Micaela Verucchi
39 lines
835 B
C++
39 lines
835 B
C++
#include <iostream>
|
|
|
|
#include "Layer.h"
|
|
#include "kernels.h"
|
|
|
|
namespace tk { namespace dnn {
|
|
|
|
Resize::Resize(Network *net, int scale_c, int scale_h, int scale_w, bool fixed, ResizeMode_t mode) : Layer(net) {
|
|
|
|
this->mode = mode;
|
|
if(fixed){
|
|
output_dim.c = scale_c;
|
|
output_dim.h = scale_h;
|
|
output_dim.w = scale_w;
|
|
}
|
|
else{
|
|
output_dim.c *= scale_c;
|
|
output_dim.h *= scale_h;
|
|
output_dim.w *= scale_w;
|
|
}
|
|
|
|
checkCuda( cudaMalloc(&dstData, output_dim.tot()*sizeof(dnnType)) );
|
|
}
|
|
|
|
Resize::~Resize() {
|
|
|
|
checkCuda( cudaFree(dstData) );
|
|
}
|
|
|
|
dnnType* Resize::infer(dataDim_t &dim, dnnType* srcData) {
|
|
|
|
resizeForward(srcData, dstData, dim.n, dim.c, dim.h, dim.w,
|
|
output_dim.c, output_dim.h, output_dim.w);
|
|
dim = output_dim;
|
|
|
|
return dstData;
|
|
}
|
|
|
|
}} |