Fixed network resizing (random=1) for non-square networks

AlexeyAB

2018-05-14 3ebcc647b651a4a3c717eff2a3087127e5707e0c

 src/convolutional_layer.c

@@ -177,6 +177,9 @@

   // batch norm
   cudnnSetTensor4dDescriptor(l->normTensorDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, 1, l->out_c, 1, 1);
   cudnnSetTensor4dDescriptor(l->normDstTensorDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, l->batch, l->out_c, l->out_h, l->out_w);

   cudnnSetTensor4dDescriptor(l->normDstTensorDescF16, CUDNN_TENSOR_NCHW, data_type, l->batch, l->out_c, l->out_h, l->out_w);
#if(CUDNN_MAJOR >= 6)
   cudnnSetConvolution2dDescriptor(l->convDesc, l->pad, l->pad, l->stride, l->stride, 1, 1, CUDNN_CROSS_CORRELATION, CUDNN_DATA_FLOAT);   // cudnn >= 6.0
#else
@@ -190,6 +193,7 @@
      forward_algo = CUDNN_CONVOLUTION_FWD_NO_WORKSPACE;
      backward_algo = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_NO_WORKSPACE;
      backward_filter = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_NO_WORKSPACE;
      printf(" CUDNN-slow ");
   }

   cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm(cudnn_handle(),
@@ -216,6 +220,38 @@
         backward_filter,
            0,
            &l->bf_algo);

   if (data_type == CUDNN_DATA_HALF) 
   {
      // HALF-16 if(data_type == CUDNN_DATA_HALF)
      l->fw_algo = CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_PRECOMP_GEMM;
      l->bd_algo = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_1;
      l->bf_algo = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_1;

      // FLOAT-32 if(data_type == CUDNN_DATA_FLOAT)
      //l->fw_algo = CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_WINOGRAD_NONFUSED;
      //l->bd_algo = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_WINOGRAD_NONFUSED;
      //l->bf_algo = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_WINOGRAD_NONFUSED;

      int fw = 0, bd = 0, bf = 0;
      if (l->fw_algo == CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_PRECOMP_GEMM) fw = 1;
         //printf("Tensor Cores - Forward enabled: l->fw_algo = CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_PRECOMP_GEMM \n");
      if (l->fw_algo == CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_WINOGRAD_NONFUSED) fw = 2;
         //printf("Tensor Cores - Forward enabled: l->fw_algo = CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_WINOGRAD_NONFUSED \n");

      if (l->bd_algo == CUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_1) bd = 1;
         //printf("Tensor Cores - Backward-data enabled: l->bd_algo = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_1  \n");
      if (l->bd_algo == CUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_WINOGRAD_NONFUSED) bd = 2;
         //printf("Tensor Cores - Backward-data enabled: l->bd_algo = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_ALGO_WINOGRAD_NONFUSED \n");

      if (l->bf_algo == CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_1) bf = 1;
         //printf("Tensor Cores - Backward-filter enabled: l->bf_algo = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_1   \n");
      if (l->bf_algo == CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_WINOGRAD_NONFUSED) bf = 2;
         //printf("Tensor Cores - Backward-filter enabled: l->bf_algo = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_ALGO_WINOGRAD_NONFUSED \n");

      if (fw == 2 && bd == 2 && bf == 2) printf("TF ");
      else if (fw == 1 && bd == 1 && bf == 1) printf("TH ");
   }
}
#endif
#endif
@@ -343,7 +379,9 @@
            l.x_gpu = cuda_make_array(l.output, l.batch*out_h*out_w*n);
            l.x_norm_gpu = cuda_make_array(l.output, l.batch*out_h*out_w*n);
        }
#ifdef CUDNN
#ifdef CUDNN		
      cudnnCreateTensorDescriptor(&l.normDstTensorDesc);
      cudnnCreateTensorDescriptor(&l.normDstTensorDescF16);
      cudnnCreateTensorDescriptor(&l.normTensorDesc);
        cudnnCreateTensorDescriptor(&l.srcTensorDesc);
        cudnnCreateTensorDescriptor(&l.dstTensorDesc);
@@ -453,7 +491,7 @@
   size_t total_byte;
   check_error(cudaMemGetInfo(&free_byte, &total_byte));
   if (l->workspace_size > free_byte || l->workspace_size >= total_byte / 2) {
      printf(" used slow CUDNN algo without Workspace! \n");
      printf(" used slow CUDNN algo without Workspace! Need memory: %d, available: %d\n", l->workspace_size, (free_byte < total_byte/2) ? free_byte : total_byte/2);
      cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_smallest);
      l->workspace_size = get_workspace_size(*l);
   }