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나는 결과를 커피 결과와 비교하기 위해 스스로 컨볼 루션 함수를 작성하려고했습니다. 데모 프로그램을 실행하는 동안 아래쪽 및 위쪽 blob 데이터와 가중치를 사용했습니다. 나는 추출 된 자료가 정확하다는 것을 확신한다. 여기에 작성한 회선 테스트 코드가 있지만 결과는 다릅니다. 이 예에서는 64 개의 입력 기능 맵과 64 개의 출력 기능 맵이 있고 3x3 커널을 사용합니다. 이 프로그램은 64 개 파일에서 최하위 데이터를 읽고, 64x64 3x3 커널 및 가중치에 대한 가중치 및 바이어스를 읽고 컨볼 루션을 수행하고 최상위 데이터를 64 개 파일에 저장합니다. 아주 간단한 프로그램 .. 만약 내가 어떤 사람이라도 실수를 발견하고 알려 주시면 감사하겠습니다.컨볼 루션 결과가 카페의 컨볼 루션 결과와 다릅니다
// written by Chan Kim for simple convolution test
/*
layer 2 type Convolution num_bottoms 1 num_tops 1
layer 2 bottom 0 shape "1 64 600 800 (30720000)"
layer 2 top 0 shape = "1 64 600 800 (30720000)"
layer 2 kernel_size = 3
bottom size : 4*64*600*800 = 0x7530000 Bytes
top size : 4*64*600*800 = 0x7530000 Bytes
kernel size : 4*3*3*64*64 = 0x24000 Bytes
in word size, bottom : 0x1d4c000 kernel : 0x9000 Words
*/
#include <stdio.h>
#define NUM_IFM 64
#define NUM_OFM 64
#define HEIGHT 600
#define WIDTH 800
#define K 3 // 3x3 kernel
float bottom[1][NUM_IFM][HEIGHT][WIDTH];
float top[1][NUM_IFM][HEIGHT][WIDTH];
float weights[NUM_OFM][NUM_IFM][K][K];
float bias[NUM_OFM];
float conv[1][NUM_IFM][HEIGHT][WIDTH]; // result
char str[80];
float kern[K][K];
float in_square[K][K];
float sum;
#define layer 2 // for test
main()
{
FILE *file;
int ifm_idx;
int ofm_idx;
int orix;
int ocix;
char c;
int r;
int rix, cix;
char line[80];
char *ll;
float v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7;
int kyi, kxi;
int orixm, orixp;
int ocixm, ocixp;
int kx, ky;
int i;
// --------------------------------------------------------
// reading blob data from files into blob memory
// --------------------------------------------------------
printf("startnig!\n");
for(ifm_idx=0;ifm_idx<NUM_IFM;ifm_idx++) {
sprintf(str, "/home/ckim/Neuro/convhw/ext-z840/L%02d_Convolution_B0_FN%03d.txt", layer, ifm_idx);
file = fopen(str, "r");
c = fgetc(file);
rix = -1;
while (c != EOF) {
if (c == '#') {
ll = fgets(line, 80, file);
c = fgetc(file);
rix++;
cix = 0;
}
else {
r = ungetc(c, file);
r = fscanf(file, "%f %f %f %f %f %f %f %f", &v0, &v1, &v2, &v3, &v4, &v5, &v6, &v7);
bottom[0][ifm_idx][rix][cix++] = v0;
bottom[0][ifm_idx][rix][cix++] = v1;
bottom[0][ifm_idx][rix][cix++] = v2;
bottom[0][ifm_idx][rix][cix++] = v3;
bottom[0][ifm_idx][rix][cix++] = v4;
bottom[0][ifm_idx][rix][cix++] = v5;
bottom[0][ifm_idx][rix][cix++] = v6;
bottom[0][ifm_idx][rix][cix++] = v7;
c = fgetc(file);
}
}
printf("file %s read.. \n",str);
fclose(file);
}
// --------------------------------------------------------
// reading weights from files into blob memory
// --------------------------------------------------------
sprintf(str, "/home/ckim/Neuro/convhw/ext1/L%02d_Convolution_Weights.txt", layer);
file = fopen(str, "r");
ll = fgets(line, 80, file); // read the layer config line
for(ofm_idx = 0; ofm_idx < NUM_OFM; ofm_idx++) {
//for(ifm_idx = 0; ifm_idx < NUM_IFM; ifm_idx++) {
ll = fgets(line, 80, file); // read the line '## For output map ofm_idx'
for(ifm_idx = 0; ifm_idx < NUM_IFM; ifm_idx++) {
//for(ofm_idx = 0; ofm_idx < NUM_OFM; ofm_idx++) {
ll = fgets(line, 80, file); // read the line '## for input map ifm_idx'
for(kyi = 0; kyi < K; kyi++) {
fscanf(file, "%f %f %f", &v0, &v1, &v2); // K=3 always
weights[ofm_idx][ifm_idx][kyi][0] = v0;
weights[ofm_idx][ifm_idx][kyi][1] = v1;
weights[ofm_idx][ifm_idx][kyi][2] = v2;
ll = fgets(line, 80, file); // read off remaining line
}
}
// read bias values
}
for(i = 0, ofm_idx = 0; i < NUM_OFM/8; i++){
ll = fgets(line, 80, file);
r = fscanf(file, "%f %f %f %f %f %f %f %f", &v0, &v1, &v2, &v3, &v4, &v5, &v6, &v7);
bias[ofm_idx++] = v0;
bias[ofm_idx++] = v1;
bias[ofm_idx++] = v2;
bias[ofm_idx++] = v3;
bias[ofm_idx++] = v4;
bias[ofm_idx++] = v5;
bias[ofm_idx++] = v6;
bias[ofm_idx++] = v7;
}
fclose(file);
// --------------------------------------------------------
// perform convolution
// --------------------------------------------------------
printf("starting convolution..\n");
for(ofm_idx = 0; ofm_idx < NUM_OFM; ofm_idx++) {
printf("making OFM %d\n", ofm_idx);
for(orix = 0; orix < HEIGHT; orix++) {
for(ocix = 0; ocix < WIDTH; ocix++) {
sum = 0.; // for single point
// for each input maps
for(ifm_idx = 0; ifm_idx < NUM_IFM; ifm_idx++) {
// get kernel
kern[0][0] = weights[ofm_idx][ifm_idx][0][0];
kern[0][1] = weights[ofm_idx][ifm_idx][0][1];
kern[0][2] = weights[ofm_idx][ifm_idx][0][2];
kern[1][0] = weights[ofm_idx][ifm_idx][1][0];
kern[1][1] = weights[ofm_idx][ifm_idx][1][1];
kern[1][2] = weights[ofm_idx][ifm_idx][1][2];
kern[2][0] = weights[ofm_idx][ifm_idx][2][0];
kern[2][1] = weights[ofm_idx][ifm_idx][2][1];
kern[2][2] = weights[ofm_idx][ifm_idx][2][2];
// zero-value padding (used in caffe)
in_square[0][0] = (orix == 0 ||ocix == 0) ? 0 : bottom[0][ifm_idx][orix][ocix];
in_square[0][1] = (orix == 0) ? 0 : bottom[0][ifm_idx][orix][ocix];
in_square[0][2] = (orix == 0 || ocix == WIDTH-1) ? 0 : bottom[0][ifm_idx][orix][ocix];
in_square[1][0] = (ocix == 0) ? 0 : bottom[0][ifm_idx][orix][ocix];
in_square[1][1] = bottom[0][ifm_idx][orix][ocix];
in_square[1][2] = (ocix == WIDTH-1) ? 0 : bottom[0][ifm_idx][orix][ocix];
in_square[2][0] = (orix == HEIGHT-1 || ocix == 0) ? 0 : bottom[0][ifm_idx][orix][ocix];
in_square[2][1] = (orix == HEIGHT-1) ? 0 : bottom[0][ifm_idx][orix][ocix];
in_square[2][2] = (orix == HEIGHT-1 || ocix == WIDTH-1) ? 0 : bottom[0][ifm_idx][orix][ocix];
// apply kernel
for(ky = 0; ky < K; ky++) {
for(kx = 0; kx < K; kx++) {
sum += in_square[ky][kx]*kern[ky][kx];
}
}
//// add bias
//sum += bias[ifm_idx];
} // ifm_idx
// add bias
sum += bias[ofm_idx];
// store result
conv[0][ofm_idx][orix][ocix] = sum;
} // ocix
} // orix
printf("OFM %d\n", ofm_idx);
sprintf(str, "./result/L%02d_Convolution_T0_FN%03d.txt", layer, ofm_idx);
file = fopen(str, "w");
printf("writing convolution result to file %s..\n", str);
for (rix = 0; rix < HEIGHT; rix++) {
fprintf(file, "### kr = %d ##\n", rix);
for (cix = 0; cix < WIDTH; cix++) {
fprintf(file, "%f ",conv[0][ofm_idx][rix][cix]);
if (cix %8 == 7) fprintf(file, "\n");
}
}
fclose(file);
}
printf("Convolution finished\n");
업데이트 : 커널을 전치 시도하고, 추출 커널 4 개 조합을 입력 - 출력 관계를 반대했지만, 일치하지 않습니다. 어쩌면 내가 카페 실행에서 값을 추출하는 방식에 뭔가 문제가있을 수 있습니다. 나는 caffe/src/caffe/net.cpp 파일의 convolution layer에서 bottom, top, weight 데이터를 추출하는 방법을 추가했다. 레이어 처리가 완료되면 추출됩니다.
//#define LayerShapeExtract
//#define BlobExtract
//#define WeightExtract
#define LayerExtNum 2
#define EXT_ALL_LAYERS 0
int ccc; // for debug
template <typename Dtype>
Dtype Net<Dtype>::ForwardFromTo(int start, int end) {
CHECK_GE(start, 0);
CHECK_LT(end, layers_.size());
Dtype loss = 0;
LOG(INFO) << "## : net_input_blobs_.size() : " << net_input_blobs_.size() << std::endl;
if (debug_info_) {
for (int i = 0; i < net_input_blobs_.size(); ++i) {
InputDebugInfo(i);
}
}
for (int i = start; i <= end; ++i) {
ccc = i; printf("ccc = %d\n", ccc); // LOG(ERROR) << "Forwarding " << layer_names_[i];
Dtype layer_loss = layers_[i]->Forward(bottom_vecs_[i], top_vecs_[i]); // Layer::Forward
loss += layer_loss;
if (debug_info_) { ForwardDebugInfo(i); }
#ifdef LayerShapeExtract
// -------------------------------- start of shape extract ---------------------
FILE *lsfp;
lsfp = fopen("ext/layers.txt","w");
fprintf(lsfp, "####### Layer Shape ########\n");
fprintf(lsfp, "start = %d, end = %d\n", start,end);
for (int li = start; li <= end; ++li) {
fprintf(lsfp, "layer %d type %s num_bottoms %zu num_tops %zu\n", li, layers_[li]->type(), bottom_vecs_[li].size(), top_vecs_[li].size());
for (int bi = 0; bi < bottom_vecs_[li].size(); bi++) {
fprintf(lsfp, "layer %d bottom %d shape \"%s\"\n", li, bi, bottom_vecs_[li][bi]->shape_string().c_str());
}
for (int ti = 0; ti < top_vecs_[li].size(); ti++) {
fprintf(lsfp, "layer %d top %d shape = \"%s\"\n", li, ti, top_vecs_[li][ti]->shape_string().c_str());
}
if (strcmp(layers_[li]->type(),"Convolution") == 0) {
fprintf(lsfp, "layer %d kernel_size = %d\n", li, layers_[li]->layer_param().convolution_param().kernel_size());
}
}
fclose(lsfp);
//printf("##Net::ForwardFromTo ==> ####### End of Layer Shape ########\n");
// -------------------------------- end of shape extract ---------------------
#endif
#ifdef BlobExtract
// -------------------------------- start of blob extract ---------------------
if (i == LayerExtNum || EXT_ALL_LAYERS) { //print!!
char fname[50];
FILE *extfp1;
for (int j = 0; j < bottom_vecs_[i].size(); j++) {
Blob<Dtype>* bp = bottom_vecs_[i][j];
const Dtype *dptr = bp->cpu_data();
if (bp->shape().size() == 4) {
for (int kn = 0; kn < bp->shape()[0]; kn++) { // Blob
for (int kd = 0; kd < bp->shape()[1]; kd++) { // Ni
sprintf(fname, "ext/L%02d_%s_B%d_FN%03d.txt",
i,layers_[i]->type(),j,kd);
extfp1 = fopen(fname,"w");
for (int kr = 0; kr < bp->shape()[2]; kr++) { // Ny
fprintf(extfp1, "### kr = %d ##\n", kr);
for (int kc = 0; kc < bp->shape()[3]; kc++) { // Nx
fprintf(extfp1, "%f ",*dptr++);
if (kc %8 == 7 || kc == bp->shape()[3]-1) fprintf(extfp1, "\n");
}
}
fclose(extfp1);
}
}
} // if size 4
else if (bp->shape().size() == 2) {
for (int kn = 0; kn < bp->shape()[0]; kn++) { // Blob
sprintf(fname, "ext/L%02d_%s_B%d_FN%03d.txt",
i,layers_[i]->type(),j,kn);
extfp1 = fopen(fname,"w");
for (int kd = 0; kd < bp->shape()[1]; kd++) { // Ni
fprintf(extfp1, "%f ",*dptr++);
if (kd %8 == 7 || kd == bp->shape()[1]-1) fprintf(extfp1, "\n");
}
fclose(extfp1);
}
} // if size 2
else {
printf("BSS != 4 or 2, i = %d, j = %d, sz = %zd\n",i,j,bp->shape().size());
}
} // for j
for (int j = 0; j < top_vecs_[i].size(); j++) {
Blob<Dtype>* tp = top_vecs_[i][j];
const Dtype *dptr = tp->cpu_data();
if (tp->shape().size() == 4) { // Blob
for (int kn = 0; kn < tp->shape()[0]; kn++) { // Blob
for (int kd = 0; kd < tp->shape()[1]; kd++) { // Ni
sprintf(fname, "ext/L%02d_%s_T%d_FN%03d.txt",
i,layers_[i]->type(),j,kd);
extfp1 = fopen(fname,"w");
for (int kr = 0; kr < tp->shape()[2]; kr++) { // Ny
fprintf(extfp1, "### kr = %d ##\n", kr);
for (int kc = 0; kc < tp->shape()[3]; kc++) { // Nx
fprintf(extfp1, "%f ",*dptr++);
if (kc %8 == 7 || kc == tp->shape()[3]-1) fprintf(extfp1, "\n");
}
}
fclose(extfp1);
}
}
} // if size 4
else if (tp->shape().size() == 2) {
for (int kn = 0; kn < tp->shape()[0]; kn++) { // Blob
sprintf(fname, "ext/L%02d_%s_T%d_FN%03d.txt",
i,layers_[i]->type(),j,kn);
extfp1 = fopen(fname,"w");
for (int kd = 0; kd < tp->shape()[1]; kd++) { // Ni
fprintf(extfp1, "%f ",*dptr++);
if (kd %8 == 7) fprintf(extfp1, "\n");
}
fclose(extfp1);
}
} // if size 2
else {
printf("BSS != 4 or 2, i = %d, j = %d, sz = %zd\n",i,j,tp->shape().size());
}
} // for j
} // print!!
// -------------------------------- end of blob extract ---------------------
#endif
#ifdef WeightExtract
// -------------------------------- start of weight extract ---------------------
if (i == LayerExtNum || EXT_ALL_LAYERS) { //print!!
char fname[50];
FILE *extfp1;
printf("#*#* Ext layer type = %s\n", layers_[i]->type());
if (strcmp(layers_[i]->type(),"Convolution") == 0){
printf("It's Convolution Layer!\n");
vector<shared_ptr<Blob<Dtype> > >& lyr_blobs = layers_[i]->blobs();
// Layer
printf("layer blob size = %zd\n", lyr_blobs.size());
//const LayerParameter& lyr_param = layers()[i]->layer_param(); // vector shared_ptr Layer
printf("lyr_blobs.size() = %zd\n", lyr_blobs.size());
printf("lyr_blobs[0].shape = %s\n", lyr_blobs[0]->shape_string().c_str());
printf("lyr_blobs[1].shape = %s\n", lyr_blobs[1]->shape_string().c_str()); // Blob
Blob<Dtype> *wp = lyr_blobs[0].get(); // weight // shared_ptr
Blob<Dtype> *bp = lyr_blobs[1].get(); // bias
printf("No Ni ky kx = %d %d %d %d\n", wp->shape()[0], wp->shape()[1], wp->shape()[2], wp->shape()[3]); // Blob
printf("Nb = %d\n", bp->shape()[0]);
int No = wp->shape()[0];
int Ni = wp->shape()[1];
int Ky = wp->shape()[2];
int Kx = wp->shape()[3];
int Nb = bp->shape()[0];
const Dtype *wptr = wp->cpu_data();
const Dtype *bptr = bp->cpu_data();
// save weights first
sprintf(fname, "ext/L%02d_%s_Weights.txt",i,layers_[i]->type());
extfp1 = fopen(fname, "w");
fprintf(extfp1, "## Layer 0 Conv Weights (No = %d, Ni = %d, Ky = %d, Kx = %d, Nb = %d\n", No, Ni, Ky, Kx, Nb);
for (int n = 0; n < No; n++){
fprintf(extfp1, "## For output map %d ##\n", n);
for (int c = 0; c < Ni; c++){
fprintf(extfp1, "## for input map %d ##\n", c);
for (int y = 0; y < Ky; y++) {
for (int x = 0; x < Kx; x++) {
fprintf(extfp1, "%f ", *wptr++);
}
fprintf(extfp1, "\n");
}
fprintf(extfp1, "\n");
}
}
fprintf(extfp1, "## Bias values for outputs ##\n");
for (int n = 0; n < No; n++){
fprintf(extfp1, "%f ",*bptr++);
if (n % 8 == 7) fprintf(extfp1, "\n");
}
fclose(extfp1);
}
} // print!!
// -------------------------------- end of weight extract ---------------------
#endif
}
return loss;
}
ADD : 나는 PY-빠른 rcnn 코드에서 온 VGG_ILSVRC_16_layers에 출마했습니다. 데이터를 추출한 레이어 I의 매개 변수는 다음과 같습니다. :
layer {
name: "conv1_2"
type: "Convolution"
bottom: "conv1_1"
top: "conv1_2"
convolution_param {
num_output: 64
pad: 1 kernel_size: 3
}
}
ADD : 중재자가 고정 코드를 삭제 했으므로 여기 kerne weight의 고정 코드를 추가합니다.
for(ofm_idx = 0; ofm_idx < NUM_OFM; ofm_idx++) {
ll = fgets(line, 80, file); // read the line '## For output map ofm_idx'
for(ifm_idx = 0; ifm_idx < NUM_IFM; ifm_idx++) {
ll = fgets(line, 80, file); // read the line '## for input map ifm_idx'
for(kyi = 0; kyi < K; kyi++) {
fscanf(file, "%f %f %f\n", &v0, &v1, &v2); // K=3 always
weights[ofm_idx][ifm_idx][kyi][0] = v0;
weights[ofm_idx][ifm_idx][kyi][1] = v1;
weights[ofm_idx][ifm_idx][kyi][2] = v2;
}
}
// read bias values
}
당신이'Convolution' 층 매개 변수를 업로드 할 수 prototxt에 사용됩니까? – Dale
@DaleSong 레이어 매개 변수를 업로드했습니다. VGG16에서는 그 레이어에서 하단 및 상단 크기가 동일합니다. 패드 == 1, 스트라이드 == 1. –
@DaleSong 출력 인덱스 대신 이동 된 src 인덱스를 사용하여 응답을 시도하고 응답으로 답장을 시도했습니다. 나는 여전히 올바른 결과를 얻을 수 없습니다. 시간이 있다면, 당신이나 다른 누군가가 문제를 찾을 수 있기를 바랍니다. 감사! –