compiler/nnc/utils/caffe_model_maker/Pyloss.py

   1 """
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   3
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   5 Copyright (c) 2014-2017 The Regents of the University of California (Regents)
   6 All rights reserved.
   7
   8 All other contributions:
   9 Copyright (c) 2014-2017, the respective contributors
  10 All rights reserved.
  11
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  13 their contributions to Caffe. The project versioning records all such
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  16 their copyright solely in the commit message of the change when it is
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  18
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  20
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  22 modification, are permitted provided that the following conditions are met:
  23
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  25    list of conditions and the following disclaimer.
  26 2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice,
  27    this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
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  29
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  40
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  42
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  44 or otherwise, the contributor releases their content to the
  45 license and copyright terms herein.
  46 """
  47 import caffe
  48 import numpy as np
  49
  50
  51 class EuclideanLossLayer(caffe.Layer):
  52     """
  53     Compute the Euclidean Loss in the same manner as the C++ EuclideanLossLayer
  54     to demonstrate the class interface for developing layers in Python.
  55     """
  56
  57     def setup(self, bottom, top):
  58         # check input pair
  59         if len(bottom) != 2:
  60             raise Exception("Need two inputs to compute distance.")
  61
  62     def reshape(self, bottom, top):
  63         # check input dimensions match
  64         if bottom[0].count != bottom[1].count:
  65             raise Exception("Inputs must have the same dimension.")
  66         # difference is shape of inputs
  67         self.diff = np.zeros_like(bottom[0].data, dtype=np.float32)
  68         # loss output is scalar
  69         top[0].reshape(1)
  70
  71     def forward(self, bottom, top):
  72         self.diff[...] = bottom[0].data - bottom[1].data
  73         top[0].data[...] = np.sum(self.diff**2) / bottom[0].num / 2.
  74
  75     def backward(self, top, propagate_down, bottom):
  76         for i in range(2):
  77             if not propagate_down[i]:
  78                 continue
  79             if i == 0:
  80                 sign = 1
  81             else:
  82                 sign = -1
  83         bottom[i].diff[...] = sign * self.diff / bottom[i].num