Davide Sapienza
66 lines
2.0 KiB
C++
66 lines
2.0 KiB
C++
#include <iostream>
|
|
|
|
#include "Layer.h"
|
|
#include "kernels.h"
|
|
|
|
namespace tk { namespace dnn {
|
|
|
|
Softmax::Softmax(Network *net, const tk::dnn::dataDim_t* dim, const cudnnSoftmaxMode_t mode) : Layer(net) {
|
|
|
|
checkCuda( cudaMalloc(&dstData, input_dim.tot()*sizeof(dnnType)) );
|
|
|
|
this->mode = mode;
|
|
if(dim == nullptr)
|
|
{
|
|
this->dim.n= input_dim.n;
|
|
this->dim.c= input_dim.c;
|
|
this->dim.h= input_dim.h;
|
|
this->dim.w= input_dim.w;
|
|
this->dim.l= input_dim.l;
|
|
}
|
|
else
|
|
{
|
|
this->dim.n= dim->n;
|
|
this->dim.c= dim->c;
|
|
this->dim.h= dim->h;
|
|
this->dim.w= dim->w;
|
|
this->dim.l= dim->l;
|
|
}
|
|
|
|
checkCUDNN( cudnnSetTensor4dDescriptor(srcTensorDesc,
|
|
net->tensorFormat,
|
|
net->dataType,
|
|
this->dim.n*this->dim.l,
|
|
this->dim.c,
|
|
this->dim.h, this->dim.w) );
|
|
checkCUDNN( cudnnSetTensor4dDescriptor(dstTensorDesc,
|
|
net->tensorFormat,
|
|
net->dataType,
|
|
this->dim.n*this->dim.l,
|
|
this->dim.c,
|
|
this->dim.h, this->dim.w) );
|
|
}
|
|
|
|
Softmax::~Softmax() {
|
|
|
|
checkCuda( cudaFree(dstData) );
|
|
}
|
|
|
|
dnnType* Softmax::infer(dataDim_t &dim, dnnType* srcData) {
|
|
|
|
dnnType alpha = dnnType(1);
|
|
dnnType beta = dnnType(0);
|
|
checkCUDNN( cudnnSoftmaxForward(net->cudnnHandle,
|
|
CUDNN_SOFTMAX_ACCURATE ,
|
|
this->mode,
|
|
&alpha,
|
|
srcTensorDesc,
|
|
srcData,
|
|
&beta,
|
|
dstTensorDesc,
|
|
dstData) );
|
|
return dstData;
|
|
}
|
|
|
|
}}
|