCK + 1, layer.n, layer.batch);
    dim3 dimGrid((size-1)/BLOCK + 1, n, batch);

    bias<<<dimGrid, dimBlock>>>(layer.n, size, layer.biases_gpu, layer.output_gpu);
    bias_output_kernel<<<dimGrid, dimBlock>>>(output, biases, n, size);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

__global__ void learn_bias(int batch, int n, int size, float *delta, float *bias_updates)
__global__ void backward_bias_kernel(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size, float scale)
{
    __shared__ float part[BLOCK];
    int i,b;
    int filter = (blockIdx.x + blockIdx.y*gridDim.x);
    int filter = blockIdx.x;
    int p = threadIdx.x;
    float sum = 0;
    for(b = 0; b < batch; ++b){
@@ -44,40 +42,18 @@
    part[p] = sum;
    __syncthreads();
    if(p == 0){
        for(i = 0; i < BLOCK; ++i) bias_updates[filter] += part[i];
        for(i = 0; i < BLOCK; ++i) bias_updates[filter] += scale * part[i];
    }
}

extern "C" void learn_bias_convolutional_layer_ongpu(convolutional_layer layer)
extern "C" void backward_bias_gpu(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size)
{
    int size = convolutional_out_height(layer)*convolutional_out_width(layer);
    float alpha = 1./batch;


    learn_bias<<<cuda_gridsize(layer.n), BLOCK>>>(layer.batch, layer.n, size, layer.delta_gpu, layer.bias_updates_gpu);
    backward_bias_kernel<<<n, BLOCK>>>(bias_updates, delta, batch, n, size, alpha);
    check_error(cudaPeekAtLastError());
}

extern "C" 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();
    }
    cuda_push_array(l.delta_gpu, l.delta, size*l.batch*l.n);
    cuda_push_array(l.bias_updates_gpu, l.bias_updates, l.n);
    float *gpu = (float *) calloc(l.n, sizeof(float));
    cuda_pull_array(l.bias_updates_gpu, 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);
    cuda_pull_array(l.bias_updates_gpu, gpu, l.n);
    for(i = 0; i < l.n; ++i) printf("%.9g %.9g\n", l.bias_updates[i], gpu[i]);
}

extern "C" void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, float *in)
{
    int i;
@@ -86,30 +62,29 @@
    int n = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer);

    bias_output_gpu(layer);
    bias_output_gpu(layer.output_gpu, layer.biases_gpu, layer.batch, layer.n, n);

    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_gpu);
        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_gpu);
        float * a = layer.filters_gpu;
        float * b = layer.col_image_gpu;
        float * c = layer.output_gpu;
        gemm_ongpu(0,0,m,n,k,1.,a,k,b,n,1.,c+i*m*n,n);
    }
    activate_array_ongpu(layer.output_gpu, m*n*layer.batch, layer.activation);
    cuda_pull_array(layer.output_gpu, layer.output, m*n*layer.batch);
    //for(i = 0; i < m*n*layer.batch; ++i) printf("%f, ", layer.output[i]);
    //printf("\n");
}

extern "C" void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, float *in, float *delta_gpu)
{
    float alpha = 1./layer.batch;
    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_gpu, m*k*layer.batch, layer.activation, layer.delta_gpu);
    learn_bias_convolutional_layer_ongpu(layer);
    backward_bias_gpu(layer.bias_updates_gpu, layer.delta_gpu, layer.batch, layer.n, k);

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

@@ -118,8 +93,8 @@
        float * b = layer.col_image_gpu;
        float * c = layer.filter_updates_gpu;

        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_gpu);
        gemm_ongpu(0,1,m,n,k,1,a + i*m*k,k,b,k,1,c,n);
        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_gpu);
        gemm_ongpu(0,1,m,n,k,alpha,a + i*m*k,k,b,k,1,c,n);

        if(delta_gpu){

@@ -129,7 +104,7 @@

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

            col2im_ongpu(layer.col_image_gpu, i*layer.c*layer.h*layer.w, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta_gpu);
            col2im_ongpu(layer.col_image_gpu, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta_gpu + i*layer.c*layer.h*layer.w);
        }
    }
}
@@ -153,6 +128,13 @@
extern "C" void update_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer)
{
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;

/*
    cuda_pull_array(layer.filter_updates_gpu, layer.filter_updates, size);
    cuda_pull_array(layer.filters_gpu, layer.filters, size);
    printf("Filter: %f updates: %f\n", mag_array(layer.filters, size), layer.learning_rate*mag_array(layer.filter_updates, size));
    */

    axpy_ongpu(layer.n, layer.learning_rate, layer.bias_updates_gpu, 1, layer.biases_gpu, 1);
    scal_ongpu(layer.n,layer.momentum, layer.bias_updates_gpu, 1);