16.神经网络 - 卷积层

神经网络 - 卷积层

pytorch官网网站卷积层（Convolution Layers）：Convolution Layers

nn.Conv1d 一维卷积	Applies a 1D convolution over an input signal composed of several input planes.
nn.Conv2d 二维卷积	Applies a 2D convolution over an input signal composed of several input planes.
nn.Conv3d 三维卷积	Applies a 3D convolution over an input signal composed of several input planes.

图像为二维矩阵，所以讲解 nn.Conv2d：

Conv2d --- PyTorch 1.10 documentation

CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)
 
# in_channels 输入通道数
# out_channels 输出通道数
# kernel_size 卷积核大小 
#以上参数需要设置
 
#以下参数提供了默认值
# stride=1 卷积过程中的步进大小
# padding=0 卷积过程中对原始图像进行padding的选项
# dilation=1 每一个卷积核对应位的距离
# groups=1 一般设置为1，很少改动，改动的话为分组卷积
# bias=True 通常为True，对卷积后的结果是否加减一个常数的偏置
# padding_mode='zeros' 选择padding填充的模式

参数含义：

动图（演示地址）： [conv_arithmetic/README.md at master · vdumoulin/conv_arithmetic · GitHub](conv_arithmetic/README.md at master · vdumoulin/conv_arithmetic · GitHub)

kernel_size

定义了一个卷积核的大小，若为3则生成一个3×3的卷积核

卷积核的参数是从一些分布中进行采样得到的
实际训练过程中，卷积核中的值会不断进行调整

in_channels & out_channels

in_channels：输入图片的channel数（彩色图像 in_channels 值为3）
out_channels：输出图片的channel数

in_channels 和 out_channels 都为 1 时，拿一个卷积核在输入图像中进行卷积

out_channels 为 2 时，卷积层会生成两个卷积核（不一定一样），得到两个输出，叠加后作为最后输出

CIFAR10数据集实例

# CIFAR10数据集
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
 
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("../data",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)  # 这里用测试数据集，因为训练数据集太大了
dataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64)
 
# 搭建神经网络Tudui
class Tudui(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tudui, self).__init__()
        # 因为是彩色图片，所以in_channels=3
        self.conv1 = Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=3,stride=1,padding=0)   #卷积层conv1
    def forward(self,x):  #输出为x
        x = self.conv1(x)
        return x
 
tudui = Tudui()  # 初始化网络
# 打印一下网络结构
print(tudui)   #Tudui((conv1): Conv2d(3, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)))
 
writer = SummaryWriter("logs")
step = 0
for data in dataloader:
    imgs,targets = data  #经过ToTensor转换，成为tensor数据类型，可以直接送到网络中
    output = tudui(imgs)
    print(imgs.shape)     #输入大小 torch.Size([64, 3, 32, 32])  batch_size=64，in_channels=3（彩色图像），每张图片是32×32的
    print(output.shape)   #经过卷积后的输出大小 torch.Size([64, 6, 30, 30])  卷积后变成6个channels，但原始图像减小，所以是30×30的
    writer.add_images("input",imgs,step)
    
    # 6个channel无法显示。torch.Size([64, 6, 30, 30]) ------> [xxx,3,30,30] 第一个值不知道为多少时写-1，会根据后面值的大小进行计算
    output = torch.reshape(output,(-1,3,30,30))
    writer.add_images("output",output,step)
    step = step + 1

运行后（如果没启用环境），在 Terminal 里启动 pytorch 环境：

conda activate pytorch

打开 tensorboard：

tensorboard --logdir=logs

打开网址（卷积后得到的输出）

卷积层 vgg16

卷积前后维度计算公式

4861571558)]