Ignore empty extra lines in train.txt

AlexeyAB

2018-05-29 ec766fc3f114dd4faaa3add500776a7bae957ba5

 src/convolutional_layer.c

@@ -178,6 +178,8 @@
   // batch norm
   cudnnSetTensor4dDescriptor(l->normTensorDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, 1, l->out_c, 1, 1);
   cudnnSetTensor4dDescriptor(l->normDstTensorDesc, CUDNN_TENSOR_NCHW, CUDNN_DATA_FLOAT, l->batch, l->out_c, l->out_h, l->out_w);

   cudnnSetTensor4dDescriptor(l->normDstTensorDescF16, CUDNN_TENSOR_NCHW, data_type, l->batch, l->out_c, l->out_h, l->out_w);
#if(CUDNN_MAJOR >= 6)
   cudnnSetConvolution2dDescriptor(l->convDesc, l->pad, l->pad, l->stride, l->stride, 1, 1, CUDNN_CROSS_CORRELATION, CUDNN_DATA_FLOAT);   // cudnn >= 6.0
#else
@@ -379,6 +381,7 @@
        }
#ifdef CUDNN      
      cudnnCreateTensorDescriptor(&l.normDstTensorDesc);
      cudnnCreateTensorDescriptor(&l.normDstTensorDescF16);
      cudnnCreateTensorDescriptor(&l.normTensorDesc);
        cudnnCreateTensorDescriptor(&l.srcTensorDesc);
        cudnnCreateTensorDescriptor(&l.dstTensorDesc);
@@ -394,7 +397,9 @@
    l.workspace_size = get_workspace_size(l);
    l.activation = activation;

    fprintf(stderr, "conv  %5d %2d x%2d /%2d  %4d x%4d x%4d   ->  %4d x%4d x%4d\n", n, size, size, stride, w, h, c, l.out_w, l.out_h, l.out_c);
    //fprintf(stderr, "conv  %5d %2d x%2d /%2d  %4d x%4d x%4d   ->  %4d x%4d x%4d\n", n, size, size, stride, w, h, c, l.out_w, l.out_h, l.out_c);
   l.bflops = (2.0 * l.n * l.size*l.size*l.c * l.out_h*l.out_w) / 1000000000.;
   fprintf(stderr, "conv  %5d %2d x%2d /%2d  %4d x%4d x%4d   ->  %4d x%4d x%4d %5.3f BF\n", n, size, size, stride, w, h, c, l.out_w, l.out_h, l.out_c, l.bflops);

    return l;
}
@@ -460,6 +465,10 @@
        l->x_norm  = realloc(l->x_norm, l->batch*l->outputs*sizeof(float));
    }

   if (l->xnor) {
      //l->binary_input = realloc(l->inputs*l->batch, sizeof(float));
   }

#ifdef GPU
   if (old_w < w || old_h < h) {
      cuda_free(l->delta_gpu);
@@ -475,6 +484,11 @@
         l->x_gpu = cuda_make_array(l->output, l->batch*l->outputs);
         l->x_norm_gpu = cuda_make_array(l->output, l->batch*l->outputs);
      }

      if (l->xnor) {
         cuda_free(l->binary_input_gpu);
         l->binary_input_gpu = cuda_make_array(0, l->inputs*l->batch);
      }
   }
#ifdef CUDNN
    cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_fastest);
@@ -488,7 +502,7 @@
   size_t total_byte;
   check_error(cudaMemGetInfo(&free_byte, &total_byte));
   if (l->workspace_size > free_byte || l->workspace_size >= total_byte / 2) {
      printf(" used slow CUDNN algo without Workspace! \n");
      printf(" used slow CUDNN algo without Workspace! Need memory: %zu, available: %zu\n", l->workspace_size, (free_byte < total_byte/2) ? free_byte : total_byte/2);
      cudnn_convolutional_setup(l, cudnn_smallest);
      l->workspace_size = get_workspace_size(*l);
   }