perseusdg
41 lines
822 B
C++
41 lines
822 B
C++
#include <iostream>
|
|
|
|
#include "Layer.h"
|
|
#include "kernels.h"
|
|
|
|
namespace tk { namespace dnn {
|
|
|
|
Flatten::Flatten(Network *net) : Layer(net) {
|
|
|
|
checkCuda( cudaMalloc(&dstData, input_dim.tot()*sizeof(dnnType)) );
|
|
|
|
output_dim.n = 1;
|
|
output_dim.c = input_dim.tot();
|
|
output_dim.h = 1;
|
|
output_dim.w = 1;
|
|
output_dim.l = 1;
|
|
|
|
this->h = 1;
|
|
this->w = 1;
|
|
this->rows = input_dim.c;
|
|
this->cols = input_dim.h * input_dim.w;
|
|
this->c = input_dim.w * input_dim.h * input_dim.c;
|
|
}
|
|
|
|
Flatten::~Flatten() {
|
|
|
|
checkCuda( cudaFree(dstData) );
|
|
}
|
|
|
|
dnnType* Flatten::infer(dataDim_t &dim, dnnType* srcData) {
|
|
|
|
//transpose per channel
|
|
matrixTranspose(net->cublasHandle, srcData, dstData, dim.c, dim.h*dim.w*dim.l);
|
|
|
|
//update data dimensions
|
|
dim = output_dim;
|
|
|
|
return dstData;
|
|
}
|
|
|
|
}} |