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/**在输出通道数为64、步幅为2的7 7卷积层后#xff0c;接步幅为2的3 3的最大汇聚层,与GoogLeNet区别是每个卷积层后增加了批量规范层**/
b1 nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 64, kernel_size7, stride2, padding3),nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_s…其中
/**在输出通道数为64、步幅为2的7 × 7卷积层后接步幅为2的3 × 3的最大汇聚层,与GoogLeNet区别是每个卷积层后增加了批量规范层**/
b1 nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 64, kernel_size7, stride2, padding3),nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size3, stride2, padding1))/**ResNet在后面接了由4个残差块组成的模块每个模块使用若干个同样输出通道数的残差块本例每个模块使用2个残差块
**/
b2 nn.Sequential(*resnet_block(64, 64, 2, first_blockTrue))
b3 nn.Sequential(*resnet_block(64, 128, 2))
b4 nn.Sequential(*resnet_block(128, 256, 2))
b5 nn.Sequential(*resnet_block(256, 512, 2))
net nn.Sequential(b1, b2, b3, b4, b5,nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),nn.Flatten(), nn.Linear(512, 10))##模块的构成
def resnet_block(input_channels, num_channels, num_residuals, first_blockFalse):blk []for i in range(num_residuals):if i 0 and not first_block:blk.append(Residual(input_channels, num_channels,use_1x1convTrue, strides2))else:blk.append(Residual(num_channels, num_channels))return blk##残差块的构成详细解释在下面
class Residual(nn.Module):def __init__(self, input_channels, num_channels, use_1x1convFalse, strides1):super().__init__()self.conv1 nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size3, padding1, stridestrides)self.conv2 nn.Conv2d(num_channels, num_channels, kernel_size3, padding1)if use_1x1conv:self.conv3 nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size1, stridestrides)else:self.conv3 Noneself.bn1 nn.BatchNorm2d(num_channels)self.bn2 nn.BatchNorm2d(num_channels)def forward(self, X):Y F.relu(self.bn1(self.conv1(X)))Y self.bn2(self.conv2(Y))if self.conv3:X self.conv3(X)Y Xreturn F.relu(Y)残差块里首先有2个有相同输出通道数的3 × 3卷积层。每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。然后我们通过跨层数据通路跳过这2个卷积运算将输入直接加在最后的ReLU激活函数前。这样的设计要求2个卷积层的输出与输入形状一样从而使它们可以相加。如果想改变通道数就需要引入一个额外的1 × 1卷积层来将输入变换成需要的形状后再做相加运算。
接下来通过一个实例来展示下ResNet的每一层的输出形状
X torch.rand(size(1, 1, 224, 224))
for layer in net:X layer(X)print(layer.__class__.__name__, output shape:\t, X.shape)输出结果为 Sequential output shape: torch.Size([1, 64, 56, 56]) Sequential output shape: torch.Size([1, 64, 56, 56]) Sequential output shape: torch.Size([1, 128, 28, 28]) Sequential output shape: torch.Size([1, 256, 14, 14]) Sequential output shape: torch.Size([1, 512, 7, 7]) AdaptiveAvgPool2d output shape: torch.Size([1, 512, 1, 1]) Flatten output shape: torch.Size([1, 512]) Linear output shape: torch.Size([1, 10])
解释每一层的输出形状 b1 输入形状torch.Size([1, 1, 224, 224]) 输出形状torch.Size([1, 64, 56, 56]) nn.Conv2d(1, 64, kernel_size7, stride2, padding3)将输入的 1 个通道扩展为 64 个通道特征图的尺寸从 224x224 变为 112x112。 卷积层的输出特征图的尺寸可以通过以下公式计算 Output SizeInput Size−Kernel Size2×Padding/Stride1 本例即Output Size224−72×3/21 112 nn.BatchNorm2d(64)对 64 个通道进行批量归一化。 nn.ReLU()应用 ReLU 激活函数。 nn.MaxPool2d(kernel_size3, stride2, padding1)最大池化层将特征图的尺寸从 112x112 变为 56x56。 最大池化的输出特征图的尺寸可以通过以下公式计算 Output SizeInput Size−Kernel Size2×Padding/2Stride1 本例即Output Size112−32×1/2156 b2 输入形状torch.Size([1, 64, 56, 56]) 输出形状torch.Size([1, 64, 56, 56]) 解释resnet_block(64, 64, 2, first_blockTrue)包含两个残差块输入和输出通道数均为 64特征图的尺寸保持不变56x56。 b3 输入形状torch.Size([1, 64, 56, 56]) 输出形状torch.Size([1, 128, 28, 28]) 解释resnet_block(64, 128, 2)包含两个残差块输入通道数为 64输出通道数为 128特征图的尺寸减半56x56 - 28x28。 是通过在第一个残差块中使用步幅为 2 的卷积操作来实现的。特征图尺寸减半的原因是为了在增加网络深度的同时减小特征图的尺寸从而减少计算量和参数数量同时增加感受野提高网络的性能和效率。 b4 输入形状torch.Size([1, 128, 28, 28]) 输出形状torch.Size([1, 256, 14, 14]) 解释resnet_block(128, 256, 2)包含两个残差块输入通道数为 128输出通道数为 256特征图的尺寸减半28x28 - 14x14。 b5 输入形状torch.Size([1, 256, 14, 14]) 输出形状torch.Size([1, 512, 7, 7]) 解释resnet_block(256, 512, 2)包含两个残差块输入通道数为 256输出通道数为 512特征图的尺寸减半14x14 - 7x7。 AdaptiveAvgPool2d 输入形状torch.Size([1, 512, 7, 7]) 输出形状torch.Size([1, 512, 1, 1]) 解释自适应平均池化层将特征图的尺寸调整为 1x1通道数保持不变。 Flatten 输入形状torch.Size([1, 512, 1, 1]) 输出形状torch.Size([1, 512]) 解释展平层将多维特征图展平成一维向量总元素数为 512。 Linear 输入形状torch.Size([1, 512]) 输出形状torch.Size([1, 10]) 解释全连接层将输入的 512 个元素映射到 10 个元素输出 10 个类别的概率分布。
