Fixed typo for calc_anchors

AlexeyAB

2018-04-19 57678932921a813531d317c4b079a46f815e130d

 src/convolutional_layer.c

@@ -1,449 +1,688 @@
#include "convolutional_layer.h"
#include "utils.h"
#include "mini_blas.h"
#include "batchnorm_layer.h"
#include "im2col.h"
#include "col2im.h"
#include "blas.h"
#include "gemm.h"
#include <stdio.h>
#include <time.h>

int convolutional_out_height(convolutional_layer layer)
#ifdef CUDNN
#pragma comment(lib, "cudnn.lib")  
#endif

#ifdef AI2
#include "xnor_layer.h"
#endif

#ifndef AI2
#define AI2 0
void forward_xnor_layer(layer l, network_state state);
#endif

void swap_binary(convolutional_layer *l)
{
    int h = layer.h;
    if (!layer.pad) h -= layer.size;
    else h -= 1;
    return h/layer.stride + 1;
    float *swap = l->weights;
    l->weights = l->binary_weights;
    l->binary_weights = swap;

    #ifdef GPU
    swap = l->weights_gpu;
    l->weights_gpu = l->binary_weights_gpu;
    l->binary_weights_gpu = swap;
    #endif
}

int convolutional_out_width(convolutional_layer layer)
void binarize_weights(float *weights, int n, int size, float *binary)
{
    int w = layer.w;
    if (!layer.pad) w -= layer.size;
    else w -= 1;
    return w/layer.stride + 1;
    int i, f;
    for(f = 0; f < n; ++f){
        float mean = 0;
        for(i = 0; i < size; ++i){
            mean += fabs(weights[f*size + i]);
        }
        mean = mean / size;
        for(i = 0; i < size; ++i){
            binary[f*size + i] = (weights[f*size + i] > 0) ? mean : -mean;
        }
    }
}

image get_convolutional_image(convolutional_layer layer)
{
    int h,w,c;
    h = convolutional_out_height(layer);
    w = convolutional_out_width(layer);
    c = layer.n;
    return float_to_image(h,w,c,layer.output);
}

image get_convolutional_delta(convolutional_layer layer)
{
    int h,w,c;
    h = convolutional_out_height(layer);
    w = convolutional_out_width(layer);
    c = layer.n;
    return float_to_image(h,w,c,layer.delta);
}

convolutional_layer *make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, int pad, ACTIVATION activation, float learning_rate, float momentum, float decay)
void binarize_cpu(float *input, int n, float *binary)
{
    int i;
    size = 2*(size/2)+1; //HA! And you thought you'd use an even sized filter...
    convolutional_layer *layer = calloc(1, sizeof(convolutional_layer));

    layer->learning_rate = learning_rate;
    layer->momentum = momentum;
    layer->decay = decay;

    layer->h = h;
    layer->w = w;
    layer->c = c;
    layer->n = n;
    layer->batch = batch;
    layer->stride = stride;
    layer->size = size;
    layer->pad = pad;

    layer->filters = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    layer->filter_updates = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    layer->filter_momentum = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));

    layer->biases = calloc(n, sizeof(float));
    layer->bias_updates = calloc(n, sizeof(float));
    layer->bias_momentum = calloc(n, sizeof(float));
    float scale = 1./(size*size*c);
    scale = .01;
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) layer->filters[i] = scale*2*(rand_uniform()-.5);
    for(i = 0; i < n; ++i){
        //layer->biases[i] = rand_normal()*scale + scale;
        layer->biases[i] = .5;
        binary[i] = (input[i] > 0) ? 1 : -1;
    }
    int out_h = convolutional_out_height(*layer);
    int out_w = convolutional_out_width(*layer);

    layer->col_image = calloc(layer->batch*out_h*out_w*size*size*c, sizeof(float));
    layer->output = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    layer->delta  = calloc(layer->batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    #ifdef GPU
    layer->filters_cl = cl_make_array(layer->filters, c*n*size*size);
    layer->filter_updates_cl = cl_make_array(layer->filter_updates, c*n*size*size);
    layer->filter_momentum_cl = cl_make_array(layer->filter_momentum, c*n*size*size);

    layer->biases_cl = cl_make_array(layer->biases, n);
    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->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
    layer->activation = activation;

    fprintf(stderr, "Convolutional Layer: %d x %d x %d image, %d filters -> %d x %d x %d image\n", h,w,c,n, out_h, out_w, n);

    return layer;
}

void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *layer, int h, int w, int c)
void binarize_input(float *input, int n, int size, float *binary)
{
    layer->h = h;
    layer->w = w;
    layer->c = c;
    int out_h = convolutional_out_height(*layer);
    int out_w = convolutional_out_width(*layer);

    layer->col_image = realloc(layer->col_image,
                                layer->batch*out_h*out_w*layer->size*layer->size*layer->c*sizeof(float));
    layer->output = realloc(layer->output,
                                layer->batch*out_h * out_w * layer->n*sizeof(float));
    layer->delta  = realloc(layer->delta,
                                layer->batch*out_h * out_w * layer->n*sizeof(float));
    int i, s;
    for(s = 0; s < size; ++s){
        float mean = 0;
        for(i = 0; i < n; ++i){
            mean += fabs(input[i*size + s]);
        }
        mean = mean / n;
        for(i = 0; i < n; ++i){
            binary[i*size + s] = (input[i*size + s] > 0) ? mean : -mean;
        }
    }
}

void bias_output(const convolutional_layer layer)
int convolutional_out_height(convolutional_layer l)
{
    return (l.h + 2*l.pad - l.size) / l.stride + 1;
}

int convolutional_out_width(convolutional_layer l)
{
    return (l.w + 2*l.pad - l.size) / l.stride + 1;
}

image get_convolutional_image(convolutional_layer l)
{
    int h,w,c;
    h = convolutional_out_height(l);
    w = convolutional_out_width(l);
    c = l.n;
    return float_to_image(w,h,c,l.output);
}

image get_convolutional_delta(convolutional_layer l)
{
    int h,w,c;
    h = convolutional_out_height(l);
    w = convolutional_out_width(l);
    c = l.n;
    return float_to_image(w,h,c,l.delta);
}

size_t get_workspace_size(layer l){
#ifdef CUDNN
    if(gpu_index >= 0){
        size_t most = 0;
        size_t s = 0;
        cudnnGetConvolutionForwardWorkspaceSize(cudnn_handle(),
                l.srcTensorDesc,
                l.weightDesc,
                l.convDesc,
                l.dstTensorDesc,
                l.fw_algo,
                &s);
        if (s > most) most = s;
        cudnnGetConvolutionBackwardFilterWorkspaceSize(cudnn_handle(),
                l.srcTensorDesc,
                l.ddstTensorDesc,
                l.convDesc,
                l.dweightDesc,
                l.bf_algo,
                &s);
        if (s > most) most = s;
        cudnnGetConvolutionBackwardDataWorkspaceSize(cudnn_handle(),
                l.weightDesc,
                l.ddstTensorDesc,
                l.convDesc,
                l.dsrcTensorDesc,
                l.bd_algo,
                &s);
        if (s > most) most = s;
        return most;
    }
    #endif
    return (size_t)l.out_h*l.out_w*l.size*l.size*l.c*sizeof(float);
}

#ifdef GPU
#ifdef CUDNN
void cudnn_convolutional_setup(layer *l, int cudnn_preference)
{

#ifdef CUDNN_HALF
   // TRUE_HALF_CONFIG is only supported on architectures with true fp16 support (compute capability 5.3 and 6.0): 
   //   Tegra X1, Jetson TX1, DRIVE CX, DRIVE PX, Quadro GP100, Tesla P100
   // PSEUDO_HALF_CONFIG is required for Tensor Cores - our case!
   const cudnnDataType_t data_type = CUDNN_DATA_HALF;
#else
   cudnnDataType_t data_type = CUDNN_DATA_FLOAT;
#endif

#if(CUDNN_MAJOR >= 7)
   // Tensor Core uses CUDNN_TENSOR_OP_MATH instead of CUDNN_DEFAULT_MATH
   // For *_ALGO_WINOGRAD_NONFUSED can be used CUDNN_DATA_FLOAT
   // otherwise Input, Filter and Output descriptors (xDesc, yDesc, wDesc, dxDesc, dyDesc and dwDesc as applicable) have dataType = CUDNN_DATA_HALF
   // Three techniques for training using Mixed-precision: https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-training-deep-neural-networks/
   // 1. Accumulation into FP32
   // 2. Loss Scaling - required only for: activation gradients. We do not use.
   // 3. FP32 Master Copy of Weights
   // More: http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-developer-guide/index.html#tensor_ops
   cudnnSetConvolutionMathType(l->convDesc, CUDNN_TENSOR_OP_MATH);
#endif

   // INT8_CONFIG, INT8_EXT_CONFIG, INT8x4_CONFIG and INT8x4_EXT_CONFIG are only supported 
   //   on architectures with DP4A support (compute capability 6.1 and later).
   //cudnnDataType_t data_type = CUDNN_DATA_INT8;

   // backward delta
    cudnnSetTensor4dDescriptor(l->dsrcTensorDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, data_type, l->batch, l->c, l->h, l->w);
    cudnnSetTensor4dDescriptor(l->ddstTensorDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, data_type, l->batch, l->out_c, l->out_h, l->out_w);
    cudnnSetFilter4dDescriptor(l->dweightDesc, data_type, CUDNN_TENSOR_NCHW, l->n, l->c, l->size, l->size);

   // forward
    cudnnSetTensor4dDescriptor(l->srcTensorDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, data_type, l->batch, l->c, l->h, l->w);
    cudnnSetTensor4dDescriptor(l->dstTensorDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, data_type, l->batch, l->out_c, l->out_h, l->out_w);
    cudnnSetFilter4dDescriptor(l->weightDesc, data_type, CUDNN_TENSOR_NCHW, l->n, l->c, l->size, l->size);

   // 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
   cudnnSetConvolution2dDescriptor(l->convDesc, l->pad, l->pad, l->stride, l->stride, 1, 1, CUDNN_CROSS_CORRELATION);   // cudnn 5.1
#endif
   int forward_algo = CUDNN_CONVOLUTION_FWD_PREFER_FASTEST;
   int backward_algo = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_DATA_PREFER_FASTEST;
   int backward_filter = CUDNN_CONVOLUTION_BWD_FILTER_PREFER_FASTEST;
   if (cudnn_preference == cudnn_smallest) 
   {
      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(),
            l->srcTensorDesc,
            l->weightDesc,
            l->convDesc,
            l->dstTensorDesc,
         forward_algo,
            0,
            &l->fw_algo);
    cudnnGetConvolutionBackwardDataAlgorithm(cudnn_handle(),
            l->weightDesc,
            l->ddstTensorDesc,
            l->convDesc,
            l->dsrcTensorDesc,
         backward_algo,
            0,
            &l->bd_algo);
    cudnnGetConvolutionBackwardFilterAlgorithm(cudnn_handle(),
            l->srcTensorDesc,
            l->ddstTensorDesc,
            l->convDesc,
            l->dweightDesc,
         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

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)
{
    int i;
    convolutional_layer l = {0};
    l.type = CONVOLUTIONAL;

    l.h = h;
    l.w = w;
    l.c = c;
    l.n = n;
    l.binary = binary;
    l.xnor = xnor;
    l.batch = batch;
    l.stride = stride;
    l.size = size;
    l.pad = padding;
    l.batch_normalize = batch_normalize;

    l.weights = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    l.weight_updates = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));

    l.biases = calloc(n, sizeof(float));
    l.bias_updates = calloc(n, sizeof(float));

    // float scale = 1./sqrt(size*size*c);
    float scale = sqrt(2./(size*size*c));
    for(i = 0; i < c*n*size*size; ++i) l.weights[i] = scale*rand_uniform(-1, 1);
    int out_h = convolutional_out_height(l);
    int out_w = convolutional_out_width(l);
    l.out_h = out_h;
    l.out_w = out_w;
    l.out_c = n;
    l.outputs = l.out_h * l.out_w * l.out_c;
    l.inputs = l.w * l.h * l.c;

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

    l.forward = forward_convolutional_layer;
    l.backward = backward_convolutional_layer;
    l.update = update_convolutional_layer;
    if(binary){
        l.binary_weights = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
        l.cweights = calloc(c*n*size*size, sizeof(char));
        l.scales = calloc(n, sizeof(float));
    }
    if(xnor){
        l.binary_weights = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
        l.binary_input = calloc(l.inputs*l.batch, sizeof(float));
    }

    if(batch_normalize){
        l.scales = calloc(n, sizeof(float));
        l.scale_updates = calloc(n, sizeof(float));
        for(i = 0; i < n; ++i){
            l.scales[i] = 1;
        }

        l.mean = calloc(n, sizeof(float));
        l.variance = calloc(n, sizeof(float));

        l.mean_delta = calloc(n, sizeof(float));
        l.variance_delta = calloc(n, sizeof(float));

        l.rolling_mean = calloc(n, sizeof(float));
        l.rolling_variance = calloc(n, sizeof(float));
        l.x = calloc(l.batch*l.outputs, sizeof(float));
        l.x_norm = calloc(l.batch*l.outputs, sizeof(float));
    }
    if(adam){
        l.adam = 1;
        l.m = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
        l.v = calloc(c*n*size*size, sizeof(float));
    }

#ifdef GPU
    l.forward_gpu = forward_convolutional_layer_gpu;
    l.backward_gpu = backward_convolutional_layer_gpu;
    l.update_gpu = update_convolutional_layer_gpu;

    if(gpu_index >= 0){
        if (adam) {
            l.m_gpu = cuda_make_array(l.m, c*n*size*size);
            l.v_gpu = cuda_make_array(l.v, c*n*size*size);
        }

        l.weights_gpu = cuda_make_array(l.weights, c*n*size*size);
#ifdef CUDNN_HALF
      l.weights_gpu16 = cuda_make_array(NULL, c*n*size*size / 2); //cuda_make_array(l.weights, c*n*size*size / 2);
      l.weight_updates_gpu16 = cuda_make_array(NULL, c*n*size*size / 2); //cuda_make_array(l.weight_updates, c*n*size*size / 2);
#endif
        l.weight_updates_gpu = cuda_make_array(l.weight_updates, c*n*size*size);

        l.biases_gpu = cuda_make_array(l.biases, n);
        l.bias_updates_gpu = cuda_make_array(l.bias_updates, n);

        l.delta_gpu = cuda_make_array(l.delta, l.batch*out_h*out_w*n);
        l.output_gpu = cuda_make_array(l.output, l.batch*out_h*out_w*n);

        if(binary){
            l.binary_weights_gpu = cuda_make_array(l.weights, c*n*size*size);
        }
        if(xnor){
            l.binary_weights_gpu = cuda_make_array(l.weights, c*n*size*size);
            l.binary_input_gpu = cuda_make_array(0, l.inputs*l.batch);
        }

        if(batch_normalize){
            l.mean_gpu = cuda_make_array(l.mean, n);
            l.variance_gpu = cuda_make_array(l.variance, n);

            l.rolling_mean_gpu = cuda_make_array(l.mean, n);
            l.rolling_variance_gpu = cuda_make_array(l.variance, n);

            l.mean_delta_gpu = cuda_make_array(l.mean, n);
            l.variance_delta_gpu = cuda_make_array(l.variance, n);

            l.scales_gpu = cuda_make_array(l.scales, n);
            l.scale_updates_gpu = cuda_make_array(l.scale_updates, n);

            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		
      cudnnCreateTensorDescriptor(&l.normDstTensorDesc);
      cudnnCreateTensorDescriptor(&l.normDstTensorDescF16);
      cudnnCreateTensorDescriptor(&l.normTensorDesc);
        cudnnCreateTensorDescriptor(&l.srcTensorDesc);
        cudnnCreateTensorDescriptor(&l.dstTensorDesc);
        cudnnCreateFilterDescriptor(&l.weightDesc);
        cudnnCreateTensorDescriptor(&l.dsrcTensorDesc);
        cudnnCreateTensorDescriptor(&l.ddstTensorDesc);
        cudnnCreateFilterDescriptor(&l.dweightDesc);
        cudnnCreateConvolutionDescriptor(&l.convDesc);
        cudnn_convolutional_setup(&l, cudnn_fastest);
#endif
    }
#endif
    l.workspace_size = get_workspace_size(l);
    l.activation = activation;

    fprintf(stderr, "conv  %5d %2d x%2d /%2d  %4d x%4d x%4d   ->  %4d x%4d x%4d\n", n, size, size, stride, w, h, c, l.out_w, l.out_h, l.out_c);

    return l;
}

void denormalize_convolutional_layer(convolutional_layer l)
{
    int i, j;
    for(i = 0; i < l.n; ++i){
        float scale = l.scales[i]/sqrt(l.rolling_variance[i] + .00001);
        for(j = 0; j < l.c*l.size*l.size; ++j){
            l.weights[i*l.c*l.size*l.size + j] *= scale;
        }
        l.biases[i] -= l.rolling_mean[i] * scale;
        l.scales[i] = 1;
        l.rolling_mean[i] = 0;
        l.rolling_variance[i] = 1;
    }
}

void test_convolutional_layer()
{
    convolutional_layer l = make_convolutional_layer(1, 5, 5, 3, 2, 5, 2, 1, LEAKY, 1, 0, 0, 0);
    l.batch_normalize = 1;
    float data[] = {1,1,1,1,1,
        1,1,1,1,1,
        1,1,1,1,1,
        1,1,1,1,1,
        1,1,1,1,1,
        2,2,2,2,2,
        2,2,2,2,2,
        2,2,2,2,2,
        2,2,2,2,2,
        2,2,2,2,2,
        3,3,3,3,3,
        3,3,3,3,3,
        3,3,3,3,3,
        3,3,3,3,3,
        3,3,3,3,3};
    network_state state = {0};
    state.input = data;
    forward_convolutional_layer(l, state);
}

void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *l, int w, int h)
{
   int old_w = l->w;
   int old_h = l->h;
    l->w = w;
    l->h = h;
    int out_w = convolutional_out_width(*l);
    int out_h = convolutional_out_height(*l);

    l->out_w = out_w;
    l->out_h = out_h;

    l->outputs = l->out_h * l->out_w * l->out_c;
    l->inputs = l->w * l->h * l->c;

    l->output = realloc(l->output, l->batch*l->outputs*sizeof(float));
    l->delta  = realloc(l->delta,  l->batch*l->outputs*sizeof(float));
    if(l->batch_normalize){
        l->x = realloc(l->x, l->batch*l->outputs*sizeof(float));
        l->x_norm  = realloc(l->x_norm, l->batch*l->outputs*sizeof(float));
    }

#ifdef GPU
   if (old_w < w || old_h < h) {
      cuda_free(l->delta_gpu);
      cuda_free(l->output_gpu);

      l->delta_gpu = cuda_make_array(l->delta, l->batch*l->outputs);
      l->output_gpu = cuda_make_array(l->output, l->batch*l->outputs);

      if (l->batch_normalize) {
         cuda_free(l->x_gpu);
         cuda_free(l->x_norm_gpu);

         l->x_gpu = cuda_make_array(l->output, l->batch*l->outputs);
         l->x_norm_gpu = cuda_make_array(l->output, l->batch*l->outputs);
      }
   }
#ifdef CUDNN
    cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_fastest);
#endif
#endif
    l->workspace_size = get_workspace_size(*l);

#ifdef CUDNN
   // check for excessive memory consumption 
   size_t free_byte;
   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");
      cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_smallest);
      l->workspace_size = get_workspace_size(*l);
   }
#endif
}

void add_bias(float *output, float *biases, int batch, int n, int size)
{
    int i,j,b;
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            for(j = 0; j < out_h*out_w; ++j){
                layer.output[(b*layer.n + i)*out_h*out_w + j] = layer.biases[i];
    for(b = 0; b < batch; ++b){
        for(i = 0; i < n; ++i){
            for(j = 0; j < size; ++j){
                output[(b*n + i)*size + j] += biases[i];
            }
        }
    }
}

void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, float *in)
void scale_bias(float *output, float *scales, int batch, int n, int size)
{
    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;

    float *a = layer.filters;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.output;

    im2col_cpu(in, layer.batch, layer.c, layer.h, layer.w, 
        layer.size, layer.stride, layer.pad, b);

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
        b += k*n;
        c += n*m;
    int i,j,b;
    for(b = 0; b < batch; ++b){
        for(i = 0; i < n; ++i){
            for(j = 0; j < size; ++j){
                output[(b*n + i)*size + j] *= scales[i];
            }
        }
    }
    activate_array(layer.output, m*n*layer.batch, layer.activation);
}

void learn_bias_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
void backward_bias(float *bias_updates, float *delta, int batch, int n, int size)
{
    int i,b;
    int size = convolutional_out_height(layer)
        *convolutional_out_width(layer);
    for(b = 0; b < layer.batch; ++b){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            layer.bias_updates[i] += sum_array(layer.delta+size*(i+b*layer.n), size);
    for(b = 0; b < batch; ++b){
        for(i = 0; i < n; ++i){
            bias_updates[i] += sum_array(delta+size*(i+b*n), size);
        }
    }
}

void backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float *delta)
void forward_convolutional_layer(convolutional_layer l, network_state state)
{
    int out_h = convolutional_out_height(l);
    int out_w = convolutional_out_width(l);
    int i;

    fill_cpu(l.outputs*l.batch, 0, l.output, 1);

    if(l.xnor){
        binarize_weights(l.weights, l.n, l.c*l.size*l.size, l.binary_weights);
        swap_binary(&l);
        binarize_cpu(state.input, l.c*l.h*l.w*l.batch, l.binary_input);
        state.input = l.binary_input;
    }

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


    float *a = l.weights;
    float *b = state.workspace;
    float *c = l.output;

    for(i = 0; i < l.batch; ++i){
        im2col_cpu(state.input, l.c, l.h, l.w, 
                l.size, l.stride, l.pad, b);
        gemm(0,0,m,n,k,1,a,k,b,n,1,c,n);
        c += n*m;
        state.input += l.c*l.h*l.w;
    }

    if(l.batch_normalize){
        forward_batchnorm_layer(l, state);
    }
    add_bias(l.output, l.biases, l.batch, l.n, out_h*out_w);

    activate_array(l.output, m*n*l.batch, l.activation);
    if(l.binary || l.xnor) swap_binary(&l);
}

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

    float *a = layer.delta;
    float *b = layer.col_image;
    float *c = layer.filter_updates;
    gradient_array(l.output, m*k*l.batch, l.activation, l.delta);
    backward_bias(l.bias_updates, l.delta, l.batch, l.n, k);

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
    if(l.batch_normalize){
        backward_batchnorm_layer(l, state);
    }

    for(i = 0; i < l.batch; ++i){
        float *a = l.delta + i*m*k;
        float *b = state.workspace;
        float *c = l.weight_updates;

        float *im = state.input+i*l.c*l.h*l.w;

        im2col_cpu(im, l.c, l.h, l.w, 
                l.size, l.stride, l.pad, b);
        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);
        if(state.delta){
            a = l.weights;
            b = l.delta + i*m*k;
            c = state.workspace;

        a = layer.filters;
        b = layer.delta;
        c = layer.col_image;
            gemm(1,0,n,k,m,1,a,n,b,k,0,c,k);

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

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

        col2im_cpu(layer.col_image, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta);
    }
}

void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;
    axpy_cpu(layer.n, layer.learning_rate, layer.bias_updates, 1, layer.biases, 1);
    scal_cpu(layer.n, layer.momentum, layer.bias_updates, 1);

    scal_cpu(size, 1.-layer.learning_rate*layer.decay, layer.filters, 1);
    axpy_cpu(size, layer.learning_rate, layer.filter_updates, 1, layer.filters, 1);
    scal_cpu(size, layer.momentum, layer.filter_updates, 1);
}


image get_convolutional_filter(convolutional_layer layer, int i)
{
    int h = layer.size;
    int w = layer.size;
    int c = layer.c;
    return float_to_image(h,w,c,layer.filters+i*h*w*c);
}

image *weighted_sum_filters(convolutional_layer layer, image *prev_filters)
{
    image *filters = calloc(layer.n, sizeof(image));
    int i,j,k,c;
    if(!prev_filters){
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            filters[i] = copy_image(get_convolutional_filter(layer, i));
            col2im_cpu(state.workspace, l.c,  l.h,  l.w,  l.size,  l.stride, l.pad, state.delta+i*l.c*l.h*l.w);
        }
    }
    else{
        image base = prev_filters[0];
        for(i = 0; i < layer.n; ++i){
            image filter = get_convolutional_filter(layer, i);
            filters[i] = make_image(base.h, base.w, base.c);
            for(j = 0; j < layer.size; ++j){
                for(k = 0; k < layer.size; ++k){
                    for(c = 0; c < layer.c; ++c){
                        float weight = get_pixel(filter, j, k, c);
                        image prev_filter = copy_image(prev_filters[c]);
                        scale_image(prev_filter, weight);
                        add_into_image(prev_filter, filters[i], 0,0);
                        free_image(prev_filter);
                    }
                }
            }
        }
    }
    return filters;
}

image *visualize_convolutional_layer(convolutional_layer layer, char *window, image *prev_filters)
void update_convolutional_layer(convolutional_layer l, int batch, float learning_rate, float momentum, float decay)
{
    image *single_filters = weighted_sum_filters(layer, 0);
    show_images(single_filters, layer.n, window);
    int size = l.size*l.size*l.c*l.n;
    axpy_cpu(l.n, learning_rate/batch, l.bias_updates, 1, l.biases, 1);
    scal_cpu(l.n, momentum, l.bias_updates, 1);

    image delta = get_convolutional_image(layer);
    if(l.scales){
        axpy_cpu(l.n, learning_rate/batch, l.scale_updates, 1, l.scales, 1);
        scal_cpu(l.n, momentum, l.scale_updates, 1);
    }

    axpy_cpu(size, -decay*batch, l.weights, 1, l.weight_updates, 1);
    axpy_cpu(size, learning_rate/batch, l.weight_updates, 1, l.weights, 1);
    scal_cpu(size, momentum, l.weight_updates, 1);
}


image get_convolutional_weight(convolutional_layer l, int i)
{
    int h = l.size;
    int w = l.size;
    int c = l.c;
    return float_to_image(w,h,c,l.weights+i*h*w*c);
}

void rgbgr_weights(convolutional_layer l)
{
    int i;
    for(i = 0; i < l.n; ++i){
        image im = get_convolutional_weight(l, i);
        if (im.c == 3) {
            rgbgr_image(im);
        }
    }
}

void rescale_weights(convolutional_layer l, float scale, float trans)
{
    int i;
    for(i = 0; i < l.n; ++i){
        image im = get_convolutional_weight(l, i);
        if (im.c == 3) {
            scale_image(im, scale);
            float sum = sum_array(im.data, im.w*im.h*im.c);
            l.biases[i] += sum*trans;
        }
    }
}

image *get_weights(convolutional_layer l)
{
    image *weights = calloc(l.n, sizeof(image));
    int i;
    for(i = 0; i < l.n; ++i){
        weights[i] = copy_image(get_convolutional_weight(l, i));
        //normalize_image(weights[i]);
    }
    return weights;
}

image *visualize_convolutional_layer(convolutional_layer l, char *window, image *prev_weights)
{
    image *single_weights = get_weights(l);
    show_images(single_weights, l.n, window);

    image delta = get_convolutional_image(l);
    image dc = collapse_image_layers(delta, 1);
    char buff[256];
    sprintf(buff, "%s: Output", window);
    //show_image(dc, buff);
    //save_image(dc, buff);
    free_image(dc);
    return single_filters;
    return single_weights;
}

#ifdef GPU

cl_kernel get_convolutional_learn_bias_kernel()
{
    static int init = 0;
    static cl_kernel kernel;
    if(!init){
        kernel = get_kernel("src/convolutional_layer.cl", "learn_bias", 0);
        init = 1;
    }
    return kernel;
}

void learn_bias_convolutional_layer_ongpu(convolutional_layer layer)
{
    int size = convolutional_out_height(layer) * convolutional_out_width(layer);

    cl_setup();
    cl_kernel kernel = get_convolutional_learn_bias_kernel();
    cl_command_queue queue = cl.queue;

    cl_uint i = 0;
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.batch), (void*) &layer.batch);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.n), (void*) &layer.n);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(size), (void*) &size);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.delta_cl), (void*) &layer.delta_cl);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.bias_updates_cl), (void*) &layer.bias_updates_cl);
    check_error(cl);

    const size_t global_size[] = {layer.n};

    cl.error = clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 1, 0, global_size, 0, 0, 0, 0);
    check_error(cl);
}

cl_kernel get_convolutional_bias_kernel()
{
    static int init = 0;
    static cl_kernel kernel;
    if(!init){
        kernel = get_kernel("src/convolutional_layer.cl", "bias", 0);
        init = 1;
    }
    return kernel;
}

void bias_output_gpu(const convolutional_layer layer)
{
    int out_h = convolutional_out_height(layer);
    int out_w = convolutional_out_width(layer);
    int size = out_h*out_w;

    cl_setup();
    cl_kernel kernel = get_convolutional_bias_kernel();
    cl_command_queue queue = cl.queue;

    cl_uint i = 0;
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.n), (void*) &layer.n);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(size), (void*) &size);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.biases_cl), (void*) &layer.biases_cl);
    cl.error = clSetKernelArg(kernel, i++, sizeof(layer.output_cl), (void*) &layer.output_cl);
    check_error(cl);

    const size_t global_size[] = {layer.n*size, layer.batch};

    cl.error = clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernel, 2, 0, global_size, 0, 0, 0, 0);
    check_error(cl);
}

//#define TIMEIT

void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, cl_mem in)
{
    int i;
    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
    int n = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer);

    bias_output_gpu(layer);

    #ifdef TIMEIT
    clock_t time = clock();
    printf("Forward\n");
    #endif

    im2col_ongpu(in, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, layer.col_image_cl);

    #ifdef TIMEIT
    clFinish(cl.queue);
    printf("Im2col %f\n", sec(clock()-time));
    time = clock();
    #endif

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        cl_mem a = layer.filters_cl;
        cl_mem b = layer.col_image_cl;
        cl_mem c = layer.output_cl;
        gemm_ongpu_offset(0,0,m,n,k,1.,a,0,k,b,i*k*n,n,1.,c,i*m*n,n);
    }
    #ifdef TIMEIT
    clFinish(cl.queue);
    printf("Gemm %f\n", sec(clock()-time));
    #endif
    activate_array_ongpu(layer.output_cl, m*n*layer.batch, layer.activation);
    #ifdef TIMEIT
    cl_read_array(layer.output_cl, layer.output, m*n*layer.batch);
    #endif
}

void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, cl_mem delta_cl)
{
    int i;
    int m = layer.n;
    int n = layer.size*layer.size*layer.c;
    int k = convolutional_out_height(layer)*
        convolutional_out_width(layer);
    gradient_array_ongpu(layer.output_cl, m*k*layer.batch, layer.activation, layer.delta_cl);
    learn_bias_convolutional_layer_ongpu(layer);

    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
        cl_mem a = layer.delta_cl;
        cl_mem b = layer.col_image_cl;
        cl_mem c = layer.filter_updates_cl;

        gemm_ongpu_offset(0,1,m,n,k,1,a,i*m*k,k,b,i*k*n,k,1,c,0,n);
    }

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

        for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
            cl_mem a = layer.filters_cl;
            cl_mem b = layer.delta_cl;
            cl_mem c = layer.col_image_cl;

            gemm_ongpu_offset(1,0,m,n,k,1,a,0,m,b,i*k*n,n,0,c,i*m*n,n);
        }

        scal_ongpu(layer.batch*layer.h*layer.w*layer.c,0,delta_cl, 1);
        col2im_ongpu(layer.col_image_cl, layer.batch, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, delta_cl);
    }
}

void pull_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    cl_read_array(layer.filters_cl, layer.filters, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cl_read_array(layer.biases_cl, layer.biases, layer.n);
}

void push_convolutional_layer(convolutional_layer layer)
{
    cl_write_array(layer.filters_cl, layer.filters, layer.c*layer.n*layer.size*layer.size);
    cl_write_array(layer.biases_cl, layer.biases, layer.n);
}

void update_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer)
{
    int size = layer.size*layer.size*layer.c*layer.n;
    axpy_ongpu(layer.n, layer.learning_rate, layer.bias_updates_cl, 1, layer.biases_cl, 1);
    scal_ongpu(layer.n,layer.momentum, layer.bias_updates_cl, 1);

    scal_ongpu(size, 1.-layer.learning_rate*layer.decay, layer.filters_cl, 1);
    axpy_ongpu(size, layer.learning_rate, layer.filter_updates_cl, 1, layer.filters_cl, 1);
    scal_ongpu(size, layer.momentum, layer.filter_updates_cl, 1);
    pull_convolutional_layer(layer);
}


#endif