Joseph Redmon
2016-06-09 8a6ba2fff3ee1c14bca0aa0e0a909aba7057cc94
src/network.c
@@ -65,6 +65,8 @@
            return net.learning_rate * pow(net.gamma, batch_num);
        case POLY:
            return net.learning_rate * pow(1 - (float)batch_num / net.max_batches, net.power);
        case RANDOM:
            return net.learning_rate * pow(rand_uniform(0,1), net.power);
        case SIG:
            return net.learning_rate * (1./(1.+exp(net.gamma*(batch_num - net.step))));
        default:
@@ -135,6 +137,7 @@
void forward_network(network net, network_state state)
{
    state.workspace = net.workspace;
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        state.index = i;
@@ -250,6 +253,7 @@
    int i;
    float *original_input = state.input;
    float *original_delta = state.delta;
    state.workspace = net.workspace;
    for(i = net.n-1; i >= 0; --i){
        state.index = i;
        if(i == 0){
@@ -398,6 +402,7 @@
    net->w = w;
    net->h = h;
    int inputs = 0;
    size_t workspace_size = 0;
    //fprintf(stderr, "Resizing to %d x %d...", w, h);
    //fflush(stderr);
    for (i = 0; i < net->n; ++i){
@@ -417,12 +422,20 @@
        }else{
            error("Cannot resize this type of layer");
        }
        if(l.workspace_size > workspace_size) workspace_size = l.workspace_size;
        inputs = l.outputs;
        net->layers[i] = l;
        w = l.out_w;
        h = l.out_h;
        if(l.type == AVGPOOL) break;
    }
#ifdef GPU
        cuda_free(net->workspace);
        net->workspace = cuda_make_array(0, (workspace_size-1)/sizeof(float)+1);
#else
        free(net->workspace);
        net->workspace = calloc(1, (workspace_size-1)/sizeof(float)+1);
#endif
    //fprintf(stderr, " Done!\n");
    return 0;
}