Compile fixes

AlexeyAB

2018-02-08 cd8a3dcb4ca42f22ad8f46a95e00977c92be6bbd

 src/network.c

@@ -41,7 +41,7 @@
    net.momentum = 0;
    net.decay = 0;
    #ifdef GPU
        if(gpu_index >= 0) update_network_gpu(net);
        //if(net.gpu_index >= 0) update_network_gpu(net);
    #endif
}

@@ -50,6 +50,7 @@
    int batch_num = get_current_batch(net);
    int i;
    float rate;
   if (batch_num < net.burn_in) return net.learning_rate * pow((float)batch_num / net.burn_in, net.power);
    switch (net.policy) {
        case CONSTANT:
            return net.learning_rate;
@@ -60,14 +61,15 @@
            for(i = 0; i < net.num_steps; ++i){
                if(net.steps[i] > batch_num) return rate;
                rate *= net.scales[i];
                if(net.steps[i] > batch_num - 1) reset_momentum(net);
                //if(net.steps[i] > batch_num - 1 && net.scales[i] > 1) reset_momentum(net);
            }
            return rate;
        case EXP:
            return net.learning_rate * pow(net.gamma, batch_num);
        case POLY:
            if (batch_num < net.burn_in) return net.learning_rate * pow((float)batch_num / net.burn_in, net.power);
            return net.learning_rate * pow(1 - (float)batch_num / net.max_batches, net.power);
         return net.learning_rate * pow(1 - (float)batch_num / net.max_batches, net.power);
            //if (batch_num < net.burn_in) return net.learning_rate * pow((float)batch_num / net.burn_in, net.power);
            //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:
@@ -218,6 +220,7 @@
            state.delta = prev.delta;
        }
        layer l = net.layers[i];
        if (l.stopbackward) break;
        l.backward(l, state);
    }
}
@@ -321,6 +324,12 @@

int resize_network(network *net, int w, int h)
{
#ifdef GPU
    cuda_set_device(net->gpu_index);
    if(gpu_index >= 0){
        cuda_free(net->workspace);
    }
#endif
    int i;
    //if(w == net->w && h == net->h) return 0;
    net->w = w;
@@ -337,6 +346,10 @@
            resize_crop_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == MAXPOOL){
            resize_maxpool_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == REGION){
            resize_region_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == ROUTE){
            resize_route_layer(&l, net);
        }else if(l.type == REORG){
            resize_reorg_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == AVGPOOL){
@@ -346,6 +359,7 @@
        }else if(l.type == COST){
            resize_cost_layer(&l, inputs);
        }else{
         fprintf(stderr, "Resizing type %d \n", (int)l.type);
            error("Cannot resize this type of layer");
        }
        if(l.workspace_size > workspace_size) workspace_size = l.workspace_size;
@@ -357,7 +371,12 @@
    }
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0){
        cuda_free(net->workspace);
        if(net->input_gpu) {
            cuda_free(*net->input_gpu);
            *net->input_gpu = 0;
            cuda_free(*net->truth_gpu);
            *net->truth_gpu = 0;
        }
        net->workspace = cuda_make_array(0, (workspace_size-1)/sizeof(float)+1);
    }else {
        free(net->workspace);
@@ -575,15 +594,19 @@

void free_network(network net)
{
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        free_layer(net.layers[i]);
    }
    free(net.layers);
   int i;
   for (i = 0; i < net.n; ++i) {
      free_layer(net.layers[i]);
   }
   free(net.layers);
#ifdef GPU
    if(*net.input_gpu) cuda_free(*net.input_gpu);
    if(*net.truth_gpu) cuda_free(*net.truth_gpu);
    if(net.input_gpu) free(net.input_gpu);
    if(net.truth_gpu) free(net.truth_gpu);
   if (gpu_index >= 0) cuda_free(net.workspace);
   else free(net.workspace);
   if (*net.input_gpu) cuda_free(*net.input_gpu);
   if (*net.truth_gpu) cuda_free(*net.truth_gpu);
   if (net.input_gpu) free(net.input_gpu);
   if (net.truth_gpu) free(net.truth_gpu);
#else
   free(net.workspace);
#endif
}