need the actual chars

Joseph Redmon

2016-11-05 c14514fbc5e8ace79395f952e6f26fa3cfd4b52d

 src/convolutional_layer.c

@@ -171,7 +171,7 @@
#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)
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};
@@ -209,6 +209,9 @@
    l.output = calloc(l.batch*out_h * out_w * n, sizeof(float));
    l.delta  = calloc(l.batch*out_h * out_w * n, 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));
@@ -232,18 +235,29 @@
        l.rolling_mean = calloc(n, sizeof(float));
        l.rolling_variance = calloc(n, 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);
        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.scales_gpu = cuda_make_array(l.scales, n);
        l.scale_updates_gpu = cuda_make_array(l.scale_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);

@@ -265,6 +279,9 @@
            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);
        }
@@ -305,7 +322,7 @@

void test_convolutional_layer()
{
    convolutional_layer l = make_convolutional_layer(1, 5, 5, 3, 2, 5, 2, 1, LEAKY, 1, 0, 0);
    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,
@@ -511,6 +528,11 @@
    axpy_cpu(l.n, learning_rate/batch, l.bias_updates, 1, l.biases, 1);
    scal_cpu(l.n, momentum, l.bias_updates, 1);

    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);