Failed lstm experiment

natanielruiz

2017-09-27 43416c4717d2430c3e11f042294d12b781fee2e1

 code/train_finetune.py

@@ -150,6 +150,7 @@
    softmax = nn.Softmax()
    criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda()
    reg_criterion = nn.MSELoss().cuda()
    smooth_l1_loss = nn.SmoothL1Loss().cuda()
    # Regression loss coefficient
    alpha = args.alpha

@@ -165,12 +166,10 @@

    print 'Second phase of training (finetuning layer).'
    for epoch in range(num_epochs_ft):
        for i, (images, labels, name) in enumerate(train_loader):
        for i, (images, labels, cont_labels, name) in enumerate(train_loader):
            images = Variable(images.cuda(gpu))
            label_yaw = Variable(labels[:,0].cuda(gpu))
            label_pitch = Variable(labels[:,1].cuda(gpu))
            label_roll = Variable(labels[:,2].cuda(gpu))
            label_angles = Variable(labels[:,:3].cuda(gpu))

            label_angles = Variable(cont_labels[:,:3].cuda(gpu))

            optimizer.zero_grad()
            model.zero_grad()
@@ -180,9 +179,13 @@
            # Finetuning loss
            loss_seq = []
            for idx in xrange(1,len(angles)):
                label_angles_residuals = label_angles.float() - angles[0]
                label_angles_residuals = label_angles - (angles[0] * 3 - 99)
                # for idy in xrange(1,idx):
                #     label_angles_residuals += angles[idy] * 3 - 99
                label_angles_residuals = label_angles_residuals.detach()
                loss_angles = reg_criterion(angles[idx], label_angles_residuals)
                # Reconvert to other unit
                label_angles_residuals = label_angles_residuals / 3.0 + 33
                loss_angles = smooth_l1_loss(angles[idx], label_angles_residuals)
                loss_seq.append(loss_angles)

            grad_seq = [torch.Tensor(1).cuda(gpu) for _ in range(len(loss_seq))]