def Model(bsz,qtype=0,WD=1e-4,multi=False):
g = gp.Graph(IMData(bsz),gp.LogLoss())
ch = [64,64,128,256,512]
ng = [ 3, 8, 36, 3]
g.add(7,ch[0],2,'SAME',gp.NLDef(False,False,False,None,False))
skip = gp.NLDef(True,True,False,None,False)
join = gp.NLDef(True,True,True,1,False)
g.add(1,ch[1],1,'SAME',gp.NLDef(True,True,False,2,False,True))
g.add(3,ch[1],1,'SAME',skip)
g.add(1,ch[1]*4,1,'SAME',skip)
for i in range(ng[0]-1):
g.add(1,ch[1],1,'SAME',join)
g.add(3,ch[1],1,'SAME',skip)
g.add(1,ch[1]*4,1,'SAME',skip)
for j in range(1,len(ng)):
g.add(1,ch[j+1],2,'SAME',join)
g.add(3,ch[j+1],1,'SAME',skip)
g.add(1,ch[j+1]*4,1,'SAME',skip)
for i in range(ng[j]-1):
g.add(1,ch[j+1],1,'SAME',join)
g.add(3,ch[j+1],1,'SAME',skip)
g.add(1,ch[j+1]*4,1,'SAME',skip)
g.add(1,1000,1,'VALID',gp.NLDef(True,True,True,None,True))
g.close(qtype,WD,multi)
return g
def Model(inSz, nCls, ng=18, avpool=True, qtype=0, WD=1e-4):
g = gp.Graph(gp.SimpleData(inSz), gp.LogLoss())
ch = [16, 16, 32, 64]
g.add(3, ch[0], 1, 'SAME', gp.NLDef(False, False, False, None, False))
skip = gp.NLDef(True, True, False, None, False)
join = gp.NLDef(True, True, True, 1, False)
g.add(1, ch[1], 1, 'SAME', gp.NLDef(True, True, False, 2, False))
g.add(3, ch[1], 1, 'SAME', skip)
g.add(1, ch[1] * 4, 1, 'SAME', skip)
for i in range(ng - 1):
g.add(1, ch[1], 1, 'SAME', join)
g.add(3, ch[1], 1, 'SAME', skip)
g.add(1, ch[1] * 4, 1, 'SAME', skip)
g.add(1, ch[2], 2, 'SAME', join)
g.add(3, ch[2], 1, 'SAME', skip)
g.add(1, ch[2] * 4, 1, 'SAME', skip)
for i in range(ng - 1):
g.add(1, ch[2], 1, 'SAME', join)
g.add(3, ch[2], 1, 'SAME', skip)
g.add(1, ch[2] * 4, 1, 'SAME', skip)
g.add(1, ch[3], 2, 'SAME', join)
g.add(3, ch[3], 1, 'SAME', skip)
g.add(1, ch[3] * 4, 1, 'SAME', skip)
for i in range(ng - 1):
g.add(1, ch[3], 1, 'SAME', join)
g.add(3, ch[3], 1, 'SAME', skip)
g.add(1, ch[3] * 4, 1, 'SAME', skip)
fksz = 1 if avpool else inSz[1] // 4
g.add(fksz, nCls, 1, 'VALID', gp.NLDef(True, True, True, None, avpool))
g.close(qtype, WD)
return g
def Model(bsz, qtype=0, WD=1e-4, multi=False, ngpu=1):
if ngpu == 1:
g = gp.Graph(dt.IMData(bsz), gp.LogLoss())
else:
g = mgp.Graph([dt.IMData, [bsz]], [mgp.LogLoss, []], ngpu)
ch = [64, 64, 128, 256, 512]
ng = [3, 4, 23, 3]
g.add(7, ch[0], 2, 'SAME', gp.NLDef(False, False, False, None, False))
skip = gp.NLDef(True, True, False, None, False)
join = gp.NLDef(True, True, True, 1, False)
w = 2
g.add(1, ch[1] * w, 1, 'SAME', gp.NLDef(True, True, False, 2, False, True))
g.add(3, ch[1] * w, 1, 'SAME', skip)
g.add(1, ch[1] * 4, 1, 'SAME', skip)
for i in range(ng[0] - 1):
g.add(1, ch[1] * w, 1, 'SAME', join)
g.add(3, ch[1] * w, 1, 'SAME', skip)
g.add(1, ch[1] * 4, 1, 'SAME', skip)
for j in range(1, len(ng)):
g.add(1, ch[j + 1] * w, 2, 'SAME', join)
g.add(3, ch[j + 1] * w, 1, 'SAME', skip)
g.add(1, ch[j + 1] * 4, 1, 'SAME', skip)
for i in range(ng[j] - 1):
g.add(1, ch[j + 1] * w, 1, 'SAME', join)
g.add(3, ch[j + 1] * w, 1, 'SAME', skip)
g.add(1, ch[j + 1] * 4, 1, 'SAME', skip)
g.add(1, 1000, 1, 'VALID', gp.NLDef(True, True, True, None, True))
g.close(qtype, WD, multi)
return g