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[二.graphviz + torchviz使PyTorch网络可视化](#二.graphviz + torchviz使PyTorch网络可视化)
一.PyTorch构建卷积神经网络(CNN)详细流程
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。
卷积神经网络的详细介绍可以参考博主写的文章：
PyTorch构建神经网络的第一步均为引入神经网络包
python
import torch.nn as nn卷积神经网络的构建：
python
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
# 卷积层->激活函数->池化层
self.conv1 = nn.Sequential( # 输入大小 (1, 28, 28) pytorch中是channel_first的,颜色通道写在第一个位置
nn.Conv2d( # 1d对结构化数据 2d对图像数据 3d对视频数据
in_channels=1, # 灰度图 输入的特征图数
out_channels=16, # 要得到几多少个特征图 输出的特征图数,也就是卷积核的个数(一个卷积核进行卷积可以得到一个特征图,所以卷积核的个数与特征图的数量相同)
kernel_size=5, # 卷积核大小
stride=1, # 步长
padding=2, # 如果希望卷积后大小跟原来一样，需要设置padding=(kernel_size-1)/2 if stride=1 卷积后的图像大小: (h - Kernel_size + 2*p) / s + 1
), # 输出的特征图为 (16, 28, 28)
nn.ReLU(), # relu层
nn.MaxPool2d(kernel_size=2), # 进行池化操作（2x2 区域）, 输出结果为： (16, 14, 14) 池化后特征数变少
)
self.conv2 = nn.Sequential( # 下一个套餐的输入 (16, 14, 14)
nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2), # 输出 (32, 14, 14)
nn.ReLU(), # relu层
nn.MaxPool2d(2), # 输出 (32, 7, 7)
)
self.out = nn.Linear(32 * 7 * 7, 10) # 全连接层得到的结果 最终数据的大小以及分类的数量
def forward(self, x):
# 调用卷积层
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
x = x.view(x.size(0), -1) # flatten操作，结果为：(batch_size, 32 * 7 * 7),分类无法对三维的数据进行处理,所以需要将三维图像拉长成一维数据再来进行分类.
# -1是自动计算,只需给出一个维度的大小,会自动计算另外个维度.eg.5x4 -> x.view(2,-1),-1对应的就是10. 2x5x10 -> x.view(2,-1),-1对应的就是5x10
# 在此处,给出的第一个参数x.size(0)的值为batch,所以-1对应的值就是32x7x7
# 调用全连接层(全连接层的输入必须是二维的矩阵,上述的flattern操作将参数x变成了一个二维矩阵)
output = self.out(x)
return output详解：
1.创建的神经网络构建类一定要继承nn.Module，后续要调用Module包里面的方法构建神经网络。
2.构造函数的第一步永远是调用父类的构造函数，利用**super()**进行调用：
python
super(CNN, self).__init__()3.卷积神经网络的层次顺序一般为：卷积层-> 激活函数做非线性变换 ->池化层，并在输出之前设置一层全连接层。
4.上述代码构建的卷积神经网络是顺序Sequential的，设置有两个卷积层，两个激活函数，两个池化层，以及输出前的一个全连接层。（一般卷积一次就要池化一次）
python
nn.Sequential()5.卷积层的构造：通过Module模块中的Conv2d来构造卷积层，其中参数分别为：输入图片数据的颜色通道数（第一个卷积层）/输入的特征图数（之后的卷积层）、输出的特征图数、卷积核的大小、步长、padding值。（其中Conv1d用来处理结构化数据，Conv2d用来处理图片数据，Conv3d用来处理视频数据）
此处设置的卷积层由输入的1个特征图数得到最后的32个特征图数
python
nn.Conv2d(1, 32, 5, 1, 2)
nn.Conv2d(16, 32, 5, 1, 2)值得注意的是，如果希望卷积后大小跟原来一样，需要设置padding=(kernel_size-1)/2 if stride=1 卷积后的图像大小: (h - Kernel_size + 2*p) / s + 1。
6.此处激活函数设置的是ReLU，可以根据自己的需求设置不同的激活函数。
python
nn.ReLU()7.池化层的构造： 只需要设置一个参数，即为进行池化操作的区域大小。
python
nn.MaxPool2d(kernel_size=2)8.全连接层的构造：输入的数据最后经过全连接层得到输出数据，参数分别为输入数据的大小，以及最后进行分类的类别数。
python
self.out = nn.Linear(32 * 7 * 7, 10)9.前向传播：PyTorch构建的神经网络，前向传播需要手动设置，此处先调用conv1和conv2两层，再将数据拉成二维的传入全连接层，得到最后的输出值。
二.graphviz + torchviz使PyTorch网络可视化
事先需要先安装graphviz库和torchviz库，graphviz具体安装步骤可以参考博主写的文章：
深度学习(9)--pydot库和graphviz库安装流程详解_pydot 怎么安装-CSDN博客
https://blog.csdn.net/GodFishhh/article/details/135929146?spm=1001.2014.3001.5501torchviz库可以直接再编译器中进行安装，也可也在cmd中对应环境中使用pip指令安装：
上述两个库安装完之后，导入网络可视化需要用到的头文件：
python
from torchviz import make_dot
from torchvision.models import vgg16 # 导入vgg16模型用于演示2.1.可视化经典网络vgg16
python
# 随机生成一个tensor张量(对应的数据为图片有十张，图片的大小为3x32x32)
x = torch.randn(10, 3, 32, 32)
# 实例化 vgg16
model = vgg16()
# 将 x 输入网络
vgg16_out = model(x)
# 实例化 make_dot
vgg16_result = make_dot(vgg16_out)
# result.view() 直接在当前路径下保存 pdf 并打开
# 保存文件为pdf到指定路径并不打开
vgg16_result.render(filename='vgg16_net_Structure', view=False, format='pdf')生成如下两个文件
2.2.可视化自己定义的网络
python
# 随机生成一个tensor张量(对应的数据为图片有四张，图片的大小为1x28x28)
x = torch.randn(4, 1, 28, 28)
# 实例化 vgg16
model = CNN()
# 将 x 输入网络
CNN_out = model(x)
# 实例化 make_dot
CNN_result = make_dot(CNN_out)
# result.view() 直接在当前路径下保存 pdf 并打开
# 保存文件为pdf到指定路径并不打开
CNN_result.render(filename='CNN_net_Structure', view=False, format='pdf')生成如下两个文件
