最近一点微小的工作
update一下performance：
coco的resnet101到了34.3，比tf-faster-rcnn还要高那么一丢丢了，所以我就假装这个代码是Ok的了。（vgg的coco结果差超多。。。。但是我也懒得管了，vgg是什么，能吃吗）
每年夏天我都要做一下faster-rcnn。。。。我也不懂了。
去年做torch的faster rcnn的起因，是想做来提升captioning结果的。然后就从densecap出发，做了一个faster rcnn。
原本以为会很简单，因为感觉大体的结构一毛一样嘛，densecap就是从faster-rcnn来的结构嘛。。。结果改成傻逼了。各种改。。最终也没复现出来。（现在感觉可能是因为用了spatial transformer network啊。。。。。）
至今我好像也没有看到成功的torch上的faster-rcnn的复现。fast-rcnn倒是有。。。。真奇怪。。。
今年又重新做faster-rcnn。起因是，同实习的小伙伴要用faster-rcnn，我问那你用什么，他说用tensorflow，我说为啥不用pytorch，他说因为现在pytorch实现的结果都一般，都没有认真调；我想，哎哟我去，这怎么行，然后就自己开始写了。。。
当然也没有从头开始造轮子；小伙伴跟我说他用的tf-faster-rcnn，里面结果很好，所以我就是直接tf-faster-rcnn clone，然后开始改。
其实主要的代码并没有改多久，基本上还是很简单的，但是一开始结果不行。一会就nan。
结果发现是没有zero_grad。。。。。。。
反正又遇到一些问题，一个是vgg取的layer取错了。。。取成了pool5，应该是conv5_3，导致nan。。。。。。第二个是resnet固定参数固定batch norm乱七八糟的。其实都不难，都是细节。
anyway，现在的版本至少在pascal voc的结果差不多和tf-faster-rcnn match了。。。。。。。虽然就是差那么1。。。。。。
coco结果似乎差很多。。。。。。不知道为啥～～～～讲道理嘛如果voc结果差不多的话，也不应该coco差这么多啊？？？？？
github在这，ruotianluo/pytorch-faster-rcnn，pretrained模型都有，虽然coco上的只有非常弱的版本。（长的最近还在训练。。。。。。太慢了。。。。。）
强迫症部分：
1. tensorboard
虽然我非常讨厌tensorflow，但是我非常喜爱tensorboard！
visdom看起来也不错，但是总感觉差了这么一点。（最近好像有看到对visdom有类tensorboard的分装，可以看看。但是tensorboard确实做的真的好啊）
由于原本的tensorflow版本都是对图中的node做summary operation，最后session run的时候一起跑，但是我由于没有内部节点，所以没法直接获得summary op。结果我就专门开了一个计算图，这个图没有别的，只有placeholders（所以其实不是图），然后所有的operations都是summary。。。。session run只干一件事，收集summary。。。。。
虽然很傻逼，但是至少给了我tensorboard可视化的结果。
然后。。。。后来我看到了一个东西叫tensorboard-pytorch。。。。。。。。
（其实之前不是没有tensorboard普适版，什么crayon啊，mxnet也有一个tensorboard。。。但是。。。功能貌似都不全）反正tensorboard-pytorch是我第一个看到几乎支持所有tensorboard功能的（甚至还可以展示pytorch 的计算图），虽然他其实就是对tensorboard做了一个封装——所以你还是要装tensorflow。（但是装tensorflow还是很方便的）
但是我现在github里面的code还没改成用tensorboard_pytorch，因为最近冒出了一系列类似的东西。tensorboard_logger（这个好像很垃圾功能很少）， inferno（除了tensorboard还有trainer什么的）
所以，再观望一段时间好了。
2. python layer
py-faster-rcnn还有tf-faster-rcnn都是中间有python layer的。就是要把网络当中结果拿出来，放到python下运算。
其实py-faster-rcnn还好。。。。tf-faster-rcnn那个py_func真的是超级麻烦。。。。。。
pytorch其实就跟py-faster-rcnn差不多，不需要弄个啥py_func，直接拿出来中间接过来放进去，非常顺畅，就是一个普通的python function。
其实好好的不要去动它挺好的。。。。。。但是我心有不甘。。。。。
怎么可以这么几层用python，用numpy呢！！！！！
而且，因为我的crop_and_resize使用stn实现的（crop_and_resize是roi pooling的替代品，说比roi pooling效果好），所以我就想如果全部在pytorch下，就可以从stn也获得offset的gradient了（事实上，stn获得gradient之后效果差了很多。。。。妈蛋。（所以去年densecap写失败是因为这个原因吗。。。。））。
于是我就试图把这几层改成torch的。。。。。。。踏上了一条不归路。（浪费了超多生命）
1 ）gpu下做nms
一开始想法是follow densecap的做法，他也是在gpu下做的nms，用的torch
然后我就直接按照他的做。（他比一般的c下的nms算法有点区别，为了避免indexing的耗时） jcjohnson/densecap 可以看一下。
然而还是巨慢
然后我就想，算了反正py-faster-rcnn本来就有gpu的nms_kernel就用那个了。（诶，既然有gpu version，为啥还要自己写，因为原本的gpu_nms接收的是numpy array；所有对我们的code来说，其实很脑残，我们先把cudatensor转成了cpu numpy，然后在gpu_nms里面又把这个numpy放会了gpu里。。虽然其实时间上差得好像没那么多，但是。。不爽）
然后我就用cffi手写了好几个。原本的nms_kernel分成两部分，一个是算overlap，用cuda写的，一个根据overlap做supression，在cpu下做的。
我第一个版本就是把suppression也放在了gpu下做，开了一个单线程的kernel。。。。慢。。。。。（但是就算这样也比densecap那种方法快了无数倍；只是比原本得拷来拷去的gpu_nms要慢）
然后我就把supression放回了cpu。速度快了一些。
（把代码改成TH api研究了很久。。。感觉自己又会写c了（各种不打分号。。。。））
2 ）numpy的argsort和torch.sort
其实还有一个提速的点是排序。用gpu下的torch.sort就会快很多。然而一开始调试的时候，为了match faster-rcnn的nms结果。。。。。怎么都不match。。。。
后来发现。。。原来是sort的结果不一样妈蛋。torch.sort对于值相同的element，顺序是随机的。。。。。。
Order of equal elements after torch.sort
可以试一下我上面的代码。。。。大概是因为并行的原因吧。。。。。
但是这浪费了我超级超级久的时间。。。。。。一步一步测试啊。。。。。真是坑爹。。。
3 ）np.random.choice vs torch.multinomial
proposal_target_layer有一步是sample roi，需要uniform随机选取proposal。一开始我使用了torch.multinomial，输入就是一个每个点都概率一样。结果超级超级慢（平均一个iteration要花0.02秒）（可想而知又是各种看每个步骤的时间，贼麻烦）。
然后我就用np.random.choice。。。。。（0.003秒。。。）
差的也太多了吧。。。。。
4 ）其它一些
虽然现在的nms层快了（大概0.01秒一个iteration），换了np.random.choice快乐，但是proposal_target_layer还是要比原来慢0.003秒一个iteration。。。。。。
还得再细分看每个步骤的时间。。。。再说吧。。。（cudatensor的indexing是真的慢！！！！！！！能不做就别做！！！！）
5） bbox_overlap
之前的代码用的是一个cython实现的bbox overlap的代码，然后我改成了numpy，和torch，都用的是np和th里面的计算部件，照理说应该如果有多线程的话是可以更快的吧。。。。。。以为cython哪个是单线程的。。。然而慢了10倍。。。。。。虽然这个也不是bottleneck，但是特别迷
~~(然而这部分都还在本地，没有传到github上，还要改的再好看一点)~~已经放到master了。
faster-rcnn一不小心写多了；
那另外的一句带过了：
又重新好好修改了我的neuraltalk2.pytorch的代码，readme应该干净和谐了很多，加了pretrained的model；另外100行不到写了一个非常屌的model（一篇paper里的），cross entropy training能到1.07的karparthy test split CIDER score。虽然SCST之后效果就不是最好了，但是我也还没怎么调。
我也不知道为什么我要莫名其妙撸代码。。。。。。我的志向不是software engineer啊，。。。
