debian/ti-timl/usr/src/timl/src/common/cnn/timlCNNClassifyTopNBatchMode.c

   1 /*****************************************************************************/
   2 /*!
   3  * \file timlCNNClassifyTopNBatchMode.c
   4  */
   5 /* Copyright (C) 2015 Texas Instruments Incorporated - http://www.ti.com/
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  34  *
  35  ******************************************************************************/
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  38 /*******************************************************************************
  39  *
  40  * INCLUDES
  41  *
  42  ******************************************************************************/
  43
  44 #include "../api/timl.h"
  45
  46
  47 /******************************************************************************/
  48 /*!
  49  * \ingroup       cnn
  50  * \brief         Batch classification
  51  * \param[in,out] cnn     CNN
  52  * \param[in]     data    Data batch
  53  * \param[in]     dim     Data dimension
  54  * \param[in]     num     Data number
  55  * \param[out]    label  Label array ptr, size = num*topN
  56  * \param[out]    percent Percent array ptr, size = num*topN
  57  * \param[out]    topN    Output the top N labels and the corresponding percentage
  58  * \return        Error code
  59  */
  60 /******************************************************************************/
  61
  62 int timlCNNClassifyTopNBatchMode(timlConvNeuralNetwork *cnn, float *data, int dim, int num, int *label, float *percent, int topN)
  63 {
  64    int i;
  65    int j;
  66    int t;
  67    int k;
  68    int outputDim;
  69    int *index;
  70    int err;
  71
  72    err       = 0;
  73    outputDim = cnn->tail->row*cnn->tail->col*cnn->tail->channel;
  74    index     = malloc(sizeof(int)*outputDim); // multiple copies for each thread
  75
  76    for (j = 0; j < num; j++) {
  77       err = timlCNNForwardPropagation(cnn, data + j*dim, dim); // fp
  78       if (err) return err;
  79       err = timlUtilVectorSortIndexFloat(cnn->tail->featureMap, index, outputDim); // sort
  80       if (err) return err;
  81       for (i = 0; i < topN; i++) {
  82          label[j*topN + i] = index[outputDim - i - 1]; // record label
  83          if (percent != NULL) {
  84             timlUtilBLASscopy(1, cnn->tail->featureMap + index[outputDim - i - 1], percent + j*topN + i, cnn->deviceId, cnn->threadId);
  85          }
  86       }
  87    }
  88    free(index);
  89
  90    return err;
  91 }