365天深度学习训练营-第P7周：咖啡豆识别

第P7周：咖啡豆识别
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• 本文为365天深度学习训练营 中的学习记录博客
• 参考文章：Pytorch实战 | 第P7周：咖啡豆识别(训练营内部成员可读)
• 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制

要求：
自己搭建VGG-16网络框架
调用官方的VGG-16网络框架
如何查看模型的参数量以及相关指标

拔高（可选）：
验证集准确率达到100%
使用PPT画出VGG-16算法框架图（发论文需要这项技能）

探索（难度有点大）
在不影响准确率的前提下轻量化模型
目前VGG16的Total params是134,276,932
我的环境：
语言环境：Python3.8
编译器：Jupyter Lab
深度学习环境：Pytorch
torch1.12.1+cu113
torchvision0.13.1+cu113

一、 前期准备

1. 设置GPU

如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets
import os,PIL,pathlib,warnings

warnings.filterwarnings("ignore")             #忽略警告信息

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device

device(type='cuda')

2. 导入数据

import os,PIL,random,pathlib

data_dir = './data/7-data/'
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

data_paths  = list(data_dir.glob('*'))
classeNames = [str(path).split("\\")[2] for path in data_paths]
classeNames

['Dark', 'Green', 'Light', 'Medium']

# 关于transforms.Compose的更多介绍可以参考：https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/124878863
train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize([224, 224]),  # 将输入图片resize成统一尺寸
    # transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转
    transforms.ToTensor(),          # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
    transforms.Normalize(           # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])

test_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize([224, 224]),  # 将输入图片resize成统一尺寸
    transforms.ToTensor(),          # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
    transforms.Normalize(           # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])

total_data = datasets.ImageFolder("./data/7-data/",transform=train_transforms)
total_data

Dataset ImageFolder
    Number of datapoints: 1200
    Root location: ./data/7-data/
    StandardTransform
Transform: Compose(
               Resize(size=[224, 224], interpolation=bilinear, max_size=None, antialias=None)
               ToTensor()
               Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
           )

total_data.class_to_idx

{'Dark': 0, 'Green': 1, 'Light': 2, 'Medium': 3}

3. 划分数据集

train_size = int(0.8 * len(total_data))
test_size  = len(total_data) - train_size
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(total_data, [train_size, test_size])
train_dataset, test_dataset

(,
 )

batch_size = 32

train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
                                           batch_size=batch_size,
                                           shuffle=True,
                                           num_workers=1)
test_dl = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset,
                                          batch_size=batch_size,
                                          shuffle=True,
                                          num_workers=1)

for X, y in test_dl:
    print("Shape of X [N, C, H, W]: ", X.shape)
    print("Shape of y: ", y.shape, y.dtype)
    break

Shape of X [N, C, H, W]:  torch.Size([32, 3, 224, 224])
Shape of y:  torch.Size([32]) torch.int64

二、手动搭建VGG-16模型

1. 搭建模型

import torch.nn.functional as F

class vgg16(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(vgg16, self).__init__()
        # 卷积块1
        self.block1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
        )
        # 卷积块2
        self.block2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
        )
        # 卷积块3
        self.block3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
        )
        # 卷积块4
        self.block4 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
        )
        # 卷积块5
        self.block5 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
        )
        
        # 全连接网络层，用于分类
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_features=512*7*7, out_features=4096),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(in_features=4096, out_features=4096),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(in_features=4096, out_features=4)
        )

    def forward(self, x):

        x = self.block1(x)
        x = self.block2(x)
        x = self.block3(x)
        x = self.block4(x)
        x = self.block5(x)
        x = torch.flatten(x, start_dim=1)
        x = self.classifier(x)

        return x

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print("Using {} device".format(device))
    
model = vgg16().to(device)
model

vgg16(
  (block1): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (block2): Sequential(
    (0): Conv2d(64, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (block3): Sequential(
    (0): Conv2d(128, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (5): ReLU()
    (6): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (block4): Sequential(
    (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (5): ReLU()
    (6): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (block5): Sequential(
    (0): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (1): ReLU()
    (2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (3): ReLU()
    (4): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
    (5): ReLU()
    (6): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (classifier): Sequential(
    (0): Linear(in_features=25088, out_features=4096, bias=True)
    (1): ReLU()
    (2): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
    (3): ReLU()
    (4): Linear(in_features=4096, out_features=4, bias=True)
  )
)

2. 查看模型详情

# 统计模型参数量以及其他指标
import torchsummary as summary
summary.summary(model, (3, 224, 224))

----------------------------------------------------------------
        Layer (type)               Output Shape         Param #
================================================================
            Conv2d-1         [-1, 64, 224, 224]           1,792
              ReLU-2         [-1, 64, 224, 224]               0
            Conv2d-3         [-1, 64, 224, 224]          36,928
              ReLU-4         [-1, 64, 224, 224]               0
         MaxPool2d-5         [-1, 64, 112, 112]               0
            Conv2d-6        [-1, 128, 112, 112]          73,856
              ReLU-7        [-1, 128, 112, 112]               0
            Conv2d-8        [-1, 128, 112, 112]         147,584
              ReLU-9        [-1, 128, 112, 112]               0
        MaxPool2d-10          [-1, 128, 56, 56]               0
           Conv2d-11          [-1, 256, 56, 56]         295,168
             ReLU-12          [-1, 256, 56, 56]               0
           Conv2d-13          [-1, 256, 56, 56]         590,080
             ReLU-14          [-1, 256, 56, 56]               0
           Conv2d-15          [-1, 256, 56, 56]         590,080
             ReLU-16          [-1, 256, 56, 56]               0
        MaxPool2d-17          [-1, 256, 28, 28]               0
           Conv2d-18          [-1, 512, 28, 28]       1,180,160
             ReLU-19          [-1, 512, 28, 28]               0
           Conv2d-20          [-1, 512, 28, 28]       2,359,808
             ReLU-21          [-1, 512, 28, 28]               0
           Conv2d-22          [-1, 512, 28, 28]       2,359,808
             ReLU-23          [-1, 512, 28, 28]               0
        MaxPool2d-24          [-1, 512, 14, 14]               0
           Conv2d-25          [-1, 512, 14, 14]       2,359,808
             ReLU-26          [-1, 512, 14, 14]               0
           Conv2d-27          [-1, 512, 14, 14]       2,359,808
             ReLU-28          [-1, 512, 14, 14]               0
           Conv2d-29          [-1, 512, 14, 14]       2,359,808
             ReLU-30          [-1, 512, 14, 14]               0
        MaxPool2d-31            [-1, 512, 7, 7]               0
           Linear-32                 [-1, 4096]     102,764,544
             ReLU-33                 [-1, 4096]               0
           Linear-34                 [-1, 4096]      16,781,312
             ReLU-35                 [-1, 4096]               0
           Linear-36                    [-1, 4]          16,388
================================================================
Total params: 134,276,932
Trainable params: 134,276,932
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.57
Forward/backward pass size (MB): 218.52
Params size (MB): 512.23
Estimated Total Size (MB): 731.32
----------------------------------------------------------------

三、 训练模型

1. 编写训练函数

# 训练循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)  # 训练集的大小
    num_batches = len(dataloader)   # 批次数目, (size/batch_size，向上取整)

    train_loss, train_acc = 0, 0  # 初始化训练损失和正确率

    for X, y in dataloader:  # 获取图片及其标签
        X, y = X.to(device), y.to(device)

        # 计算预测误差
        pred = model(X)          # 网络输出
        loss = loss_fn(pred, y)  # 计算网络输出和真实值之间的差距，targets为真实值，计算二者差值即为损失

        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()  # grad属性归零
        loss.backward()        # 反向传播
        optimizer.step()       # 每一步自动更新

        # 记录acc与loss
        train_acc  += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
        train_loss += loss.item()

    train_acc  /= size
    train_loss /= num_batches

    return train_acc, train_loss

2. 编写测试函数

def test (dataloader, model, loss_fn):
    size        = len(dataloader.dataset)  # 测试集的大小
    num_batches = len(dataloader)          # 批次数目, (size/batch_size，向上取整)
    test_loss, test_acc = 0, 0
    
    # 当不进行训练时，停止梯度更新，节省计算内存消耗
    with torch.no_grad():
        for imgs, target in dataloader:
            imgs, target = imgs.to(device), target.to(device)
            
            # 计算loss
            target_pred = model(imgs)
            loss        = loss_fn(target_pred, target)
            
            test_loss += loss.item()
            test_acc  += (target_pred.argmax(1) == target).type(torch.float).sum().item()

    test_acc  /= size
    test_loss /= num_batches

    return test_acc, test_loss

测试函数和训练函数大致相同，但是由于不进行梯度下降对网络权重进行更新，所以不需要传入优化器

3. 正式训练

model.train()、model.eval()训练营往期文章中有详细的介绍。
如果将优化器换成 SGD 会发生什么呢？请自行探索接下来发生的诡异事件的原因。

import copy

optimizer  = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr= 1e-4)
loss_fn    = nn.CrossEntropyLoss() # 创建损失函数

epochs     = 40

train_loss = []
train_acc  = []
test_loss  = []
test_acc   = []

best_acc = 0    # 设置一个最佳准确率，作为最佳模型的判别指标

for epoch in range(epochs):
    
    model.train()
    epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, optimizer)
    
    model.eval()
    epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)
    
    # 保存最佳模型到 best_model
    if epoch_test_acc > best_acc:
        best_acc   = epoch_test_acc
        best_model = copy.deepcopy(model)
    
    train_acc.append(epoch_train_acc)
    train_loss.append(epoch_train_loss)
    test_acc.append(epoch_test_acc)
    test_loss.append(epoch_test_loss)
    
    # 获取当前的学习率
    lr = optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']
    
    template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%, Test_loss:{:.3f}, Lr:{:.2E}')
    print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, 
                          epoch_test_acc*100, epoch_test_loss, lr))
    
# 保存最佳模型到文件中
PATH = './best_model.pth'  # 保存的参数文件名
torch.save(model.state_dict(), PATH)

print('Done')

Epoch: 1, Train_acc:24.8%, Train_loss:1.388, Test_acc:24.2%, Test_loss:1.387, Lr:1.00E-04
Epoch: 2, Train_acc:28.0%, Train_loss:1.335, Test_acc:29.6%, Test_loss:1.191, Lr:1.00E-04
Epoch: 3, Train_acc:58.5%, Train_loss:0.896, Test_acc:60.0%, Test_loss:0.726, Lr:1.00E-04
Epoch: 4, Train_acc:67.6%, Train_loss:0.642, Test_acc:64.6%, Test_loss:0.725, Lr:1.00E-04
Epoch: 5, Train_acc:70.9%, Train_loss:0.606, Test_acc:76.2%, Test_loss:0.472, Lr:1.00E-04
Epoch: 6, Train_acc:79.4%, Train_loss:0.449, Test_acc:78.3%, Test_loss:0.446, Lr:1.00E-04
Epoch: 7, Train_acc:80.3%, Train_loss:0.430, Test_acc:81.2%, Test_loss:0.403, Lr:1.00E-04
Epoch: 8, Train_acc:82.7%, Train_loss:0.357, Test_acc:85.0%, Test_loss:0.311, Lr:1.00E-04
Epoch: 9, Train_acc:92.4%, Train_loss:0.177, Test_acc:87.9%, Test_loss:0.311, Lr:1.00E-04
Epoch:10, Train_acc:93.0%, Train_loss:0.207, Test_acc:92.5%, Test_loss:0.212, Lr:1.00E-04
Epoch:11, Train_acc:94.7%, Train_loss:0.141, Test_acc:95.4%, Test_loss:0.149, Lr:1.00E-04
Epoch:12, Train_acc:96.7%, Train_loss:0.090, Test_acc:98.3%, Test_loss:0.045, Lr:1.00E-04
Epoch:13, Train_acc:98.2%, Train_loss:0.046, Test_acc:97.9%, Test_loss:0.089, Lr:1.00E-04
Epoch:14, Train_acc:99.5%, Train_loss:0.020, Test_acc:98.8%, Test_loss:0.047, Lr:1.00E-04
Epoch:15, Train_acc:98.4%, Train_loss:0.044, Test_acc:95.8%, Test_loss:0.151, Lr:1.00E-04
Epoch:16, Train_acc:97.7%, Train_loss:0.061, Test_acc:94.6%, Test_loss:0.179, Lr:1.00E-04
Epoch:17, Train_acc:95.5%, Train_loss:0.145, Test_acc:94.6%, Test_loss:0.107, Lr:1.00E-04
Epoch:18, Train_acc:99.0%, Train_loss:0.031, Test_acc:94.2%, Test_loss:0.143, Lr:1.00E-04
Epoch:19, Train_acc:95.7%, Train_loss:0.124, Test_acc:95.0%, Test_loss:0.187, Lr:1.00E-04
Epoch:20, Train_acc:96.1%, Train_loss:0.114, Test_acc:97.9%, Test_loss:0.068, Lr:1.00E-04
Epoch:21, Train_acc:99.3%, Train_loss:0.021, Test_acc:99.2%, Test_loss:0.025, Lr:1.00E-04
Epoch:22, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.008, Test_acc:99.2%, Test_loss:0.018, Lr:1.00E-04
Epoch:23, Train_acc:99.2%, Train_loss:0.024, Test_acc:94.2%, Test_loss:0.291, Lr:1.00E-04
Epoch:24, Train_acc:97.4%, Train_loss:0.081, Test_acc:97.5%, Test_loss:0.082, Lr:1.00E-04
Epoch:25, Train_acc:99.1%, Train_loss:0.024, Test_acc:98.8%, Test_loss:0.034, Lr:1.00E-04
Epoch:26, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.010, Test_acc:99.2%, Test_loss:0.016, Lr:1.00E-04
Epoch:27, Train_acc:99.1%, Train_loss:0.026, Test_acc:98.3%, Test_loss:0.078, Lr:1.00E-04
Epoch:28, Train_acc:93.5%, Train_loss:0.202, Test_acc:94.6%, Test_loss:0.154, Lr:1.00E-04
Epoch:29, Train_acc:97.8%, Train_loss:0.062, Test_acc:97.5%, Test_loss:0.116, Lr:1.00E-04
Epoch:30, Train_acc:99.5%, Train_loss:0.016, Test_acc:98.8%, Test_loss:0.026, Lr:1.00E-04
Epoch:31, Train_acc:98.9%, Train_loss:0.032, Test_acc:97.5%, Test_loss:0.065, Lr:1.00E-04
Epoch:32, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.008, Test_acc:99.2%, Test_loss:0.019, Lr:1.00E-04
Epoch:33, Train_acc:100.0%, Train_loss:0.002, Test_acc:100.0%, Test_loss:0.008, Lr:1.00E-04
Epoch:34, Train_acc:100.0%, Train_loss:0.001, Test_acc:100.0%, Test_loss:0.005, Lr:1.00E-04
Epoch:35, Train_acc:100.0%, Train_loss:0.000, Test_acc:99.6%, Test_loss:0.006, Lr:1.00E-04
Epoch:36, Train_acc:100.0%, Train_loss:0.000, Test_acc:99.6%, Test_loss:0.007, Lr:1.00E-04
Epoch:37, Train_acc:100.0%, Train_loss:0.000, Test_acc:99.6%, Test_loss:0.007, Lr:1.00E-04
Epoch:38, Train_acc:100.0%, Train_loss:0.000, Test_acc:99.6%, Test_loss:0.006, Lr:1.00E-04
Epoch:39, Train_acc:100.0%, Train_loss:0.000, Test_acc:99.6%, Test_loss:0.005, Lr:1.00E-04
Epoch:40, Train_acc:100.0%, Train_loss:0.000, Test_acc:99.6%, Test_loss:0.006, Lr:1.00E-04
Done

四、 结果可视化

1. Loss与Accuracy图

import matplotlib.pyplot as plt
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")               #忽略警告信息
plt.rcParams['font.sans-serif']    = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.dpi']         = 100        #分辨率

epochs_range = range(epochs)

plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)

plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, test_loss, label='Test Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

output_29_0.png

2. 指定图片进行预测

from PIL import Image 

classes = list(total_data.class_to_idx)

def predict_one_image(image_path, model, transform, classes):
    
    test_img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    plt.imshow(test_img)  # 展示预测的图片

    test_img = transform(test_img)
    img = test_img.to(device).unsqueeze(0)
    
    model.eval()
    output = model(img)

    _,pred = torch.max(output,1)
    pred_class = classes[pred]
    print(f'预测结果是：{pred_class}')

# 预测训练集中的某张照片
predict_one_image(image_path='./data/7-data/Dark/dark (1).png', 
                  model=model, 
                  transform=train_transforms, 
                  classes=classes)

3. 模型评估

best_model.eval()
epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, best_model, loss_fn)

epoch_test_acc, epoch_test_loss

# 查看是否与我们记录的最高准确率一致
epoch_test_acc

附录：

1. VGG原理

1.网络结构
根据卷积核大小和卷积层数，VGG共有6中配置，分别为A,A-LRN,B,C,D,E，其中D和E两种最为常用，即i我们所说的VGG16和VGG19。看下图红色框所示。具体为：

1. 卷积-卷积-池化-卷积-卷积-池化-卷积-卷积-卷积-池化-卷积-卷积-卷积-池化-卷积-卷积-卷积-池化-全连接-全连接-全连接 。
2. 通道数分别为64，128，512，512，512，4096，4096，1000。卷积层通道数翻倍，直到512时不再增加。通道数的增加，使更多的信息被提取出来。全连接的4096是经验值，当然也可以是别的数，但是不要小于最后的类别。1000表示要分类的类别数。
3. 所有的激活单元都是Relu 。
4. 用池化层作为分界，VGG16共有6个块结构，每个块结构中的通道数相同。如下图蓝色所示。因为卷积层和全连接层都有权重系数，也被称为权重层，其中卷积层13层，全连接3层，池化层不涉及权重。所以共有13+3=16层。
5. 对于VGG16卷积神经网络而言，其13层卷积层和5层池化层负责进行特征的提取，最后的3层全连接层负责完成分类任务。

2.VGG16的卷积核
卷积层全部都是33的卷积核，用上图中conv3-xxx表示，xxx表示通道数。其步长为1，用padding=same填充。
池化层的池化核为22
3. 卷积计算
1）输入图像尺寸为224x224x3，经64个通道为3的3x3的卷积核，步长为1，padding=same填充，卷积两次，再经ReLU激活，输出的尺寸大小为224x224x64

2）经max pooling（最大化池化），滤波器为2x2，步长为2，图像尺寸减半，池化后的尺寸变为112x112x64

3）经128个3x3的卷积核，两次卷积，ReLU激活，尺寸变为112x112x128

4）max pooling池化，尺寸变为56x56x128

5）经256个3x3的卷积核，三次卷积，ReLU激活，尺寸变为56x56x256

6）max pooling池化，尺寸变为28x28x256

7）经512个3x3的卷积核，三次卷积，ReLU激活，尺寸变为28x28x512

8）max pooling池化，尺寸变为14x14x512

9）经512个3x3的卷积核，三次卷积，ReLU，尺寸变为14x14x512

10）max pooling池化，尺寸变为7x7x512

11）然后Flatten()，将数据拉平成向量，变成一维51277=25088。

11）再经过两层1x1x4096，一层1x1x1000的全连接层（共三层），经ReLU激活

12）最后通过softmax输出1000个预测结果

4. 权重参数（不考虑偏置）
   1)输入层有0个参数，所需存储容量为224x224x3=150k
   2）对于第一层卷积，由于输入图的通道数是3，网络必须要有通道数为3的的卷积核，这样的卷积核有64个，因此总共有（3x3x3）x64 = 1728个参数。
   所需存储容量为224x224x64=3.2M
   计算量为：输入图像224×224×3，输出224×224×64，卷积核大小3×3。所以Times=224×224×3x3×3×64=8.7×107

3）池化层有0个参数，所需存储容量为 图像尺寸x图像尺寸x通道数=xxx k
4）全连接层的权重参数数目的计算方法为：前一层节点数×本层的节点数。因此，全连接层的参数分别为：
7x7x512x4096 = 1027,645,444
4096x4096 = 16,781,321
4096x1000 = 4096000
按上述步骤计算的VGG16整个网络总共所占的存储容量为24M*4bytes=96MB/image 。所有参数为138M
VGG16具有如此之大的参数数目，可以预期它具有很高的拟合能力；但同时缺点也很明显：
即训练时间过长，调参难度大。
需要的存储容量大，不利于部署。

5. 时间复杂度
   1）卷积层的时间复杂度大致是同一数量级的
   2）随着网络深度加深，卷积层的空间复杂度快速上升（每层的空间复杂度是上层的两倍）
   3）全连接层的空间复杂度比卷积层的最后一层还大

6. 特点
   1）小的卷积核 ：3x3的卷积核
   2）小的池化核 ：2x2的池化核
   3）层数更深特征图更宽 ：基于前两点外，由于卷积核专注于扩大通道数、池化专注于缩小宽和高，使得模型架构上更深更宽的同时，计算量缓慢的增加；
   4）全连接转卷积 ：网络测试阶段将训练阶段的三个全连接替换为三个卷积，测试重用训练时的参数，使得测试得到的全卷积网络因为没有全连接的限制，因而可以接收任意宽或高为的输入。

7. 感受野
   VGG主要使用较小的卷积核代替较大的卷积核。在VGG16中，作者认为两个3x3的卷积堆叠获得的感受野大小，相当一个5x5的卷积；而3个3x3卷积的堆叠获取到的感受野相当于一个7x7的卷积。这样做一方面可以减少参数，增加了网络深度，另一方面相当于进行了更多的非线性映射，可以增加网络的拟合/表达能力。

1）替代性
下图为2个3x3的卷积核代替1个5x5

下图为3个3x3的卷积核代替1个7x7

2）参数减少
对于2个3x3卷积核，所用的参数总量为2x(3x3)xchannels, 对于1个5x5卷积核为5x5xchannels
对于3个3x3卷积核，所用的参数总量为3x(3x3)xchannels, 对于1个7x7卷积核为7x7xchannels
因此可以显著地减少参数的数量。
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版权声明：本文为CSDN博主「飞」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43496706/article/details/101210981

2.全面理解VGG16模型

VGG16的结构层次
介绍结构图
VGG16模型所需要的内存容量
介绍卷积中的基本概念
1.从input到conv1：
2.从conv1到conv2之间的过渡：
3.conv2到conv3：
4.进入conv3：
5.从conv3到conv4之间的过渡：
6.最后到三层全连接FC层
结论
VGG16的结构层次
vgg16总共有16层，13个卷积层和3个全连接层，第一次经过64个卷积核的两次卷积后，采用一次pooling，第二次经过两次128个卷积核卷积后，再采用pooling，再重复两次三个512个卷积核卷积后，再pooling，最后经过三次全连接。附上，官方的vgg16网络结构图:

介绍结构图
首先需要看懂上图中的一些式子含义，如conv3-64，conv3-125

conv3-64 ：是指第三层卷积后维度变成64，同样地，conv3-128指的是第三层卷积后维度变成128；
input（224x224 RGB image） ：指的是输入图片大小为224244的彩色图像，通道为3，即2242243；
maxpool ：是指最大池化，在vgg16中，pooling采用的是22的最大池化方法（如果不懂最大池化，下面有解释）；
FC-4096 :指的是全连接层中有4096个节点，同样地，FC-1000为该层全连接层有1000个节点；
padding：指的是对矩阵在外边填充n圈，padding=1即填充1圈，5X5大小的矩阵，填充一圈后变成7X7大小；
最后补充，vgg16每层卷积的滑动步长stride=1，padding=1，卷积核大小为333；
VGG16模型所需要的内存容量
此处引用大佬的一张图片来说明：

上图，非常清晰地展示了每经过一次卷积或pooling后，所需要占用的内存，以及需要传送的权重值个数。

介绍卷积中的基本概念
什么是卷积？ 最直观的解释，直接上图（引用网上最火的图片）

image为需要进行卷积的图片，而convolved feature为卷积后得到的特征图；那么什么是卷积的过滤器也就是filter呢？图中黄色矩阵即为filter，image为5X5大小的一维图像，filter为3X3大小的一维矩阵；卷积过程是：filter与image对应位置相乘再相加之和，得到此时中心位置的值，填入第一行第一列，然后在移动一个格子（stride=1），继续与下一个位置卷积…最后得到是3X3X1的矩阵。
——这里需要注明：卷积后的结果矩阵维度=（image矩阵维数-filter矩阵维数+2xpad）/2+1，对应上图即宽width：3=（5-3+2x0）/1+1，高height：3=（5-3+2x0）/1+1；
如果还不懂，请接着看下图（为博主自己手写的卷积过程图）

在这里补充经过padding填充，那么卷积后图片大小不会发生改变，如5X5的图像大小，padding=1变成7X7，再用3X3的filter进行卷积，那么卷积后的宽高为（7-3+2x1）/1+1=7。

什么是maxpool？ 最大池化就是取filter对应区域内最大像素值替代该像素点值，其作用是降维。在这里，池化使用的滤波器都是2*2大小，因此池化后得到的图像大小为原来的1/2。下图为最大池化过程：

介绍完基本概念之后，就开始进入到理解VGG16的网络模型了

1.从input到conv1：
由于224不太好计算，那么这里使用input图片大小为300x300x3举例：
图片:

首先两个黄色的是卷积层，是VGG16网络结构十六层当中的第一层（Conv1_1）和第二层（Conv1_2），合称为Conv1。

那么，第一层怎么将300x300x3的矩阵变成一个300x300x64的呢？？

假设RGB图像为蓝色框，橙色方块为3x3x3的卷积核（即filter），那么卷积后得到的图像应为298x298x1（此处没有进行padding，步长为1），但是经过填充一圈的矩阵，所以得到的结果为300x300x1，在这层中有64个卷积核，那么原来的300x300x1就变成了300x300x64。

2.从conv1到conv2之间的过渡：
在上面的结构图可以看到，第一层卷积后要经过pooling，才到第二层，那么：

这层，pooling使用的filter是2x2x64，且步长为2，那么得到的矩阵维数刚好为原来的一半，第三个维度64不改变，因为那个指的是filter个数。

3.conv2到conv3：
我们从上面的过程中知道了，input为300x300x3的图片，经过第一层之后变成150x150x64，那么第二层里面有128个卷积核，可以推出经过第二层后得到是75x75x128。

4.进入conv3：

可知，第三层有256个卷积核，那么得到就是75x75x256

5.从conv3到conv4之间的过渡：

这里75是奇数，经过pad之后变成偶数76，那么就得到结果为38x38x256
其余的过程与上述一样，最终得到10x10x512。

6.最后到三层全连接FC层
在全连接层中的每一个节点都与上一层每个节点连接，把前一层的输出特征都综合起来。在VGG16中，第一个全连接层FC1有4096个节点，上一层pool之后得到是10x10x512=51200个节点，同样第二个全连接层FC2也有4096个节点，最后一个FC3有1000个节点。

结论
上述对VGG16进行了初步深入的理解，还有很多知识点没写，不足之处请多多原谅。另外本博文也参考了其他文章，图片来源于网络。

参考文章：

[1]: (https://blog.csdn.net/gbyy42299/article/details/78969261]
[2]: [http://mini.eastday.com/mobile/180329080222874.html#]
[3]: https://www.jianshu.com/p/a4b8b0fc7d21
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「Florrie Zhu」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/Resume_f/article/details/92800997