build, custom configs, training results so far

Edmond Yoo

2018-09-06 01c742f0025d195a1f265981b52551fa14f1d484

 src/maxpool_layer.c

@@ -1,5 +1,6 @@
#include "maxpool_layer.h"
#include "cuda.h"
#include "gemm.h"
#include <stdio.h>

image get_maxpool_image(maxpool_layer l)
@@ -27,8 +28,8 @@
    l.w = w;
    l.c = c;
    l.pad = padding;
    l.out_w = (w + 2*padding)/stride;
    l.out_h = (h + 2*padding)/stride;
    l.out_w = (w + padding - size) / stride + 1;
    l.out_h = (h + padding - size) / stride + 1;
    l.out_c = c;
    l.outputs = l.out_h * l.out_w * l.out_c;
    l.inputs = h*w*c;
@@ -47,7 +48,8 @@
    l.output_gpu  = cuda_make_array(l.output, output_size);
    l.delta_gpu   = cuda_make_array(l.delta, output_size);
    #endif
    fprintf(stderr, "max          %d x %d / %d  %4d x%4d x%4d   ->  %4d x%4d x%4d\n", size, size, stride, w, h, c, l.out_w, l.out_h, l.out_c);
   l.bflops = (l.size*l.size*l.c * l.out_h*l.out_w) / 1000000000.;
    fprintf(stderr, "max          %d x %d / %d  %4d x%4d x%4d   ->  %4d x%4d x%4d %5.3f BF\n", size, size, stride, w, h, c, l.out_w, l.out_h, l.out_c, l.bflops);
    return l;
}

@@ -57,8 +59,8 @@
    l->w = w;
    l->inputs = h*w*l->c;

    l->out_w = (w + 2*l->pad)/l->stride;
    l->out_h = (h + 2*l->pad)/l->stride;
    l->out_w = (w + l->pad - l->size) / l->stride + 1;
    l->out_h = (h + l->pad - l->size) / l->stride + 1;
    l->outputs = l->out_w * l->out_h * l->c;
    int output_size = l->outputs * l->batch;

@@ -78,9 +80,14 @@

void forward_maxpool_layer(const maxpool_layer l, network_state state)
{
    if (!state.train) {
        forward_maxpool_layer_avx(state.input, l.output, l.indexes, l.size, l.w, l.h, l.out_w, l.out_h, l.c, l.pad, l.stride, l.batch);
        return;
    }

    int b,i,j,k,m,n;
    int w_offset = -l.pad;
    int h_offset = -l.pad;
    int w_offset = -l.pad / 2;
    int h_offset = -l.pad / 2;

    int h = l.out_h;
    int w = l.out_w;