reid from https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline
zhangmeng
2020-01-17 f7c4a3cfd07adede3308f8d9d3d7315427d90a7c
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
#ifndef C10_MACROS_MACROS_H_
#define C10_MACROS_MACROS_H_
 
/* Main entry for c10/macros.
 *
 * In your code, include c10/macros/Macros.h directly, instead of individual
 * files in this folder.
 */
 
// For build systems that do not directly depend on CMake and directly build
// from the source directory (such as Buck), one may not have a cmake_macros.h
// file at all. In this case, the build system is responsible for providing
// correct macro definitions corresponding to the cmake_macros.h.in file.
//
// In such scenarios, one should define the macro
//     C10_USING_CUSTOM_GENERATED_MACROS
// to inform this header that it does not need to include the cmake_macros.h
// file.
 
#ifndef C10_USING_CUSTOM_GENERATED_MACROS
#include "c10/macros/cmake_macros.h"
#endif // C10_USING_CUSTOM_GENERATED_MACROS
 
#include "c10/macros/Export.h"
 
// Disable the copy and assignment operator for a class. Note that this will
// disable the usage of the class in std containers.
#define C10_DISABLE_COPY_AND_ASSIGN(classname) \
  classname(const classname&) = delete;        \
  classname& operator=(const classname&) = delete
 
#define C10_CONCATENATE_IMPL(s1, s2) s1##s2
#define C10_CONCATENATE(s1, s2) C10_CONCATENATE_IMPL(s1, s2)
 
#define C10_MACRO_EXPAND(args) args
 
/**
 * C10_ANONYMOUS_VARIABLE(str) introduces an identifier starting with
 * str and ending with a number that varies with the line.
 */
#ifdef __COUNTER__
#define C10_ANONYMOUS_VARIABLE(str) C10_CONCATENATE(str, __COUNTER__)
#else
#define C10_ANONYMOUS_VARIABLE(str) C10_CONCATENATE(str, __LINE__)
#endif
 
 
/// C10_NODISCARD - Warn if a type or return value is discarded.
 
// Technically, we should check if __cplusplus > 201402L here, because
// [[nodiscard]] is only defined in C++17.  However, some compilers
// we care about don't advertise being C++17 (e.g., clang), but
// support the attribute anyway.  In fact, this is not just a good idea,
// it's the law: clang::warn_unused_result doesn't work on nvcc + clang
// and the best workaround for this case is to use [[nodiscard]]
// instead; see https://github.com/pytorch/pytorch/issues/13118
//
// Note to future editors: if you have noticed that a compiler is
// misbehaving (e.g., it advertises support, but the support doesn't
// actually work, or it is emitting warnings).  Some compilers which
// are strict about the matter include MSVC, which will complain:
//
//  error C2429: attribute 'nodiscard' requires compiler flag '/std:c++latest'
//
// Exhibits:
//  - MSVC 19.14: https://godbolt.org/z/Dzd7gn (requires /std:c++latest)
//  - Clang 8.0.0: https://godbolt.org/z/3PYL4Z (always advertises support)
//  - gcc 8.3: https://godbolt.org/z/4tLMQS (always advertises support)
#define C10_NODISCARD
#if defined(__has_cpp_attribute)
# if __has_cpp_attribute(nodiscard)
#  undef C10_NODISCARD
#  define C10_NODISCARD [[nodiscard]]
# endif
// Workaround for llvm.org/PR23435, since clang 3.6 and below emit a spurious
// error when __has_cpp_attribute is given a scoped attribute in C mode.
#elif __cplusplus && defined(__has_cpp_attribute)
# if __has_cpp_attribute(clang::warn_unused_result)
// TODO: It's possible this is still triggering https://github.com/pytorch/pytorch/issues/13118
// on Windows; if it is, better fix it.
#  undef C10_NODISCARD
#  define C10_NODISCARD [[clang::warn_unused_result]]
# endif
#endif
 
// suppress an unused variable.
#ifdef _MSC_VER
#define C10_UNUSED
#else
#define C10_UNUSED __attribute__((__unused__))
#endif //_MSC_VER
 
#define C10_RESTRICT __restrict
 
// Simply define the namespace, in case a dependent library want to refer to
// the c10 namespace but not any nontrivial files.
namespace c10 {} // namespace c10
namespace c10 { namespace cuda {} }
namespace c10 { namespace hip {} }
 
// Since C10 is the core library for caffe2 (and aten), we will simply reroute
// all abstractions defined in c10 to be available in caffe2 as well.
// This is only for backwards compatibility. Please use the symbols from the
// c10 namespace where possible.
namespace caffe2 { using namespace c10; }
namespace at { using namespace c10; }
namespace at { namespace cuda { using namespace c10::cuda; }}
 
// WARNING!!! THIS IS A GIANT HACK!!!
// This line means you cannot simultaneously include c10/hip
// and c10/cuda and then use them from the at::cuda namespace.
// This is true in practice, because HIPIFY works inplace on
// files in ATen/cuda, so it assumes that c10::hip is available
// from at::cuda.  This namespace makes that happen.  When
// HIPIFY is no longer out-of-place, we can switch the cuda
// here to hip and everyone is happy.
namespace at { namespace cuda { using namespace c10::hip; }}
 
// C10_NORETURN
#if defined(_MSC_VER)
#define C10_NORETURN __declspec(noreturn)
#else
#define C10_NORETURN __attribute__((noreturn))
#endif
 
// C10_LIKELY/C10_UNLIKELY
//
// These macros provide parentheses, so you can use these macros as:
//
//    if C10_LIKELY(some_expr) {
//      ...
//    }
//
// NB: static_cast to boolean is mandatory in C++, because __builtin_expect
// takes a long argument, which means you may trigger the wrong conversion
// without it.
//
#if defined(__GNUC__) || defined(__ICL) || defined(__clang__)
#define C10_LIKELY(expr)    (__builtin_expect(static_cast<bool>(expr), 1))
#define C10_UNLIKELY(expr)  (__builtin_expect(static_cast<bool>(expr), 0))
#else
#define C10_LIKELY(expr)    (expr)
#define C10_UNLIKELY(expr)  (expr)
#endif
 
#include <sstream>
#include <string>
 
#if defined(__CUDACC__) || defined(__HIPCC__)
// Designates functions callable from the host (CPU) and the device (GPU)
#define C10_HOST_DEVICE __host__ __device__
#define C10_DEVICE __device__
#define C10_HOST __host__
// constants from (https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#features-and-technical-specifications)
// The maximum number of threads per multiprocessor is 1024 for Turing architecture (7.5)
// but 2048 for previous architectures. You'll get warnings if you exceed these constants.
// Hence, the following macros adjust the input values from the user to resolve potential warnings.
#if __CUDA_ARCH__ >= 750
constexpr uint32_t CUDA_MAX_THREADS_PER_SM = 1024;
#else
constexpr uint32_t CUDA_MAX_THREADS_PER_SM = 2048;
#endif
// CUDA_MAX_THREADS_PER_BLOCK is same for all architectures currently
constexpr uint32_t CUDA_MAX_THREADS_PER_BLOCK = 1024;
// CUDA_THREADS_PER_BLOCK_FALLBACK is the "canonical fallback" choice of block size.
// 256 is a good number for this fallback and should give good occupancy and
// versatility across all architectures.
constexpr uint32_t CUDA_THREADS_PER_BLOCK_FALLBACK = 256;
// NOTE: if you are thinking of constexpr-ify the inputs to launch bounds, it
//       turns out that although __launch_bounds__ can take constexpr, it
//       can't take a constexpr that has anything to do with templates.
//       Currently we use launch_bounds that depend on template arguments in
//       Loops.cuh, Reduce.cuh and LossCTC.cuh. Hence, C10_MAX_THREADS_PER_BLOCK and
//       C10_MIN_BLOCKS_PER_SM are kept as macros.
// Suppose you were planning to write __launch_bounds__(a, b), based on your performance tuning on a modern GPU.
// Instead, you should write __launch_bounds__(C10_MAX_THREADS_PER_BLOCK(a), C10_MIN_BLOCKS_PER_SM(a, b)),
// which will also properly respect limits on old architectures.
#define C10_MAX_THREADS_PER_BLOCK(val) (((val) <= CUDA_MAX_THREADS_PER_BLOCK) ? (val) : CUDA_THREADS_PER_BLOCK_FALLBACK)
#define C10_MIN_BLOCKS_PER_SM(threads_per_block, blocks_per_sm) ((((threads_per_block)*(blocks_per_sm) <= CUDA_MAX_THREADS_PER_SM) ? (blocks_per_sm) : ((CUDA_MAX_THREADS_PER_SM + (threads_per_block) - 1) / (threads_per_block))))
// C10_LAUNCH_BOUNDS is analogous to __launch_bounds__
#define C10_LAUNCH_BOUNDS_0 __launch_bounds__(256, 4) // default launch bounds that should give good occupancy and versatility across all architectures.
#define C10_LAUNCH_BOUNDS_1(max_threads_per_block) __launch_bounds__((C10_MAX_THREADS_PER_BLOCK((max_threads_per_block))))
#define C10_LAUNCH_BOUNDS_2(max_threads_per_block, min_blocks_per_sm) __launch_bounds__((C10_MAX_THREADS_PER_BLOCK((max_threads_per_block))), (C10_MIN_BLOCKS_PER_SM((max_threads_per_block), (min_blocks_per_sm))))
#else
#define C10_HOST_DEVICE
#define C10_HOST
#define C10_DEVICE
#endif
 
#ifdef __HIP_PLATFORM_HCC__
#define C10_HIP_HOST_DEVICE __host__ __device__
#else
#define C10_HIP_HOST_DEVICE
#endif
 
#ifdef __HIP_PLATFORM_HCC__
#define C10_WARP_SIZE 64
#else
#define C10_WARP_SIZE 32
#endif
 
#ifdef __APPLE__
#include <TargetConditionals.h>
#endif
 
#if defined(__ANDROID__)
#define C10_ANDROID 1
#define C10_MOBILE 1
#elif (                   \
    defined(__APPLE__) && \
    (TARGET_IPHONE_SIMULATOR || TARGET_OS_SIMULATOR || TARGET_OS_IPHONE))
#define C10_IOS 1
#define C10_MOBILE 1
#elif (defined(__APPLE__) && TARGET_OS_MAC)
#define C10_IOS 1
#endif // ANDROID / IOS / MACOS
 
// Portably determine if a type T is trivially copyable or not.
#if __GNUG__ && __GNUC__ < 5
#define C10_IS_TRIVIALLY_COPYABLE(T) __has_trivial_copy(T)
#else
#define C10_IS_TRIVIALLY_COPYABLE(T) std::is_trivially_copyable<T>::value
#endif
 
// AT_CPP14_CONSTEXPR: Make it constexpr if we're in C++14 or later
#if defined(_MSC_VER) && defined(__CUDACC__) && \
    (__CUDACC_VER_MAJOR__ >= 10 ||              \
     (__CUDACC_VER_MAJOR__ == 9 && __CUDACC_VER_MINOR__ >= 2))
// workaround: CUDA >= v9.2 compiler cannot compile correctly on Windows.
#define AT_CPP14_CONSTEXPR
#define AT_IS_CPP14_CONSTEXPR 0
#else
#if defined(__cpp_constexpr) && __cpp_constexpr >= 201304
#define AT_CPP14_CONSTEXPR constexpr
#define AT_IS_CPP14_CONSTEXPR 1
#else
#define AT_CPP14_CONSTEXPR
#define AT_IS_CPP14_CONSTEXPR 0
#endif
#endif
 
// We need --expt-relaxed-constexpr in CUDA because of Eigen. This flag allows
// device code in CUDA to call host constexpr functions. Unfortunately,
// the CUDA compiler (at least for CUDA 9.0, 9.1 and 9.2) isn't compatible
// with many of the constexpr things we'd like to do and the device code
// compiler crashes when it sees one of these host-only functions.
// It works when nvcc builds host code, but not when it builds device code
// and notices it can call these constexpr functions from device code.
// As a workaround, we use C10_HOST_CONSTEXPR instead of constexpr for these
// functions. This enables constexpr when compiled on the host and applies
// __host__ when it is compiled on the device in an attempt to stop it from
// being called from device functions. Not sure if the latter works, but
// even if not, it not being constexpr anymore should be enough to stop
// it from being called from device code.
// TODO This occurred in CUDA 9 (9.0 to 9.2). Test if this is fixed in CUDA 10.
#if defined(__CUDA_ARCH__)
#define C10_HOST_CONSTEXPR __host__
#define C10_HOST_CONSTEXPR_VAR
#define C10_CPP14_HOST_CONSTEXPR __host__
#else
#define C10_HOST_CONSTEXPR constexpr
#define C10_HOST_CONSTEXPR_VAR constexpr
#define C10_CPP14_HOST_CONSTEXPR AT_CPP14_CONSTEXPR
#endif
 
#endif // C10_MACROS_MACROS_H_