Pytorch深度学习-----神经网络之卷积层用法详解

系列文章目录

PyTorch深度学习------Anaconda和PyTorch安装
Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类
Pytorch深度学习------TensorBoard的使用
Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize ，Compose，RandomCrop）
Pytorch深度学习------torchvision中dataset数据集的使用（CIFAR10）
Pytorch深度学习-----DataLoader的用法
Pytorch深度学习-----神经网络的基本骨架-nn.Module的使用
Pytorch深度学习-----神经网络的卷积操作

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文章目录

• 系列文章目录
• 一、卷积层是什么？
• 二、torch.nn.Conv2d参数介绍
• 三、卷积层操作实践
• • 1.自定义卷积，查看创建的卷积参数
  • 2.对比卷积前后的图片shape
  • 3.Tensorboard可视化显示效果

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一、卷积层是什么？

卷积层是CNN(Convolutional Neural Networks)中的基本网络层，主要用于对图像进行特征提取操作 。关于卷积操作实例也可参考上一篇文章-卷积操作。

官网对卷积的描述如下：

其中Conv1d就表示一维卷积，2d为后缀就表示二维卷积，下面主要以二维卷积Conv2d为例。

二、torch.nn.Conv2d参数介绍

附上官网对参数的解释：

Parameters:
in_channels (int) -- Number of channels in the input image

out_channels (int) -- Number of channels produced by the convolution

kernel_size (int or tuple) -- Size of the convolving kernel

stride (int or tuple, optional) -- Stride of the convolution. Default: 1

padding (int, tuple or str, optional) -- Padding added to all four sides of the input. Default: 0

padding_mode (str, optional) -- 'zeros', 'reflect', 'replicate' or 'circular'. Default: 'zeros'

dilation (int or tuple, optional) -- Spacing between kernel elements. Default: 1

groups (int, optional) -- Number of blocked connections from input channels to output channels. Default: 1

bias (bool, optional) -- If True, adds a learnable bias to the output. Default: True

从上述可知，总共有9个参数，具体解释如下：

in_channels：表示输入的图片通道数目。

out_channels：表示输出的图片通道数目。

kernel_size：表示卷积核的大小，当卷积是正方形的时候，只需要一个整数 边长即可，卷积不是正方形，要输入一个元组 表示高和宽。

stride：表示每次卷积核移动的步长值。

padding：表示是否添加边界，一旦设置就是四周都添加。在原始的行列基础上，行增加2行，列增加2列。

dilation：表示控制卷积核之间的间距。

groups：表示控制输入和输出之间的连接。

bias：表示是否将一个 bias 增加到输出。

padding_mode：表示接收'zeros', 'reflect', 'replicate' or 'circular'. Default: 'zeros'，默认是'zeros'，即默认在padding操作时，在外一圈是填充的0。
注意 ：常用的参数为：in_channels ，out_channels ，kernel_size ，stride ，padding,且kernel_size，stride，padding，dilation这几个可以使一个整数或一个元组，如果是元组的形式就是代表高度和宽度，如果是一个值就是代表高度和宽度是相等的。

三、卷积层操作实践

下面代码以CIFAR10数据集为例进行实践

1.自定义卷积，查看创建的卷积参数

import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader

# 准备数据集
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# 加载数据集,每次从数据集中取64
dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64)
# 创建自己的神经网络类
class LGL(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 即输入通道设定为RGB3层，输出通道设定为6，卷积核大小为3，步长设定1，不进行填充
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=3,stride=1,padding=0)

    def forward(self,x):
        return self.conv2(x)
print(LGL())  # 打印创建的卷积参数

从输出结果可知，输入通道为3，输出通道为6，卷积核结构为3×3，步长为1。

2.对比卷积前后的图片shape

import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader

# 准备数据集
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# 加载数据集,每次从数据集中取64
dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64)
# 创建自己的神经网络类
class LGL(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LGL,self).__init__()
        # 即输入通道设定为RGB3层，输出通道设定为6，卷积核大小为3，步长设定1，不进行填充
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=3,stride=1,padding=0)

    def forward(self,x):
        return self.conv2(x)
# print(LGL())  # 打印创建的卷积参数
# 输出卷积前后的图片大小
for data in dataloader:
    img, target = data
    # 卷积前
    print(img.shape)
    # 卷积后
    outputs = LGL().conv2(img)
    print(outputs.shape)

torch.Size([64, 3, 32, 32]) 表示一次性读64张图片，原始图像为3通道，大小为3232
torch.Size([64, 6, 30, 30]) 表示一次性读64张图片，原始图像为6通道，大小为30 30
为什么大小会变成30*30？

有官网关于h和w的计算公式如下图所示：

得：
输入图像是32×32，即h=30，w=30，
卷积尺寸是3×3，即kernel_size=3
没有填充，即padding=0
控制卷积核之间的间距也没有，即dilation=0
步长为1，即stride=1
于是输出图像的尺寸为：32-3+1=30，也就是30×30

3.Tensorboard可视化显示效果

代码如下：

import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 准备数据集
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# 加载数据集,每次从数据集中取64
dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64)
# 创建自己的神经网络类
class LGL(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LGL,self).__init__()
        # 即输入通道设定为RGB3层，输出通道设定为6，卷积核大小为3，步长设定1，不进行填充
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=3,stride=1,padding=0)

    def forward(self,x):
        return self.conv2(x)
# print(LGL())  # 打印创建的卷积参数
# 输出卷积前后的图片大小
writer = SummaryWriter("logs")
step=0
for data in dataloader:
    img, target = data
    # 卷积前
    print(img.shape)
    writer.add_images("input",img,step)
    # 卷积后
    outputs = LGL().conv2(img)
    writer.add_images("output",outputs,step)
    step = step+1
    print(outputs.shape)
writer.close()

结果报错：

原因如下：

因为由前面可以知道，经过卷积后图片的通道变为了6，此时在Tensorboard可视化中无法显示通道为6的图片，所以需要进行reshape进行重新设定。
outputs = torch.reshape(outputs,(-1,3,30,30)) 将批次设定为-1，此时程序会自动匹配批次大小。

修改后代码如下：

import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 准备数据集
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# 加载数据集,每次从数据集中取64
dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64)
# 创建自己的神经网络类
class LGL(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LGL,self).__init__()
        # 即输入通道设定为RGB3层，输出通道设定为6，卷积核大小为3，步长设定1，不进行填充
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=3,stride=1,padding=0)

    def forward(self,x):
        return self.conv2(x)
# print(LGL())  # 打印创建的卷积参数
# 输出卷积前后的图片大小
writer = SummaryWriter("logs")
step=0
for data in dataloader:
    img, target = data
    # 卷积前
    print(img.shape)
    writer.add_images("input",img,step)
    # 卷积后
    outputs = LGL().conv2(img)
    outputs=outputs.reshape(-1,3,30,30)
    writer.add_images("output",outputs,step)
    step = step+1
    print(outputs.shape)
writer.close()

Tensorboard可视化显示效果如下：

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