blame | history | patch | commit | commitdiff | ignore whitespace
AlexeyAB
2018-08-07 0a326e7afe3e690c0b4cb64bbd0ce4f0603a7d85 
 src/convolutional_layer.h


@@ -1,37 +1,55 @@


#ifndef CONVOLUTIONAL_LAYER_H


#define CONVOLUTIONAL_LAYER_H




#include "cuda.h"


#include "image.h"


#include "activations.h"


#include "layer.h"


#include "network.h"




typedef struct {


    int h,w,c;


    int n;


    int stride;


    image *kernels;


    image *kernel_updates;


    double *biases;


    double *bias_updates;


    image upsampled;


    double *delta;


    double *output;


typedef layer convolutional_layer;




    double (* activation)();


    double (* gradient)();


} convolutional_layer;


#ifdef GPU


void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, network_state state);


void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, network_state state);


void update_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, int batch, float learning_rate, float momentum, float decay);




convolutional_layer *make_convolutional_layer(int h, int w, int c, int n, int size, int stride, ACTIVATION activator);


void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, double *in);


void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double *input, double *delta);


void learn_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double *input);


void push_convolutional_layer(convolutional_layer layer);


void pull_convolutional_layer(convolutional_layer layer);




void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, double step);


void add_bias_gpu(float *output, float *biases, int batch, int n, int size);


void backward_bias_gpu(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size);


#ifdef CUDNN


void cudnn_convolutional_setup(layer *l, int cudnn_preference);


void cuda_convert_f32_to_f16(float* input_f32, size_t size, float *output_f16);


#endif


#endif




void backpropagate_convolutional_layer_convolve(image input, convolutional_layer layer);


void visualize_convolutional_layer(convolutional_layer layer);


convolutional_layer make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, int padding, ACTIVATION activation, int batch_normalize, int binary, int xnor, int adam);


void denormalize_convolutional_layer(convolutional_layer l);


void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *layer, int w, int h);


void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, network_state state);


void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, int batch, float learning_rate, float momentum, float decay);


image *visualize_convolutional_layer(convolutional_layer layer, char *window, image *prev_weights);


void binarize_weights(float *weights, int n, int size, float *binary);


void swap_binary(convolutional_layer *l);


void binarize_weights2(float *weights, int n, int size, char *binary, float *scales);




void binary_transpose_align_weights(convolutional_layer *l, size_t ldb_align);




void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, network_state state);




void add_bias(float *output, float *biases, int batch, int n, int size);


void backward_bias(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size);




image get_convolutional_image(convolutional_layer layer);


image get_convolutional_delta(convolutional_layer layer);


image get_convolutional_weight(convolutional_layer layer, int i);




int convolutional_out_height(convolutional_layer layer);


int convolutional_out_width(convolutional_layer layer);


void rescale_weights(convolutional_layer l, float scale, float trans);


void rgbgr_weights(convolutional_layer l);




#endif