using caffe's im2col, it's so much better\!

Joseph Redmon

2015-03-21 9d418102f4a44b2e2c437dec945189a646cbf3a4

 src/convolutional_kernels.cu

@@ -56,7 +56,7 @@

extern "C" void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, network_state state)
{
clock_t time = clock();
//clock_t time = clock();
    int i;
    int m = layer.n;
    int k = layer.size*layer.size*layer.c;
@@ -64,31 +64,31 @@
        convolutional_out_width(layer);

    bias_output_gpu(layer.output_gpu, layer.biases_gpu, layer.batch, layer.n, n);
cudaDeviceSynchronize();
printf("bias %f\n", sec(clock() - time));
time = clock();
//cudaDeviceSynchronize();
//printf("bias %f\n", sec(clock() - time));
//time = clock();

float imt=0;
float gemt = 0;
//float imt=0;
//float gemt = 0;
    for(i = 0; i < layer.batch; ++i){
time = clock();
//time = clock();
        im2col_ongpu(state.input + i*layer.c*layer.h*layer.w, layer.c,  layer.h,  layer.w,  layer.size,  layer.stride, layer.pad, layer.col_image_gpu);
cudaDeviceSynchronize();
imt += sec(clock()-time);
time = clock();
//cudaDeviceSynchronize();
//imt += sec(clock()-time);
//time = clock();
        float * a = layer.filters_gpu;
        float * b = layer.col_image_gpu;
        float * c = layer.output_gpu;
        gemm_ongpu(0,0,m,n,k,1.,a,k,b,n,1.,c+i*m*n,n);
cudaDeviceSynchronize();
gemt += sec(clock()-time);
time = clock();
//cudaDeviceSynchronize();
//gemt += sec(clock()-time);
//time = clock();
    }
    activate_array_ongpu(layer.output_gpu, m*n*layer.batch, layer.activation);
cudaDeviceSynchronize();
printf("activate %f\n", sec(clock() - time));
printf("im2col %f\n", imt);
printf("gemm %f\n", gemt);
//cudaDeviceSynchronize();
//printf("activate %f\n", sec(clock() - time));
//printf("im2col %f\n", imt);
//printf("gemm %f\n", gemt);
}

extern "C" void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer layer, network_state state)