what do you even write here?

Joseph Redmon

2016-08-11 aebe937710ced03d03f73ab23f410f29685655c1

 src/convolutional_kernels.cu

@@ -71,12 +71,6 @@

void forward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer l, network_state state)
{
    int i;
    int m = l.n;
    int k = l.size*l.size*l.c;
    int n = convolutional_out_height(l)*
        convolutional_out_width(l);

    fill_ongpu(l.outputs*l.batch, 0, l.output_gpu, 1);
    if(l.binary){
        binarize_filters_gpu(l.filters_gpu, l.n, l.c*l.size*l.size, l.binary_filters_gpu);
@@ -86,9 +80,7 @@
    if(l.xnor){
        binarize_filters_gpu(l.filters_gpu, l.n, l.c*l.size*l.size, l.binary_filters_gpu);
        swap_binary(&l);
        for(i = 0; i < l.batch; ++i){
            binarize_input_gpu(state.input + i*l.inputs, l.c, l.h*l.w, l.binary_input_gpu + i*l.inputs);
        }
        binarize_gpu(state.input, l.c*l.h*l.w*l.batch, l.binary_input_gpu);
        state.input = l.binary_input_gpu;
    }

@@ -109,6 +101,10 @@
                l.output_gpu);

#else
    int i;
    int m = l.n;
    int k = l.size*l.size*l.c;
    int n = l.out_w*l.out_h;
    for(i = 0; i < l.batch; ++i){
        im2col_ongpu(state.input + i*l.c*l.h*l.w, l.c,  l.h,  l.w,  l.size,  l.stride, l.pad, state.workspace);
        float * a = l.filters_gpu;
@@ -121,23 +117,18 @@
    if (l.batch_normalize) {
        forward_batchnorm_layer_gpu(l, state);
    }
    add_bias_gpu(l.output_gpu, l.biases_gpu, l.batch, l.n, n);
    add_bias_gpu(l.output_gpu, l.biases_gpu, l.batch, l.n, l.out_w*l.out_h);

    activate_array_ongpu(l.output_gpu, m*n*l.batch, l.activation);
    activate_array_ongpu(l.output_gpu, l.outputs*l.batch, l.activation);
    //if(l.dot > 0) dot_error_gpu(l);
    if(l.binary || l.xnor) swap_binary(&l);
}

void backward_convolutional_layer_gpu(convolutional_layer l, network_state state)
{
    int m = l.n;
    int n = l.size*l.size*l.c;
    int k = convolutional_out_height(l)*
        convolutional_out_width(l);
    gradient_array_ongpu(l.output_gpu, l.outputs*l.batch, l.activation, l.delta_gpu);

    gradient_array_ongpu(l.output_gpu, m*k*l.batch, l.activation, l.delta_gpu);

    backward_bias_gpu(l.bias_updates_gpu, l.delta_gpu, l.batch, l.n, k);
    backward_bias_gpu(l.bias_updates_gpu, l.delta_gpu, l.batch, l.n, l.out_w*l.out_h);

    if(l.batch_normalize){
        backward_batchnorm_layer_gpu(l, state);
@@ -181,6 +172,10 @@
    }

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

    int i;
    for(i = 0; i < l.batch; ++i){
        float * a = l.delta_gpu;