pytorch（九）卷积神经网络

文章目录

• 卷积神经网络
• • 全连接神经网络与卷积神经网络的区别
  • 概念性知识
  • mnist数据集(卷积神经网络)
• GoogLeNet
• • Inception
• 残差网络ResNet
• • 残差块结构
• 稠密连接网络
• • 网络结构

卷积神经网络

全连接神经网络与卷积神经网络的区别

全连接神经网络是一种最为基础的前馈神经网络，他的每一个神经元都与前一层的所有神经元进行连接，这种连接方式可以使得全连接神经网络能够学习到更加全局的特征。

• 全连接：在全连接层中，每一个神经元都与前一层的所有神经元相连接，这以为这每一个神经元都收到来自前一层的所有输入的影响
• 权重独立：全连接神经网络的权重参数不共享，每一个连接都有自己的权重，这就导致需要更新大量的参数，而且可能导致过拟合
• 输出为以为向量：全连接的输出通常是一维向量

全连接神经网络需要更新的参数数量多，并且在全连接层的输入中，如果是对图像进行处理，比如mnist数据集案例，输入的是（通道1，高28，宽28像素）的图像，但是在全连接层中会被拉成（x=x.view(-1,784)）784的数据进行输入，这种输入可能会导致图像丢失重要的空间信息，比如相邻的像素比较相似等。

卷积神经网络CNN更适合用在图像识别、语音识别等各种场合

卷积神经网络最大的特点是它的卷积层，可以通过共享权重和偏置项，实现对输入数据的局部区域进行操作

• 局部连接：卷积神经网络采用局部连接的方式，它的每一个神经元仅与输入数据的局部区域相连接
• 权重共享：卷积层的每一个神经元在整个输入数据上共享相同的权重参数，这就降低了模型参数的数量，也意味着卷积层可以学习到特定的特征，而不会受到位置的影响
• 特征映射：卷积神经网络的卷积层的输出是二维数组

概念性知识

• 卷积核的通道数量与输入的通道数量相同
• 卷积核的数量与输出的通道数量相同

一个卷积核的计算

m个卷积核的计算

mnist数据集(卷积神经网络)

# 使用卷积神经网络

import torch
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

batch_size=64
# 对图像进行处理，对原来图像从{0,255}-归一化->{0,1},把图像的维度变成c*w*h的 
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))])

train_dataset=datasets.MNIST(root='./dataset/mnist/',train=True,download=True,transform=transform)
train_loader=DataLoader(train_dataset,shuffle=True,batch_size=batch_size)

test_dataset=datasets.MNIST(root='./dataset/mnist/',train=False,download=True,transform=transform)
test_loader=DataLoader(test_dataset,shuffle=False,batch_size=batch_size)

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model,self).__init__()
        self.conv1=torch.nn.Conv2d(1,10,kernel_size=5)
        self.pooling=torch.nn.MaxPool2d(2)
        self.conv2=torch.nn.Conv2d(10,20,kernel_size=5)
        self.fc=torch.nn.Linear(320,10)
    
    def forward(self,x):
        # 这里需要重新获取batch_size,因为划分小数据块的时候不一定是整除的，不然可能会出错
        batch_size=x.size(0)
        x=F.relu(self.pooling(self.conv1(x)))
        # print(x.shape)
        x=F.relu(self.pooling(self.conv2(x)))
        # print(x.shape)
        x=x.view(batch_size,-1)
        # print(x.shape)
        x=self.fc(x)
        return x
        
model=Model()
criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()
# 带冲量为0.5
optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.5)

# device=torch.device('cudo:0' if torch.cudo.is.available() else 'cpu')
# model.to(device)# 模型迁移到显卡中

def train(epoch):
    running_loss=0.0
    for batch_idx,data in enumerate(train_loader,0):
        inputs,targets=data
        # inputs,targets=inputs.to(device),targets.to(device)
        # forward
        y_pred=model(inputs)
        loss=criterion(y_pred,targets)
        # backward
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        # update
        optimizer.step()
        
        running_loss+=loss.item()
        # print('batch_idx:',batch_idx)
        if batch_idx % 300 ==299:
            print('[%d,%5d] loss:%.3f'%(epoch+1,batch_idx+1,running_loss/300))
            running_loss=0.0

def test():
    correct=0
    total=0
    # 不需要计算梯度
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            images,labels=data
            # inputs,labels=inputs.to(device),labels.to(device)
            outputs=model(images)
            # 取最大值的下标 dim表示维度
            _,predicted=torch.max(outputs.data,dim=1)
            total+=labels.size(0)
            correct+=(predicted==labels).sum().item()
    print('Accuracy on test set:%d %%'%(100*correct/total))
    
    
    

if __name__=='__main__':
    for epoch in range(10):
        train(epoch)
        test()

GoogLeNet

Inception

# GooLeNet

import torch.nn as nn
import torch
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

batch_size=64
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))])

train_dataset=datasets.MNIST(root='./dataset/mnist/',train=True,download=True,transform=transform)
train_loader=DataLoader(train_dataset,shuffle=True,batch_size=batch_size)

test_dataset=datasets.MNIST(root='./dataset/mnist/',train=False,download=True,transform=transform)
test_loader=DataLoader(test_dataset,shuffle=False,batch_size=batch_size)

class InceptionA(nn.Module):
    def __init__(self,in_channels):
        super(InceptionA,self).__init__()
        self.branch1x1=nn.Conv2d(in_channels,16,kernel_size=1)
        
        self.branch5x5_1=nn.Conv2d(in_channels,16,kernel_size=1)
        self.branch5x5_2=nn.Conv2d(16,24,kernel_size=5,padding=2)
        
        self.branch3x3_1=nn.Conv2d(in_channels,16,kernel_size=1)
        self.branch3x3_2=nn.Conv2d(16,24,kernel_size=3,padding=1)
        self.branch3x3_3=nn.Conv2d(24,24,kernel_size=3,padding=1)
        
        self.branch_pool=nn.Conv2d(in_channels,24,kernel_size=1)
        
    def forward(self,x):
        branch1x1=self.branch1x1(x)
        
        branch5x5=self.branch5x5_1(x)
        branch5x5=self.branch5x5_2(branch5x5)
        
        branch3x3=self.branch3x3_1(x)
        branch3x3=self.branch3x3_2(branch3x3)
        branch3x3=self.branch3x3_3(branch3x3)
        
        branch_pool=F.avg_pool2d(x,kernel_size=3,stride=1,padding=1)
        branch_pool=self.branch_pool(branch_pool)
        
        outputs=[branch1x1,branch5x5,branch3x3,branch_pool]
        return torch.cat(outputs,dim=1)
    
    
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net,self).__init__()
        self.conv1=nn.Conv2d(1,10,kernel_size=5)
        self.conv2=nn.Conv2d(88,20,kernel_size=5)
        
        self.incep1=InceptionA(in_channels=10)
        self.incep2=InceptionA(in_channels=20)
        
        self.mp=nn.MaxPool2d(2)
        self.fc=nn.Linear(1408,10)
        
    def forward(self,x):
        in_size=x.size(0)
        x=F.relu(self.mp(self.conv1(x)))
        x=self.incep1(x)
        x=F.relu(self.mp(self.conv2(x)))
        x=self.incep2(x)
        x=x.view(in_size,-1)
        x=self.fc(x)
        return x

model=Net()
criterion=nn.CrossEntropyLoss()
optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.5)

def train(epoch):
    running_loss=0.0
    for batch_idx,data in enumerate(train_loader,0):
        inputs,targets=data
        y_pred=model(inputs)
        loss=criterion(y_pred,targets)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss+=loss.item()
        if batch_idx % 300 ==299:
            print('[%d,%5d] loss:%.3f'%(epoch+1,batch_idx+1,running_loss/300))
            running_loss=0.0
       
    
def test():
    correct=0
    total=0
    # 不需要计算梯度
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            images,labels=data
            # inputs,labels=inputs.to(device),labels.to(device)
            outputs=model(images)
            # 取最大值的下标 dim表示维度
            _,predicted=torch.max(outputs.data,dim=1)
            total+=labels.size(0)
            correct+=(predicted==labels).sum().item()
    print('Accuracy on test set:%d %%'%(100*correct/total))
    

if __name__=='__main__':
    for epoch in range(10):
        train(epoch)
        test()

残差网络ResNet

残差网络要解决的事深度神经网络中的"退化"问题和网络层数不够深的问题。残差网络最深可以达到158层。

网络退化：在增加网络层数的过程中，training accuracy （精度）逐渐趋于饱和，继续增加层数，training accuracy 就会出现下降的现象，而这种下降不是由过拟合造成的。实际上较深模型后面添加的不是恒等映射，而是一些非线性层。

残差块结构

# 残差网络
import torch.nn as nn
import torch
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self,channels):
        super(ResidualBlock,self).__init__()
        self.channels=channels
        # 输入与输出的通道数相同
        self.conv1=nn.Conv2d(channels,channels,kernel_size=3,padding=1)
        self.conv2=nn.Conv2d(channels,channels,kernel_size=3,padding=1)
        
    def forward(self,x):
        y=F.relu(self.conv1(x))
        y=self.conv2(y)
        return F.relu(x+y)
    
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net,self).__init__()
        self.conv1=nn.Conv2d(1,16,kernel_size=5)
        self.conv2=nn.Conv2d(16,32,kernel_size=5)
        self.mp=nn.MaxPool2d(2)
        
        self.rblock1=ResidualBlock(16)
        self.rblock2=ResidualBlock(32)
        
        self.fc=nn.Linear(512,10)
        
    def forward(self,x):
        in_size=x.size(0)
        x=self.mp(F.relu(self.conv1(x)))
        x=self.rblock1(x)
        x=self.mp(F.relu(self.conv2(x)))
        x=self.rblock2(x)
        x=x.view(in_size,-1)
        x=self.fc(x)
        return x
    
model=Net()
criterion=nn.CrossEntropyLoss()
optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.5)

def train(epoch):
    running_loss=0.0
    for batch_idx,data in enumerate(train_loader,0):
        inputs,targets=data
        y_pred=model(inputs)
        loss=criterion(y_pred,targets)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss+=loss.item()
        if batch_idx % 300 ==299:
            print('[%d,%5d] loss:%.3f'%(epoch+1,batch_idx+1,running_loss/300))
            running_loss=0.0
       
    
def test():
    correct=0
    total=0
    # 不需要计算梯度
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            images,labels=data
            # inputs,labels=inputs.to(device),labels.to(device)
            outputs=model(images)
            # 取最大值的下标 dim表示维度
            _,predicted=torch.max(outputs.data,dim=1)
            total+=labels.size(0)
            correct+=(predicted==labels).sum().item()
    print('Accuracy on test set:%d %%'%(100*correct/total))
    

if __name__=='__main__':
    for epoch in range(10):
        train(epoch)
        test()

稠密连接网络

残差网络主要思想是在网络中引入跨层连接，使得网络可以刚好地利用浅层特征信息，从而提高网络的性能。但是，残差连接还是UC你在一些问题，比如梯度消失和梯度爆炸。

稠密连接网络某一种程度上是ResNet的逻辑扩展，稠密连接网络引入的是密集连接，也就是每一层都与前面的所有层相连，使得网络可以更好地利用浅层特征信息，同时缓解了梯度消失和梯度爆炸等问题。

网络结构

稠密网络主要由两个部分组成：

• 稠密块：定义如何连接输入和输出，稠密层将所有的前面特征作为输入；
• 过滤层：控制通道数量，使其不会太复杂。

https://blog.csdn.net/qq_38473254/article/details/134210444