Update Readme.md

Alexey

2018-05-17 71437a936d398ee40342cd140a14c2e4f00bea9f

 src/convolutional_layer.h

@@ -1,63 +1,53 @@
#ifndef CONVOLUTIONAL_LAYER_H
#define CONVOLUTIONAL_LAYER_H

#ifdef GPU
#include "opencl.h"
#endif

#include "cuda.h"
#include "image.h"
#include "activations.h"
#include "layer.h"
#include "network.h"

typedef struct {
    int batch;
    int h,w,c;
    int n;
    int size;
    int stride;
    float *filters;
    float *filter_updates;
    float *filter_momentum;

    float *biases;
    float *bias_updates;
    float *bias_momentum;

    float *col_image;
    float *delta;
    float *output;

    #ifdef GPU
    cl_mem filters_cl;
    cl_mem filter_updates_cl;
    cl_mem filter_momentum_cl;

    cl_mem biases_cl;
    cl_mem bias_updates_cl;
    cl_mem bias_momentum_cl;

    cl_mem col_image_cl;
    cl_mem delta_cl;
    cl_mem output_cl;
    #endif

    ACTIVATION activation;
} convolutional_layer;
typedef layer convolutional_layer;

#ifdef GPU
void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, cl_mem in);
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);

void push_convolutional_layer(convolutional_layer layer);
void pull_convolutional_layer(convolutional_layer layer);

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

convolutional_layer *make_convolutional_layer(int batch, int h, int w, int c, int n, int size, int stride, ACTIVATION activation);
void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *layer, int h, int w, int c);
void forward_convolutional_layer(const convolutional_layer layer, float *in);
void update_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float step, float momentum, float decay);
image *visualize_convolutional_layer(convolutional_layer layer, char *window, image *prev_filters);
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 backward_convolutional_layer(convolutional_layer layer, float *delta);
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_filter(convolutional_layer layer, int i);
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