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[ti-machine-learning/ti-machine-learning.git] / src / common / cnn / timlCNNClassifyTopNBatchMode.c
1 /*****************************************************************************/
2 /*!
3  * \file timlCNNClassifyTopNBatchMode.c
4  */
5 /* Copyright (C) 2015 Texas Instruments Incorporated - http://www.ti.com/
6  *
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34  *
35  ******************************************************************************/
38 /*******************************************************************************
39  *
40  * INCLUDES
41  *
42  ******************************************************************************/
44 #include "../api/timl.h"
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 /******************************************************************************/
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;
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
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);
90    return err;
91 }