Optimized resizing of network for random=1

AlexeyAB

2018-02-21 4b0be8c7011c9d39c102d64147af9a181db76179

Optimized resizing of network for random=1

 src/convolutional_layer.c

@@ -359,6 +359,8 @@

void resize_convolutional_layer(convolutional_layer *l, int w, int h)
{
    int old_w = l->w;
    int old_h = l->h;
    l->w = w;
    l->h = h;
    int out_w = convolutional_out_width(*l);
@@ -378,6 +380,7 @@
    }

#ifdef GPU
    if (old_w < w || old_h < h) {
    cuda_free(l->delta_gpu);
    cuda_free(l->output_gpu);

@@ -391,6 +394,7 @@
        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);
    }
    }
#ifdef CUDNN
    cudnn_convolutional_setup(l);
#endif

 src/network.c

@@ -328,6 +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;
@@ -340,6 +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){
@@ -371,13 +378,8 @@
    }
#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;
        }
        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);