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神经网络基本骨架的搭建

• Module：给所有的神经网络提供一个基本的骨架，所有神经网络都需要继承Module，并定义_ _ init _ _方法、 forward() 方法
• 在_ _ init _ _方法中定义，卷积层的具体变换，在forward() 方法中定义，神经网络的前向传播具体是什么样的
• 官方代码样例如下：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Model(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5)def forward(self, x):x = F.relu(self.conv1(x))return F.relu(self.conv2(x))

• 表明输入 x 经过一个卷积层A，一个非线性层a，一个卷积层B，一个非线性层b，最后输出，如下图：
  
• 简单模型代码如下：

from torch import nn
import torch# 定义一个简单的Module
class Tudui(nn.Module):def __init__(self): # 初始化函数super().__init__()  # 调用父类的初始化函数def forward(self, input):   # 前向传播函数output = input + 1  # 定义张量的加法运算return output   # 返回输出张量tudui = Tudui() # 实例化一个Tudui对象
x = torch.tensor(1.0)   # tensor()函数可以将任意数据转换为张量
print(tudui(x))

* 注意：可以在调试模式中，选择单步执行代码，一步一步执行更清晰

2D卷积操作（了解原理即可，实际直接使用卷积层）

• 2D卷积操作：卷积核在输入图像上不断移动，并把对应位相乘再求和，最后得到输出结果，以下是参数设置：
  • input：输入张量的维数要是四维，batch表示一次输入多少张图像，channel表示通道数，RGB图像的通道数为3，灰度图像（一层二维张量）的通道数为1，H为高度，W为宽度
  • weight：卷积核，维数也要是四维，out_channel表示（输出通道数）卷积核的数量，in_channel表示输入图像的通道数，一般groups为1，H为高度，W为宽度
  • stride：卷积核每次移动的步长（为整数或者长度为2的元组），如果是整数，表示在水平和垂直方向上使用相同的步长。如果是元组，分别表示在水平和垂直方向上的步长。默认为1。
  • padding：控制在输入张量的边界周围添加的零填充的数量（为整数或长度为2的元组），如果是整数，表示在水平和垂直方向上使用相同的填充数量。如果是元组，分别表示在水平和垂直方向上的填充数量。默认为0
• 例如，将一张灰度图经过2D卷积操作得到输出的代码，如下：

import torch# 因为想让输入数据是tensor类型的，所以使用torch.tensor
input = torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])# 因为想让卷积核是tensor类型的，所以使用torch.tensor
kernel = torch.tensor([[1,2,1],[0,1,0],[2,1,0]])
print(input.shape) # torch.Size([5, 5])
print(kernel.shape) # torch.Size([3, 3])# 由于卷积核的尺寸和输入的尺寸都不满足卷积运算的要求，所以需要对输入和卷积核进行维度的扩展
input = torch.reshape(input, [1,1,5,5]) # 输入是一张二维图片，所以batch_size=1（一张），通道数为1（二维张量）
kernel = torch.reshape(kernel, [1,1,3,3]) # 卷积核的个数为1，所以输出通道数为1，输入通道数由上可知为1print(input.shape) # torch.Size([1, 1, 5, 5])
print(kernel.shape) # torch.Size([1, 1, 3, 3])output = torch.nn.functional.conv2d(input, kernel, stride=1)   # 经过2D卷积运算后的输出 
print(output)

• 可视化图如下：
  
• padding设置为1的可视化图如下：
  

2D卷积层

• 2D卷积层，通常我们直接使用卷积层即可，上一节仅供了解，以下是参数设置：
  • in_channels：输入通道数，RGB图像为3，灰度图像为1，一层二维张量为1
  • out_channels：输出通道数，即卷积核的个数
  • kernel_size：卷积核的高宽（整数或元组），整数时表示高宽都为该整数，元组时表示分别在水平和垂直方向上的长度。我们只需要设置卷积核的高宽，而卷积核内部的具体参数不需要我们指定，它是在神经网络的训练中不断地对分布进行采样，同时进行不断调整
  • stride：卷积核每次移动的步长（整数或元组），整数时表示在水平和垂直方向上使用相同的步长。元组时分别表示在水平和垂直方向上的步长。默认为1。
  • padding：控制在输入张量的边界周围添加的零填充的数量（为整数或元组），如果是整数，表示在水平和垂直方向上使用相同的填充数量。如果是元组，分别表示在水平和垂直方向上的填充数量。默认为0
  • padding_mode：控制以什么样的模式进行填充，默认为 zeros 零填充
  • dilation：卷积核内部元素之间的距离，空洞卷积
  • groups：默认为1
  • bias：给输出加一个偏置，默认为True
• 以下是2D卷积层的可视化图像，青色的为输出图像，蓝色为输入图像，深蓝色为卷积核：

No padding，No strides	Aribitrary padding，No strides

Half padding，No strides	Full padding，No strides

No padding，strides	Padding，strides	Padding，strides（odd）

• 当out_channel 为2时，卷积核也为2个，会先拿第一个卷积核与输入图像进行卷积，得到第一个输出，然后会拿第二个卷积核与输入图像进行卷积，得到第二个输出，这两个卷积核内部的具体参数可能会不同，最后把这两个输出叠加起来得到最终的输出，以下是可视化图像：
  
• 构建一个包含一层简单2D卷积层的神经网络模型，代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvisiontest_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='Dataset', train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=0)class Tudui(nn.Module):def __init__(self): # 初始化super().__init__()  # 继承父类的初始化self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 3, 1, 0)   # 输入通道数3，输出通道数6，卷积核大小3*3，步长1，填充0def forward(self, x):  # 前向传播x = self.conv1(x)   # 调用卷积层对输入x进行卷积return xtudui = Tudui() # 实例化网络模型print(tudui)    # 打印网络结构# 输出结果：
# Files already downloaded and verified
# Tudui(
#  (conv1): Conv2d(3, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
# )

• 打印输入和输出的代码如下：
  • 注意：由于输入经过了一层卷积，所以输出尺寸会变小

for data in test_loader:imgs, targets = dataoutputs = tudui(imgs)   # 调用网络模型进行前向传播print(imgs.shape)       # 打印输入数据的形状，torch.Size([64, 3, 32, 32])print(outputs.shape)    # 打印输出数据的形状，torch.Size([64, 6, 30, 30])

• 可以通过tensorboard来展示输入图像和输出图像，代码如下：
  • 注意： 由于outputs的channel为6，而add_images函数要求channel为3，所以需要对outputs进行处理
  • 把torch.Size([64, 6, 30, 30]) -> torch.Size([xx, 3, 30, 30]) 把6个通道变成3个通道，多出来的部分就打包放入batch_size中
  • 如果不知道变换后的batch_size是多少，可以写-1，PyTorch会自动计算

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWritertest_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='Dataset', train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=0)class Tudui(nn.Module):def __init__(self): # 初始化super().__init__()  # 继承父类的初始化self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 3, 1, 0)   # 输入通道数3，输出通道数6，卷积核大小3*3，步长1，填充0def forward(self, x):  # 前向传播x = self.conv1(x)   # 调用卷积层对输入x进行卷积return xtudui = Tudui() # 实例化网络模型writer = SummaryWriter("logs") # 创建一个SummaryWriter对象，指定日志文件保存路径
step = 0
for data in test_loader:imgs, targets = dataoutputs = tudui(imgs)   # 调用网络模型进行前向传播writer.add_images("input", imgs, step)  # 将输入数据imgs写入日志文件# 由于outputs的channel为6，而add_images函数要求channel为3，所以需要对outputs进行处理# 把torch.Size([64, 6, 30, 30]) -> torch.Size([xx, 3, 30, 30]) 把6个通道变成3个通道，多出来的部分就打包放入batch_size中# 如果不知道变换后的batch_size是多少，可以使用-1，PyTorch会自动计算outputs = torch.reshape(outputs, (-1, 3, 30, 30))  # 将outputs的channel从6改为3writer.add_images("output", outputs, step)  # 将输出数据outputs写入日志文件step += 1writer.close()  # 关闭日志文件

• 结果如下：
  
• 注意：如果别人论文里没有写stride、padding具体为多少，那么我们可以根据以下式子进行推导：
  • N：batch_size
  • C：channel
  • H：高
  • W：宽