renamed sigmoid to logistic

Joseph Redmon

2015-03-08 f047cfff99e00e28c02eb59b6d32386c122f9af6

 src/cost_layer.c

@@ -1,6 +1,7 @@
#include "cost_layer.h"
#include "utils.h"
#include "mini_blas.h"
#include "cuda.h"
#include "blas.h"
#include <math.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
@@ -9,7 +10,6 @@
COST_TYPE get_cost_type(char *s)
{
    if (strcmp(s, "sse")==0) return SSE;
    if (strcmp(s, "detection")==0) return DETECTION;
    fprintf(stderr, "Couldn't find activation function %s, going with SSE\n", s);
    return SSE;
}
@@ -19,8 +19,6 @@
    switch(a){
        case SSE:
            return "sse";
        case DETECTION:
            return "detection";
    }
    return "sse";
}
@@ -35,23 +33,27 @@
    layer->delta = calloc(inputs*batch, sizeof(float));
    layer->output = calloc(1, sizeof(float));
    #ifdef GPU
    layer->delta_cl = cl_make_array(layer->delta, inputs*batch);
    layer->delta_gpu = cuda_make_array(layer->delta, inputs*batch);
    #endif
    return layer;
}

void pull_cost_layer(cost_layer layer)
{
    cuda_pull_array(layer.delta_gpu, layer.delta, layer.batch*layer.inputs);
}
void push_cost_layer(cost_layer layer)
{
    cuda_push_array(layer.delta_gpu, layer.delta, layer.batch*layer.inputs);
}

void forward_cost_layer(cost_layer layer, float *input, float *truth)
{
    if (!truth) return;
    copy_cpu(layer.batch*layer.inputs, truth, 1, layer.delta, 1);
    axpy_cpu(layer.batch*layer.inputs, -1, input, 1, layer.delta, 1);
    if(layer.type == DETECTION){
        int i;
        for(i = 0; i < layer.batch*layer.inputs; ++i){
            if((i%5) && !truth[(i/5)*5]) layer.delta[i] = 0;
        }
    }
    *(layer.output) = dot_cpu(layer.batch*layer.inputs, layer.delta, 1, layer.delta, 1);
    //printf("cost: %f\n", *layer.output);
}

void backward_cost_layer(const cost_layer layer, float *input, float *delta)
@@ -61,56 +63,32 @@

#ifdef GPU

cl_kernel get_mask_kernel()
{
    static int init = 0;
    static cl_kernel kernel;
    if(!init){
        kernel = get_kernel("src/axpy.cl", "mask", 0);
        init = 1;
    }
    return kernel;
}

void mask_ongpu(int n, cl_mem x, cl_mem mask, int mod)
{
    cl_setup();
    cl_kernel kernel = get_mask_kernel();
    cl_command_queue queue = cl.queue;

    cl_uint i = 0;
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(n), (void*) &n);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(x), (void*) &x);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(mask), (void*) &mask);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(mod), (void*) &mod);
    check_error(cl);

    const size_t global_size[] = {n};

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

}

void forward_cost_layer_gpu(cost_layer layer, cl_mem input, cl_mem truth)
void forward_cost_layer_gpu(cost_layer layer, float * input, float * truth)
{
    if (!truth) return;
    
    /*
    float *in = calloc(layer.inputs*layer.batch, sizeof(float));
    float *t = calloc(layer.inputs*layer.batch, sizeof(float));
    cuda_pull_array(input, in, layer.batch*layer.inputs);
    cuda_pull_array(truth, t, layer.batch*layer.inputs);
    forward_cost_layer(layer, in, t);
    cuda_push_array(layer.delta_gpu, layer.delta, layer.batch*layer.inputs);
    free(in);
    free(t);
    */

    copy_ongpu(layer.batch*layer.inputs, truth, 1, layer.delta_cl, 1);
    axpy_ongpu(layer.batch*layer.inputs, -1, input, 1, layer.delta_cl, 1);
    copy_ongpu(layer.batch*layer.inputs, truth, 1, layer.delta_gpu, 1);
    axpy_ongpu(layer.batch*layer.inputs, -1, input, 1, layer.delta_gpu, 1);

    if(layer.type==DETECTION){
        mask_ongpu(layer.inputs*layer.batch, layer.delta_cl, truth, 5);
    }

    cl_read_array(layer.delta_cl, layer.delta, layer.batch*layer.inputs);
    cuda_pull_array(layer.delta_gpu, layer.delta, layer.batch*layer.inputs);
    *(layer.output) = dot_cpu(layer.batch*layer.inputs, layer.delta, 1, layer.delta, 1);
    //printf("%f\n", *layer.output);
    //printf("cost: %f\n", *layer.output);
}

void backward_cost_layer_gpu(const cost_layer layer, cl_mem input, cl_mem delta)
void backward_cost_layer_gpu(const cost_layer layer, float * input, float * delta)
{
    copy_ongpu(layer.batch*layer.inputs, layer.delta_cl, 1, delta, 1);
    copy_ongpu(layer.batch*layer.inputs, layer.delta_gpu, 1, delta, 1);
}
#endif