src/common/cnn/timlCNNNonlinearReadFromTextFile.c

   1 /******************************************************************************/\r
   2 /*!\r
   3  * \file timlCNNNonlinearReadFromTextFile.c\r
   4  */\r
   5 /* Copyright (C) 2015 Texas Instruments Incorporated - http://www.ti.com/\r
   6  *\r
   7  * Redistribution and use in source and binary forms, with or without\r
   8  * modification, are permitted provided that the following conditions\r
   9  * are met:\r
  10  *\r
  11  *    Redistributions of source code must retain the above copyright\r
  12  *    notice, this list of conditions and the following disclaimer.\r
  13  *\r
  14  *    Redistributions in binary form must reproduce the above copyright\r
  15  *    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the\r
  16  *    documentation and/or other materials provided with the\r
  17  *    distribution.\r
  18  *\r
  19  *    Neither the name of Texas Instruments Incorporated nor the names of\r
  20  *    its contributors may be used to endorse or promote products derived\r
  21  *    from this software without specific prior written permission.\r
  22  *\r
  23  * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS\r
  24  * "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT\r
  25  * LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR\r
  26  * A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT\r
  27  * OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL,\r
  28  * SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT\r
  29  * LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE,\r
  30  * DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY\r
  31  * THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT\r
  32  * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE\r
  33  * OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\r
  34  *\r
  35  ******************************************************************************/\r
  36 \r
  37 \r
  38 /*******************************************************************************\r
  39  *\r
  40  * INCLUDES\r
  41  *\r
  42  ******************************************************************************/\r
  43 \r
  44 \r
  45 #include "../api/timl.h"\r
  46 \r
  47 /******************************************************************************/\r
  48 /*!\r
  49  * \ingroup       cnn\r
  50  * \brief         Read the nonlinear layer from a text file\r
  51  * \param[in]     fp1 FILE ptr to the level 1 text file\r
  52  * \param[in,out] cnn CNN\r
  53  * \return        Error code\r
  54  */\r
  55 /******************************************************************************/\r
  56 \r
  57 int timlCNNNonlinearReadFromTextFile(FILE *fp1, timlConvNeuralNetwork *cnn)\r
  58 {\r
  59    int                    err;\r
  60    int                    intBuffer;\r
  61    int                    read;\r
  62    char                   str[TIML_UTIL_MAX_STR];\r
  63    int                    row;\r
  64    int                    col;\r
  65    int                    channel;\r
  66    timlUtilActivationType activationType;\r
  67 \r
  68    read = fscanf(fp1, "%[^.].layer(%d).row = %d;\n", (char*)&str, &intBuffer, &row);\r
  69    if (read != 3) {\r
  70       timlCNNDelete(cnn);\r
  71       return ERROR_CNN_READ_FILE;\r
  72    }\r
  73    read = fscanf(fp1, "%[^.].layer(%d).col = %d;\n", (char*)&str, &intBuffer, &col);\r
  74    if (read != 3) {\r
  75       timlCNNDelete(cnn);\r
  76       return ERROR_CNN_READ_FILE;\r
  77    }\r
  78    read = fscanf(fp1, "%[^.].layer(%d).channel = %d;\n", (char*)&str, &intBuffer, &channel);\r
  79    if (read != 3) {\r
  80       timlCNNDelete(cnn);\r
  81       return ERROR_CNN_READ_FILE;\r
  82    }\r
  83    read = fscanf(fp1, "%[^.].layer(%d).nonlinearParams.type = %d;\n", (char*)&str, &intBuffer, (int*)&activationType);\r
  84    if (read != 3) {\r
  85       timlCNNDelete(cnn);\r
  86       return ERROR_CNN_READ_FILE;\r
  87    }\r
  88 \r
  89    err = timlCNNAddNonlinearLayer(cnn, activationType);\r
  90    if (err) {\r
  91       timlCNNDelete(cnn);\r
  92       return err;\r
  93    }\r
  94 \r
  95    return 0;\r
  96 }\r