Optimized resizing of region_layer for random=1

AlexeyAB

2018-02-21 e4ab47dfcedb4c87e5eddf484caa4ac0c020fc9b

 src/network.c

@@ -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;
@@ -66,8 +67,9 @@
        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);
    }
}
@@ -325,6 +328,12 @@
    cuda_set_device(net->gpu_index);
    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;
      }
    }
#endif
    int i;
@@ -337,6 +346,7 @@
    //fflush(stderr);
    for (i = 0; i < net->n; ++i){
        layer l = net->layers[i];
      printf(" %d: layer = %d,", i, l.type);
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            resize_convolutional_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == CROP){
@@ -368,13 +378,9 @@
    }
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0){
        if(net->input_gpu) {
            cuda_free(*net->input_gpu);
            *net->input_gpu = 0;
            cuda_free(*net->truth_gpu);
            *net->truth_gpu = 0;
        }
      printf(" try to allocate workspace, ");
        net->workspace = cuda_make_array(0, (workspace_size-1)/sizeof(float)+1);
      printf(" CUDA allocate done! \n");
    }else {
        free(net->workspace);
        net->workspace = calloc(1, workspace_size);