If there is excessive GPU-RAM consumption by CUDNN then then do not use Wor...

AlexeyAB

2018-02-21 033e934ce82826c73d851098baf7ce4b1a27c89a

 src/network.h

@@ -2,18 +2,26 @@
#ifndef NETWORK_H
#define NETWORK_H

#include "image.h"
#include <stdint.h>
#include "layer.h"

#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif

#include "image.h"
#include "data.h"
#include "tree.h"

typedef enum {
    CONSTANT, STEP, EXP, POLY, STEPS, SIG
    CONSTANT, STEP, EXP, POLY, STEPS, SIG, RANDOM
} learning_rate_policy;

typedef struct network{
    float *workspace;
    int n;
    int batch;
    int *seen;
   int *seen;
    float epoch;
    int subdivisions;
    float momentum;
@@ -33,13 +41,30 @@
    float *scales;
    int   *steps;
    int num_steps;
    int burn_in;

    int adam;
    float B1;
    float B2;
    float eps;

    int inputs;
    int h, w, c;
    int max_crop;
    int min_crop;
    float angle;
    float aspect;
    float exposure;
    float saturation;
    float hue;

    int gpu_index;
    tree *hierarchy;

    #ifdef GPU
    float **input_gpu;
    float **truth_gpu;
   int wait_stream;
    #endif
} network;

@@ -47,12 +72,15 @@
    float *truth;
    float *input;
    float *delta;
    float *workspace;
    int train;
    int index;
    network net;
} network_state;

#ifdef GPU
float train_networks(network *nets, int n, data d, int interval);
void sync_nets(network *nets, int n, int interval);
float train_network_datum_gpu(network net, float *x, float *y);
float *network_predict_gpu(network net, float *input);
float * get_network_output_gpu_layer(network net, int i);
@@ -104,5 +132,9 @@
int get_network_nuisance(network net);
int get_network_background(network net);

#ifdef __cplusplus
}
#endif

#endif