Joseph Redmon
2016-06-23 d7fd2acf0582020de87f49d8863d39d1744a858c
src/network.h
@@ -3,15 +3,15 @@
#define NETWORK_H
#include "image.h"
#include "detection_layer.h"
#include "layer.h"
#include "data.h"
typedef enum {
    CONSTANT, STEP, EXP, POLY, STEPS, SIG
    CONSTANT, STEP, EXP, POLY, STEPS, SIG, RANDOM
} learning_rate_policy;
typedef struct {
typedef struct network{
    float *workspace;
    int n;
    int batch;
    int *seen;
@@ -28,14 +28,18 @@
    float gamma;
    float scale;
    float power;
    int time_steps;
    int step;
    int max_batches;
    float *scales;
    int   *steps;
    int num_steps;
    int burn_in;
    int inputs;
    int h, w, c;
    int max_crop;
    int min_crop;
    #ifdef GPU
    float **input_gpu;
@@ -43,6 +47,16 @@
    #endif
} network;
typedef struct network_state {
    float *truth;
    float *input;
    float *delta;
    float *workspace;
    int train;
    int index;
    network net;
} network_state;
#ifdef GPU
float train_network_datum_gpu(network net, float *x, float *y);
float *network_predict_gpu(network net, float *input);
@@ -51,6 +65,7 @@
float *get_network_output_gpu(network net);
void forward_network_gpu(network net, network_state state);
void backward_network_gpu(network net, network_state state);
void update_network_gpu(network net);
#endif
float get_current_rate(network net);
@@ -67,6 +82,7 @@
float train_network(network net, data d);
float train_network_batch(network net, data d, int n);
float train_network_sgd(network net, data d, int n);
float train_network_datum(network net, float *x, float *y);
matrix network_predict_data(network net, data test);
float *network_predict(network net, float *input);