第3次作业-卷积神经网络

第三次作业：卷积神经网络基础

一、要求：

Part1 视频学习：学习专知课程《卷积神经网络》，主要内容包括：

• CNN的基本结构：卷积、池化、全连接
• 典型的网络结构：AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet

Part2 代码练习：需要使用谷歌的 Colab ，大家有任何问题可以随时在群里 AT 我。有部分同学已经做过这部分代码练习，可以略过。

• MNIST 数据集分类：构建简单的CNN对 mnist 数据集进行分类。同时，还会在实验中学习池化与卷积操作的基本作用。链接：https://github.com/OUCTheoryGroup/colab_demo/blob/master/05_01_ConvNet.ipynb
• CIFAR10 数据集分类：使用 CNN 对 CIFAR10 数据集进行分类，链接：https://github.com/OUCTheoryGroup/colab_demo/blob/master/05_02_CNN_CIFAR10.ipynb
• 使用 VGG16对 CIFAR10分类，链接：https://github.com/OUCTheoryGroup/colab_demo/blob/master/05_03_VGG_CIFAR10.ipynb

本周需要各个小组写一个学习博客，并回答下面的问题，博客链接在下面提交任务即可，时间截止为本周六（10月15日22：00）

本周写博客需要思考的问题：
1、dataloader 里面 shuffle 取不同值有什么区别？
2、transform 里，取了不同值，这个有什么区别？
3、epoch 和 batch 的区别？
4、1x1的卷积和 FC 有什么区别？主要起什么作用？
5、residual leanring 为什么能够提升准确率？
6、代码练习二里，网络和1989年 Lecun 提出的 LeNet 有什么区别？
7、代码练习二里，卷积以后feature map 尺寸会变小，如何应用 Residual Learning?
8、有什么方法可以进一步提升准确率？

二、Part1 视频学习

以下是在视频学习后，根据所学绘制的思维导图，其大致涵盖了本次学习卷积神经网络的所得。

三、Part2 代码练习

1.MNIST 数据集分类：构建简单的CNN对 mnist 数据集进行分类。同时，还会在实验中学习池化与卷积操作的基本作用。

学习资料:https://github.com/OUCTheoryGroup/colab_demo/blob/master/05_01_ConvNet.ipynb

深度卷积神经网络中，有如下特性

• 很多层: compositionality
• 卷积: locality + stationarity of images
• 池化: Invariance of object class to translations

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

# 一个函数，用来计算模型中有多少参数
def get_n_params(model):
    np=0
    for p in list(model.parameters()):
        np += p.nelement()
    return np

# 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

(1)加载数据 （MNIST）

PyTorch里包含了 MNIST， CIFAR10 等常用数据集，调用 torchvision.datasets 即可把这些数据由远程下载到本地，下面给出MNIST的使用方法：

torchvision.datasets.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=False)

• root 为数据集下载到本地后的根目录，包括 training.pt 和 test.pt 文件
• train，如果设置为True，从training.pt创建数据集，否则从test.pt创建。
• download，如果设置为True, 从互联网下载数据并放到root文件夹下
• transform, 一种函数或变换，输入PIL图片，返回变换之后的数据。
• target_transform 一种函数或变换，输入目标，进行变换。

另外值得注意的是，DataLoader是一个比较重要的类，提供的常用操作有：batch_size(每个batch的大小), shuffle(是否进行随机打乱顺序的操作), num_workers(加载数据的时候使用几个子进程)

input_size  = 28*28   # MNIST上的图像尺寸是 28x28
output_size = 10      # 类别为 0 到 9 的数字，因此为十类

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST('./data', train=True, download=True,
        transform=transforms.Compose(
            [transforms.ToTensor(),
             transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])),
    batch_size=64, shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    datasets.MNIST('./data', train=False, transform=transforms.Compose([
             transforms.ToTensor(),
             transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])),
    batch_size=1000, shuffle=True)

显示数据集中的部分图像

plt.figure(figsize=(8, 5))
for i in range(20):
    plt.subplot(4, 5, i + 1)
    image, _ = train_loader.dataset.__getitem__(i)
    plt.imshow(image.squeeze().numpy(),'gray')
    plt.axis('off');

(2)创建网络

定义网络时，需要继承nn.Module，并实现它的forward方法，把网络中具有可学习参数的层放在构造函数init中。

只要在nn.Module的子类中定义了forward函数，backward函数就会自动被实现(利用autograd)。

class FC2Layer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, n_hidden, output_size):
        # nn.Module子类的函数必须在构造函数中执行父类的构造函数
        # 下式等价于nn.Module.__init__(self)        
        super(FC2Layer, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        # 这里直接用 Sequential 就定义了网络，注意要和下面 CNN 的代码区分开
        self.network = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_size, n_hidden), 
            nn.ReLU(), 
            nn.Linear(n_hidden, n_hidden), 
            nn.ReLU(), 
            nn.Linear(n_hidden, output_size), 
            nn.LogSoftmax(dim=1)
        )
    def forward(self, x):
        # view一般出现在model类的forward函数中，用于改变输入或输出的形状
        # x.view(-1, self.input_size) 的意思是多维的数据展成二维
        # 代码指定二维数据的列数为 input_size=784，行数 -1 表示我们不想算，电脑会自己计算对应的数字
        # 在 DataLoader 部分，我们可以看到 batch_size 是64，所以得到 x 的行数是64
        # 大家可以加一行代码：print(x.cpu().numpy().shape)
        # 训练过程中，就会看到 (64, 784) 的输出，和我们的预期是一致的

        # forward 函数的作用是，指定网络的运行过程，这个全连接网络可能看不啥意义，
        # 下面的CNN网络可以看出 forward 的作用。
        x = x.view(-1, self.input_size)
        return self.network(x)
    


class CNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, n_feature, output_size):
        # 执行父类的构造函数，所有的网络都要这么写
        super(CNN, self).__init__()
        # 下面是网络里典型结构的一些定义，一般就是卷积和全连接
        # 池化、ReLU一类的不用在这里定义
        self.n_feature = n_feature
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=n_feature, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(n_feature, n_feature, kernel_size=5)
        self.fc1 = nn.Linear(n_feature*4*4, 50)
        self.fc2 = nn.Linear(50, 10)    
    
    # 下面的 forward 函数，定义了网络的结构，按照一定顺序，把上面构建的一些结构组织起来
    # 意思就是，conv1, conv2 等等的，可以多次重用
    def forward(self, x, verbose=False):
        x = self.conv1(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2)
        x = self.conv2(x)
        x = F.relu(x)
        x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2)
        x = x.view(-1, self.n_feature*4*4)
        x = self.fc1(x)
        x = F.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = F.log_softmax(x, dim=1)
        return x

定义训练和测试函数

# 训练函数
def train(model):
    model.train()
    # 主里从train_loader里，64个样本一个batch为单位提取样本进行训练
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        # 把数据送到GPU中
        data, target = data.to(device), target.to(device)

        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.nll_loss(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Train: [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))


def test(model):
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    for data, target in test_loader:
        # 把数据送到GPU中
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        # 把数据送入模型，得到预测结果
        output = model(data)
        # 计算本次batch的损失，并加到 test_loss 中
        test_loss += F.nll_loss(output, target, reduction='sum').item()
        # get the index of the max log-probability，最后一层输出10个数，
        # 值最大的那个即对应着分类结果，然后把分类结果保存在 pred 里
        pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1]
        # 将 pred 与 target 相比，得到正确预测结果的数量，并加到 correct 中
        # 这里需要注意一下 view_as ，意思是把 target 变成维度和 pred 一样的意思                                                
        correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum().item()

    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset)
    print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
        accuracy))

(3)在小型全连接网络上训练（Fully-connected network）

n_hidden = 8 # number of hidden units

model_fnn = FC2Layer(input_size, n_hidden, output_size)
model_fnn.to(device)
optimizer = optim.SGD(model_fnn.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
print('Number of parameters: {}'.format(get_n_params(model_fnn)))

train(model_fnn)
test(model_fnn)

(4)在卷积神经网络上训练

需要注意的是，上在定义的CNN和全连接网络，拥有相同数量的模型参数

# Training settings 
n_features = 6 # number of feature maps

model_cnn = CNN(input_size, n_features, output_size)
model_cnn.to(device)
optimizer = optim.SGD(model_cnn.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
print('Number of parameters: {}'.format(get_n_params(model_cnn)))

train(model_cnn)
test(model_cnn)

通过上面的测试结果，可以发现，含有相同参数的 CNN 效果要明显优于 简单的全连接网络，是因为 CNN 能够更好的挖掘图像中的信息，主要通过两个手段：

• 卷积：Locality and stationarity in images
• 池化：Builds in some translation invariance
  

(5)打乱像素顺序再次在两个网络上训练与测试

考虑到CNN在卷积与池化上的优良特性，如果我们把图像中的像素打乱顺序，这样 卷积 和 池化 就难以发挥作用了，为了验证这个想法，我们把图像中的像素打乱顺序再试试。

首先下面代码展示随机打乱像素顺序后，图像的形态：

# 这里解释一下 torch.randperm 函数，给定参数n，返回一个从0到n-1的随机整数排列
perm = torch.randperm(784)
plt.figure(figsize=(8, 4))
for i in range(10):
    image, _ = train_loader.dataset.__getitem__(i)
    # permute pixels
    image_perm = image.view(-1, 28*28).clone()
    image_perm = image_perm[:, perm]
    image_perm = image_perm.view(-1, 1, 28, 28)
    plt.subplot(4, 5, i + 1)
    plt.imshow(image.squeeze().numpy(), 'gray')
    plt.axis('off')
    plt.subplot(4, 5, i + 11)
    plt.imshow(image_perm.squeeze().numpy(), 'gray')
    plt.axis('off')

重新定义训练与测试函数，我们写了两个函数 train_perm 和 test_perm，分别对应着加入像素打乱顺序的训练函数与测试函数。

与之前的训练与测试函数基本上完全相同，只是对 data 加入了打乱顺序操作。

# 对每个 batch 里的数据，打乱像素顺序的函数
def perm_pixel(data, perm):
    # 转化为二维矩阵
    data_new = data.view(-1, 28*28)
    # 打乱像素顺序
    data_new = data_new[:, perm]
    # 恢复为原来4维的 tensor
    data_new = data_new.view(-1, 1, 28, 28)
    return data_new

# 训练函数
def train_perm(model, perm):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        # 像素打乱顺序
        data = perm_pixel(data, perm)

        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.nll_loss(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Train: [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

# 测试函数
def test_perm(model, perm):
    model.eval()
    test_loss = 0
    correct = 0
    for data, target in test_loader:
        data, target = data.to(device), target.to(device)

        # 像素打乱顺序
        data = perm_pixel(data, perm)

        output = model(data)
        test_loss += F.nll_loss(output, target, reduction='sum').item()
        pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1]                                            
        correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum().item()

    test_loss /= len(test_loader.dataset)
    accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset)
    print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
        test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
        accuracy))

在全连接网络上训练与测试：

在卷积神经网络上训练与测试：

从打乱像素顺序的实验结果来看，全连接网络的性能基本上没有发生变化，但是 卷积神经网络的性能明显下降。

这是因为对于卷积神经网络，会利用像素的局部关系，但是打乱顺序以后，这些像素间的关系将无法得到利用。

2.CIFAR10 数据集分类：使用 CNN 对 CIFAR10 数据集进行分类

学习资料：colab_demo/05_02_CNN_CIFAR10.ipynb at master · OUCTheoryGroup/colab_demo (github.com)

对于视觉数据，PyTorch 创建了一个叫做 totchvision 的包，该包含有支持加载类似Imagenet，CIFAR10，MNIST 等公共数据集的数据加载模块 torchvision.datasets 和支持加载图像数据数据转换模块 torch.utils.data.DataLoader。

下面将使用CIFAR10数据集，它包含十个类别：‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。CIFAR-10 中的图像尺寸为3x32x32，也就是RGB的3层颜色通道，每层通道内的尺寸为32*32。

(1)加载并归一化 CIFAR10 使用 torchvision

torchvision 数据集的输出是范围在[0,1]之间的 PILImage，我们将他们转换成归一化范围为[-1,1]之间的张量 Tensors。

大家肯定好奇，下面代码中说的是 0.5，怎么就变化到[-1,1]之间了？PyTorch源码中是这么写的：

input[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]

这样就是：(（0,1）-0.5）/0.5=(-1,1)。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

# 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 注意下面代码中：训练的 shuffle 是 True，测试的 shuffle 是 false
# 训练时可以打乱顺序增加多样性，测试是没有必要
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=8,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

(2)展示 CIFAR10 里面的一些图片

def imshow(img):
    plt.figure(figsize=(8,8))
    img = img / 2 + 0.5     # 转换到 [0,1] 之间
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()

# 得到一组图像
images, labels = iter(trainloader).next()
# 展示图像
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# 展示第一行图像的标签
for j in range(8):
    print(classes[labels[j]])

运行报错：

解决方法：搜索BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe

在CSDN中找到问题的原因和解决方法：

原因：线程数为2

解决方法：设为0

成功！

(3)定义网络，损失函数和优化器

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 网络放到GPU上
net = Net().to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

#训练网络
for epoch in range(10):  # 重复多轮训练
    for i, (inputs, labels) in enumerate(trainloader):
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)
        # 优化器梯度归零
        optimizer.zero_grad()
        # 正向传播 +　反向传播 + 优化 
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        # 输出统计信息
        if i % 100 == 0:   
            print('Epoch: %d Minibatch: %5d loss: %.3f' %(epoch + 1, i + 1, loss.item()))
print('Finished Training')

结果：

(4)从测试集中取出8张图片，检测CNN识图的能力

# 得到一组图像
images, labels = iter(testloader).next()
# 展示图像
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# 展示图像的标签
for j in range(8):
    print(classes[labels[j]])

outputs = net(images.to(device))
_, predicted = torch.max(outputs, 1)

# 展示预测的结果
for j in range(8):
    print(classes[predicted[j]])

识别效果还是很不错的。

(5)测试验证准确率

准确率达到了63%，还可以，通过改进网络结构，性能还可以进一步提升。在 Kaggle 的LeaderBoard上，准确率高的达到95%以上。

3.使用 VGG16 对 CIFAR10 分类

学习资料：colab_demo/05_03_VGG_CIFAR10.ipynb at master · OUCTheoryGroup/colab_demo (github.com)

VGG是由Simonyan 和Zisserman在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition》中提出卷积神经网络模型，其名称来源于作者所在的牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)的缩写。

该模型参加2014年的 ImageNet图像分类与定位挑战赛，取得了优异成绩：在分类任务上排名第二，在定位任务上排名第一。

VGG16的网络结构如下图所示：

16层网络的结节信息如下：

(1)定义 dataloader

这里的 transform，dataloader 和之前定义的有所不同

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

# 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,  download=True, transform=transform_train)
testset  = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform_test)

trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

本地CUDA运行，num_workers=2报错，要修改为num_workers=0

(2)VGG 网络定义

参数有很多，可手动修改别的。现在的结构基本上是：

(这样设置没有什么特殊用意，作者说：“就是觉得对称，我自己随便改的。。。”)

模型的实现代码如下：

class VGG(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(VGG, self).__init__()
        self.cfg = [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M']
        self.features = self._make_layers(cfg)
        self.classifier = nn.Linear(2048, 10)

    def forward(self, x):
        out = self.features(x)
        out = out.view(out.size(0), -1)
        out = self.classifier(out)
        return out

    def _make_layers(self, cfg):
        layers = []
        in_channels = 3
        for x in cfg:
            if x == 'M':
                layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
            else:
                layers += [nn.Conv2d(in_channels, x, kernel_size=3, padding=1),
                           nn.BatchNorm2d(x),
                           nn.ReLU(inplace=True)]
                in_channels = x
        layers += [nn.AvgPool2d(kernel_size=1, stride=1)]
        return nn.Sequential(*layers)

初始化网络，根据实际需要，修改分类层。因为 tiny-imagenet 是对200类图像分类，这里把输出修改为200。

# 网络放到GPU上
net = VGG().to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

(3)网络训练

训练代码同之前一模一样。

(4)测试验证准确率

测试代码也同之前一模一样。

(5)运行结果：

解决过程：方法就1个字：搜！

①找到cfg所在的位置：

将其修改为：

self.features = self._make_layers(self.cfg)

②报错信息变为

找到out:

将其修改为

out = self.classifier(self.out)

③出现新的错误

一番查找之下，猜测可能的原因有以下几种：

• 环境配置有问题，torch或其他包版本过低，项目中中当真没有’out’
• 在本地运行代码，由多线程&&CPU运行改为单线程&&CUDA，代码不支持
• ……

实在无从下手，只得作罢…

四、思考的问题：

参考研究生新生培训第二周：卷积神经网络基础

1、dataloader 里面 shuffle 取不同值有什么区别？

shuffle的取值为 “True” 或 “False”，不同取值标志着是否要对数据进行打乱洗牌。

“True” ->每次加载的数据都是随机的，将输入数据进行打乱洗牌；“False”->输入数据顺序固定。

通常需要对训练集打乱洗牌,测试集可以不打乱。

2、transform 里，取了不同值，这个有什么区别？

在进行CIFAR10 数据集分类部分时，transform取不同值的代码为：

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

所以transform取不同值就是调用了不同的函数。

在配置conda和环境时，安装了torch和torchvision。其中的torchvision是计算机视觉工具。torchvision.transforms提供了大量的图像数据预处理的方法，如数据中心化、数据标准化、缩放、裁剪、旋转、翻转、填充、噪声增加、灰度变化、线性变换、仿射变换、亮度等。

• transforms.Compose()是将一系列的transforms有序组合，实现时按照这些方法依次对图像操作。

• transforms.ToTensor() 作用是转换为tensor格式，这个格式可以直接输入进神经网络；

• transforms.Normalize()是对像素值进行归一化处理，使得数据服从均值为0，标准差为1的分布；

3、epoch 和 batch 的区别？

epoch和batch都是神经网络训练中的超参数，epoch表示神经网络训练的轮数，batch用于定义在更新内部模型参数之前要处理的样本数，一次epoch至少要训练完成一个batch.

4、1x1的卷积和 FC 有什么区别？主要起什么作用？

FC可以看作全局卷积，1*1卷积可以替代FC，FC主要起到线性变化和分类的作用，1*1通常用于实现降维，用作非线性变化。

5、residual leanring 为什么能够提升准确率？

解决了梯度消失问题 。

6、代码练习二里，网络和1989年 Lecun 提出的 LeNet 有什么区别？

代码练习二中激活函数为ReLU，而LeNet激活函数是Sigmoid。代码二中的网络结构通常较=叫LeNet-5。

7、代码练习二里，卷积以后feature map 尺寸会变小，如何应用 Residual Learning?

通过线性变换将原图像缩小为和feature map大小相同的图像。当输入输出维度上升时有两种处理方式：第一种是仍使用恒等映射，多出来的通道使用零矩阵填充，这样做的好处是不会带来额外的参数；第二种是添加变换方程，通常来说会使用 1*1 卷积来完成升维。

8、有什么方法可以进一步提升准确率？

• 改进网络结构
• 选择合适优化器
• 选择合适损失函数
• 选择合适激活函数
• 增加网络深度
• 增加训练轮数
• 采用更大的数据集