shortcut_layer resize for random=1

AlexeyAB

2018-03-15 371f21171a2606b4ad5f60651ed6f63cb8d08d99

 src/shortcut_layer.c

@@ -10,55 +10,78 @@
    layer l = {0};
    l.type = SHORTCUT;
    l.batch = batch;
    l.w = w;
    l.h = h;
    l.c = c;
    l.w = w2;
    l.h = h2;
    l.c = c2;
    l.out_w = w;
    l.out_h = h;
    l.out_c = c;
    l.outputs = w*h*c;
    l.inputs = w*h*c;
    int stride = w2 / w;
    l.inputs = l.outputs;

    assert(stride * w == w2);
    assert(stride * h == h2);
    assert(c >= c2);

    l.stride = stride;
    l.n = c2;
    l.index = index;

    l.delta =  calloc(l.outputs*batch, sizeof(float));
    l.output = calloc(l.outputs*batch, sizeof(float));;

    l.forward = forward_shortcut_layer;
    l.backward = backward_shortcut_layer;
    #ifdef GPU
    l.forward_gpu = forward_shortcut_layer_gpu;
    l.backward_gpu = backward_shortcut_layer_gpu;

    l.delta_gpu =  cuda_make_array(l.delta, l.outputs*batch);
    l.output_gpu = cuda_make_array(l.output, l.outputs*batch);
    #endif
    return l;
}

void resize_shortcut_layer(layer *l, int w, int h)
{
   assert(l->w == l->out_w);
   assert(l->h == l->out_h);
   l->w = l->out_w = w;
   l->h = l->out_h = h;
   l->outputs = w*h*l->out_c;
   l->inputs = l->outputs;
   l->delta = realloc(l->delta, l->outputs*l->batch * sizeof(float));
   l->output = realloc(l->output, l->outputs*l->batch * sizeof(float));

#ifdef GPU
   cuda_free(l->output_gpu);
   cuda_free(l->delta_gpu);
   l->output_gpu = cuda_make_array(l->output, l->outputs*l->batch);
   l->delta_gpu = cuda_make_array(l->delta, l->outputs*l->batch);
#endif

}

void forward_shortcut_layer(const layer l, network_state state)
{
    copy_cpu(l.outputs*l.batch, state.input, 1, l.output, 1);
    shortcut_cpu(l.output, l.w, l.h, l.c, l.batch, 1, state.net.layers[l.index].output, l.stride, l.n);
    shortcut_cpu(l.batch, l.w, l.h, l.c, state.net.layers[l.index].output, l.out_w, l.out_h, l.out_c, l.output);
    activate_array(l.output, l.outputs*l.batch, l.activation);
}

void backward_shortcut_layer(const layer l, network_state state)
{
    copy_cpu(l.outputs*l.batch, l.delta, 1, state.delta, 1);
    shortcut_cpu(state.net.layers[l.index].delta, l.w*l.stride, l.h*l.stride, l.n, l.batch, l.stride, l.delta, 1, l.c);
    gradient_array(l.output, l.outputs*l.batch, l.activation, l.delta);
    axpy_cpu(l.outputs*l.batch, 1, l.delta, 1, state.delta, 1);
    shortcut_cpu(l.batch, l.out_w, l.out_h, l.out_c, l.delta, l.w, l.h, l.c, state.net.layers[l.index].delta);
}

#ifdef GPU
void forward_shortcut_layer_gpu(const layer l, network_state state)
{
    copy_ongpu(l.outputs*l.batch, state.input, 1, l.output_gpu, 1);
    shortcut_gpu(l.output_gpu, l.w, l.h, l.c, l.batch, 1, state.net.layers[l.index].output_gpu, l.stride, l.n);
    shortcut_gpu(l.batch, l.w, l.h, l.c, state.net.layers[l.index].output_gpu, l.out_w, l.out_h, l.out_c, l.output_gpu);
    activate_array_ongpu(l.output_gpu, l.outputs*l.batch, l.activation);
}

void backward_shortcut_layer_gpu(const layer l, network_state state)
{
    copy_ongpu(l.outputs*l.batch, l.delta_gpu, 1, state.delta, 1);
    shortcut_gpu(state.net.layers[l.index].delta_gpu, l.w*l.stride, l.h*l.stride, l.n, l.batch, l.stride, l.delta_gpu, 1, l.c);
    gradient_array_ongpu(l.output_gpu, l.outputs*l.batch, l.activation, l.delta_gpu);
    axpy_ongpu(l.outputs*l.batch, 1, l.delta_gpu, 1, state.delta, 1);
    shortcut_gpu(l.batch, l.out_w, l.out_h, l.out_c, l.delta_gpu, l.w, l.h, l.c, state.net.layers[l.index].delta_gpu);
}
#endif