Joseph Redmon
2016-03-15 09fd5c8c84eeae711f49d3a52d8bf4b65f43970b
src/network.h
@@ -3,7 +3,6 @@
#define NETWORK_H
#include "image.h"
#include "detection_layer.h"
#include "layer.h"
#include "data.h"
@@ -11,7 +10,7 @@
    CONSTANT, STEP, EXP, POLY, STEPS, SIG
} learning_rate_policy;
typedef struct {
typedef struct network{
    int n;
    int batch;
    int *seen;
@@ -28,6 +27,7 @@
    float gamma;
    float scale;
    float power;
    int time_steps;
    int step;
    int max_batches;
    float *scales;
@@ -36,6 +36,7 @@
    int inputs;
    int h, w, c;
    int max_crop;
    #ifdef GPU
    float **input_gpu;
@@ -43,6 +44,15 @@
    #endif
} network;
typedef struct network_state {
    float *truth;
    float *input;
    float *delta;
    int train;
    int index;
    network net;
} network_state;
#ifdef GPU
float train_network_datum_gpu(network net, float *x, float *y);
float *network_predict_gpu(network net, float *input);
@@ -51,6 +61,7 @@
float *get_network_output_gpu(network net);
void forward_network_gpu(network net, network_state state);
void backward_network_gpu(network net, network_state state);
void update_network_gpu(network net);
#endif
float get_current_rate(network net);
@@ -67,6 +78,7 @@
float train_network(network net, data d);
float train_network_batch(network net, data d, int n);
float train_network_sgd(network net, data d, int n);
float train_network_datum(network net, float *x, float *y);
matrix network_predict_data(network net, data test);
float *network_predict(network net, float *input);