Fixed batch stuff in conv layer

Joseph Redmon

2014-07-17 076009ebe308fde0156304e701f36e8bb04e4d6b

 src/convolutional_layer.c

@@ -79,7 +79,7 @@
    layer->bias_updates_cl = cl_make_array(layer->bias_updates, n);
    layer->bias_momentum_cl = cl_make_array(layer->bias_momentum, n);

    layer->col_image_cl = cl_make_array(layer->col_image, layer->batch*out_h*out_w*size*size*c);
    layer->col_image_cl = cl_make_array(layer->col_image, layer.batch*out_h*out_w*size*size*c);
    layer->delta_cl = cl_make_array(layer->delta, layer->batch*out_h*out_w*n);
    layer->output_cl = cl_make_array(layer->output, layer->batch*out_h*out_w*n);
    #endif
@@ -124,24 +124,32 @@
{
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    int i;

    bias_output(layer);

    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = out_h*out_w*layer.batch;
    int n = out_h*out_w;

    float *a = layer.filters;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.output;
    im2col_cpu(in, layer.batch, layer.c, layer.h, layer.w, 

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        im2col_cpu(in, layer.c, layer.h, layer.w, 
        layer.size, layer.stride, layer.pad, b);
    bias_output(layer);
    gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
        c += n*m;
        in += layer.h*layer.w*layer.c;
        b += k*n;
    }
    /*
    int i;
    for(i = 0; i < m*n; ++i) printf("%f, ", layer.output[i]);
    printf("\n");
    */
    activate_array(layer.output, m*n, layer.activation, 0.);
    activate_array(layer.output, m*n*layer.batch, layer.activation, 0.);
}

#ifdef GPU
@@ -178,35 +186,42 @@

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float *delta)
{
    int i;
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer)*
        layer.batch;
    gradient_array(layer.output, m*k, layer.activation, layer.delta);
        convolutional_out_width(layer);
    gradient_array(layer.output, m*k*layer.batch, layer.activation, layer.delta);
    learn_bias_convolutional_layer(layer);

    float *a = layer.delta;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.filter_updates;

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
    gemm(0,1,m,n,k,1,a,k,b,k,1,c,n);
        a += m*k;
        b += k*n;
    }

    if(delta){
        m = layer.size*layer.size*layer.c;
        k = layer.n;
        n = convolutional_out_height(layer)*
            convolutional_out_width(layer)*
            layer.batch;
            convolutional_out_width(layer);

        a = layer.filters;
        b = layer.delta;
        c = layer.col_image;

        gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,0,c,n);

        memset(delta, 0, layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c*sizeof(float));
        col2im_cpu(c, layer.batch,  layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta);

        for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
            gemm(1,0,m,n,k,1,a,m,b,n,0,c,n);
            col2im_cpu(c, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta);
            c += k*n;
            delta += layer.h*layer.w*layer.c;
        }
    }
}