src/app/cnn/class/cifar10/appCNNClassCIFAR10Testing.c

   1 /******************************************************************************/
   2 /*!
   3  * \file appCNNClassCIFAR10Testing.c
   4  */
   5 /* Copyright (C) 2015 Texas Instruments Incorporated - http://www.ti.com/
   6  *
   7  * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
   8  * modification, are permitted provided that the following conditions
   9  * are met:
  10  *
  11  *    Redistributions of source code must retain the above copyright
  12  *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
  13  *
  14  *    Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
  15  *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
  16  *    documentation and/or other materials provided with the
  17  *    distribution.
  18  *
  19  *    Neither the name of Texas Instruments Incorporated nor the names of
  20  *    its contributors may be used to endorse or promote products derived
  21  *    from this software without specific prior written permission.
  22  *
  23  * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
  24  * "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
  25  * LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
  26  * A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT
  27  * OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,
  28  * SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT
  29  * LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,
  30  * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY
  31  * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
  32  * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE
  33  * OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
  34  *
  35  ******************************************************************************/
  36
  37
  38 /*******************************************************************************
  39  *
  40  * INCLUDES
  41  *
  42  ******************************************************************************/
  43
  44 #include "../appCNNClass.h"
  45
  46
  47 /*******************************************************************************
  48  *
  49  * DEFINES
  50  *
  51  ******************************************************************************/
  52
  53 #define MODEL_PATH       "../../../../database/model/cifar10/databaseModelCIFAR10.m"
  54 #define DATABASE_PATH    "../../../../database/cifar10"
  55 #define IMAGE_PATH       "../../../../database/cifar10/%1d.jpg"
  56 #define LABEL_PATH       "../../../../database/cifar10/label.txt"
  57 #define IMAGE_NUM        3
  58 #define TOP_N            1
  59 #define IMAGE_ROW        32
  60 #define IMAGE_COL        32
  61 #define IMAGE_CHANNEL    3
  62
  63
  64 /*******************************************************************************
  65  *
  66  * main()
  67  *
  68  ******************************************************************************/
  69
  70 int main()
  71 {
  72    return appCNNClassCIFAR10Testing();
  73 }
  74
  75
  76 /******************************************************************************/
  77 /*!
  78  * \ingroup appCNNClass
  79  * \brief   CIFAR10 testing example
  80  */
  81 /******************************************************************************/
  82
  83 int appCNNClassCIFAR10Testing()
  84 {
  85    int              err;
  86    int              classifyNum;
  87    float            classifyPercent;
  88    int              dim;
  89    long             mem;
  90    struct timespec  startTime;
  91    struct timespec  endTime;
  92    long             testingTime;
  93    int              topN;
  94    timlUtilImageSet training;
  95    timlUtilImageSet testing;
  96    size_t           mem1;
  97    size_t           mem2;
  98    size_t           mem3;
  99
 100    // init
 101    err         = 0;
 102    dim         = IMAGE_ROW*IMAGE_COL*IMAGE_CHANNEL;
 103    classifyNum = 0;
 104    topN        = TOP_N;
 105
 106    setbuf(stdout, NULL); // do not buffer the console output
 107
 108    // read the CNN config file
 109    printf("1. Read the CNN config\n");
 110    timlConvNeuralNetwork *cnn = timlCNNReadFromFile(MODEL_PATH);
 111    timlCNNAddAccuracyLayer(cnn, TOP_N);
 112    timlCNNInitialize(cnn);
 113    timlCNNLoadParamsFromFile(cnn, cnn->paramsFileName);
 114    timlCNNSetMode(cnn, Util_Test);
 115    timlCNNPrint(cnn);
 116
 117    mem1 = cnn->forwardMemory + cnn->backwardMemory + cnn->fixedMemory + cnn->paramsMemory;
 118    mem2 = cnn->forwardMemory + cnn->fixedMemory + cnn->paramsMemory;
 119    mem3 = cnn->memPoolSize + cnn->fixedMemory + cnn->paramsMemory;
 120    printf("CNN level 1 memory size = %10.4f MB.\n", (float)mem1/1024.0/1024.0);
 121    printf("CNN level 2 memory size = %10.4f MB.\n", (float)mem2/1024.0/1024.0);
 122    printf("CNN level 3 memory size = %10.4f MB.\n", (float)mem3/1024.0/1024.0);
 123    printf("CNN forward memory size = %10.4f MB.\n", (float)cnn->forwardMemory/1024.0/1024.0);
 124    printf("CNN memory pool size    = %10.4f MB.\n", (float)cnn->memPoolSize/1024.0/1024.0);
 125    printf("CNN params memory size  = %10.4f MB.\n", (float)cnn->paramsMemory/1024.0/1024.0);
 126
 127    // read CIFAR10 database
 128    // printf("2. Read CIFAR10 database\n");
 129    // timlUtilReadCIFAR10(DATABASE_PATH, &training, &testing);
 130
 131    testing.data  = malloc(sizeof(float)*IMAGE_ROW*IMAGE_COL*IMAGE_CHANNEL*IMAGE_NUM);
 132    testing.label = malloc(sizeof(int)*IMAGE_NUM);
 133    testing.num   = IMAGE_NUM;
 134
 135    // read labels
 136    fp = fopen(LABEL_PATH, "rt");
 137    for (i = 0; i < IMAGE_NUM; i++) {
 138       read = fscanf(fp, "%d", testing.label + i);
 139    }
 140    fclose(fp);
 141
 142    // read images
 143    for (i = 0; i < IMAGE_NUM; i++) {
 144       sprintf(str, IMAGE_PATH, i);
 145       image = timlUtilReadJPEG(str);
 146       cblas_scopy(dim, image.data, 1, testing.data + i*dim, 1);
 147       free(image.data);
 148    }
 149
 150    // testing
 151    printf("3. Start testing\n");
 152    clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &startTime);
 153    timlCNNClassifyAccuracy(cnn, testing.data, IMAGE_ROW, IMAGE_COL, IMAGE_CHANNEL, testing.label, 1, 1, testing.num, &classifyNum);
 154    clock_gettime(CLOCK_REALTIME, &endTime);
 155    testingTime = timlUtilDiffTime(startTime, endTime);
 156    classifyPercent = (float)classifyNum/(float)testing.num;
 157    printf("Testing time      = %.3f s\n", testingTime/1000000.0);
 158    printf("Classify accuracy = %.3f %%\n", classifyPercent*100.00);
 159
 160    // cleaning
 161    printf("4. Clean up\n");
 162    free(training.data);
 163    free(training.label);
 164    free(testing.data);
 165    free(testing.label);
 166    timlCNNDelete(cnn);
 167
 168    return err;
 169 }