Yolo can be used from Python 2.x using /darknet.py on Linux or darknet/x64/...

AlexeyAB

2018-04-12 fc496d52bf22a0bb257300d3c79be9cd80e722cb

 src/connected_layer.c

@@ -36,6 +36,10 @@
    l.weights = calloc(outputs*inputs, sizeof(float));
    l.biases = calloc(outputs, sizeof(float));

    l.forward = forward_connected_layer;
    l.backward = backward_connected_layer;
    l.update = update_connected_layer;

    //float scale = 1./sqrt(inputs);
    float scale = sqrt(2./inputs);
    for(i = 0; i < outputs*inputs; ++i){
@@ -66,6 +70,10 @@
    }

#ifdef GPU
    l.forward_gpu = forward_connected_layer_gpu;
    l.backward_gpu = backward_connected_layer_gpu;
    l.update_gpu = update_connected_layer_gpu;

    l.weights_gpu = cuda_make_array(l.weights, outputs*inputs);
    l.biases_gpu = cuda_make_array(l.biases, outputs);

@@ -89,10 +97,16 @@

        l.x_gpu = cuda_make_array(l.output, l.batch*outputs);
        l.x_norm_gpu = cuda_make_array(l.output, l.batch*outputs);
#ifdef CUDNN
      cudnnCreateTensorDescriptor(&l.normTensorDesc);
      cudnnCreateTensorDescriptor(&l.dstTensorDesc);
      cudnnSetTensor4dDescriptor(l.dstTensorDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, l.batch, l.out_c, l.out_h, l.out_w);
      cudnnSetTensor4dDescriptor(l.normTensorDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, 1, l.out_c, 1, 1);
#endif
    }
#endif
    l.activation = activation;
    fprintf(stderr, "Connected Layer: %d inputs, %d outputs\n", inputs, outputs);
    fprintf(stderr, "connected                            %4d  ->  %4d\n", inputs, outputs);
    return l;
}

@@ -187,7 +201,7 @@
{
    int i, j;
    for(i = 0; i < l.outputs; ++i){
        float scale = l.scales[i]/sqrt(l.rolling_variance[i] + .00001);
        float scale = l.scales[i]/sqrt(l.rolling_variance[i] + .000001);
        for(j = 0; j < l.inputs; ++j){
            l.weights[i*l.inputs + j] *= scale;
        }
@@ -198,6 +212,25 @@
    }
}


void statistics_connected_layer(layer l)
{
    if(l.batch_normalize){
        printf("Scales ");
        print_statistics(l.scales, l.outputs);
        /*
        printf("Rolling Mean ");
        print_statistics(l.rolling_mean, l.outputs);
        printf("Rolling Variance ");
        print_statistics(l.rolling_variance, l.outputs);
        */
    }
    printf("Biases ");
    print_statistics(l.biases, l.outputs);
    printf("Weights ");
    print_statistics(l.weights, l.outputs);
}

#ifdef GPU

void pull_connected_layer(connected_layer l)
@@ -253,12 +286,13 @@
    float * b = l.weights_gpu;
    float * c = l.output_gpu;
    gemm_ongpu(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
    if(l.batch_normalize){
        forward_batchnorm_layer_gpu(l, state);
    }
    for(i = 0; i < l.batch; ++i){
        axpy_ongpu(l.outputs, 1, l.biases_gpu, 1, l.output_gpu + i*l.outputs, 1);
    }
   if (l.batch_normalize) {
      forward_batchnorm_layer_gpu(l, state);
   }
   else {
      add_bias_gpu(l.output_gpu, l.biases_gpu, l.batch, l.outputs, 1);
   }
    //for(i = 0; i < l.batch; ++i) axpy_ongpu(l.outputs, 1, l.biases_gpu, 1, l.output_gpu + i*l.outputs, 1);
    activate_array_ongpu(l.output_gpu, l.outputs*l.batch, l.activation);
}