pyTorch入门（二）——常用网络层函数及卷积神经网络训练

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——《微卡智享》

本文长度为17309字，预计阅读5分钟

前言

上一篇《pyTorch入门（一）——Minist手写数据识别训练全连接网络》搭建了全连接层和训练的文件，做了一个最简单的Minist训练，最终的训练结果达到了97%，这篇就来介绍一下pyTorch网络层比较常用的Api和卷积层

#	常用网络层函数
nn.Linear	对信号进行线性组合
nn.Conv2d	对多个二维信号进行二维卷积
nn.MaxPool2d	对二维信号进行最大值池化
nn.ReLU	最常用的激活函数
nn.CrossEntropyLoss	损失函数，瘵nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合,进行交叉熵计算
optim.SGD	优化器，随机梯度下降法
optim.zero_grad	清空所管理的参数梯度（张量梯度不自动清零，而是累加）
optim.step	更新一次权值参数
nn.Sequential	用于按顺序包装一层网络层

上面几个是用到最多的函数，我们Minist训练用这几个就足够完成了，重点介绍下几个需要输入参数的函数：

nn.Linear(参数）  对信号进行线性组合

• in_features：输入节点数

• out_features：输出节点数

• bias ：是否需要偏置

nn.Conv2d(参数)  对多个二维信号进行二维卷积

• in_channels：输入通道数

• out_channels：输出通道数，等价于卷积核个数

• kernel_size：卷积核尺寸

• stride：步长

• padding ：填充个数

• dilation：空洞卷积大小

• groups：分组卷积设置

• bias：偏置

nn.MaxPool2d(参数)  对二维信号进行最大值池化

• kernel_size：池化核尺寸

• stride：步长

• padding ：填充个数

• dilation：池化核间隔大小

• ceil_mode：尺寸向上取整

• return_indices：记录池化像素索引

optim.SGD(参数)  优化器，随机梯度下降法

• params：管理的参数组

• lr：初始学习率

• monentum：动量系数，β

• weight_decay：L2正则化系数

• nesterov：是否采用NAG

nn.Sequential(参数)  按顺序包装一组网络层

• 顺序性：各网络层之间严格按照顺序构建

• 自带forward()：自带的forward里，通过for循环依次执行前向传播运算

微卡智享

卷积层网络

上图中，我们将上一篇里ministmodel.py改为为train.py了，因为整个是训练文件，这样标识还比较清晰一点，然后新建一个ModelConv2d.py的文件。

设置Conv2dNet的网络结构，从上图中可以看出，我们做了三层，每层的顺序都是先用3X3的卷积核处理，然后池化，再激活，经过三层处理后再用全连接从180的输入降到最终10，这里全连接层里面用了5次降下来的，可以减少这里的次数。

ModelConv2dNet.py

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class Conv2dNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Conv2dNet, self).__init__()
        ##源图像为1 * 28 * 28
        ##从一层channel转为输出5层, 卷积和是3，所以输出的宽和高就是28-3+1 = 26
        ##输出的图像就是 5 * 26 * 26, 然后做pooling下采样2， 变为 5 * 13 * 13
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 5, kernel_size=3),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.ReLU()
        )


        ##从上层channel的5转为输出10层, 卷积和是3，所以输出的宽和高就是13-3+1 = 11
        ##输出的图像就是 10 * 11 * 11, 然后做pooling下采样2， 变为 10 * 5 * 5
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(5, 10, kernel_size=3),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.ReLU()
        )


        ##从上层channel的10转为输出20层, 卷积和是3，所以输出的宽和高就是5-3+1 = 3
        ##本层不再做池化了，所以输出的图像就是 20 * 3 * 3,
        self.conv3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=3),
            nn.ReLU()
        )


        ##经过上面的图像20 * 3 * 3 = 180,进行全连接，我们多做几层将输出层降到10
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(180, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 32),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(32, 16),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(16, 10)
        )     


        ##定义损失函数
        self.criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()


    
    def forward(self, x):
        in_size = x.size(0)


        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.conv3(x)


        x = x.view(in_size, -1)
        x = self.fc(x)


        return x

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训练文件的修改

在train.py文件里，引入刚才创建的ModelConv2d，然后将变量train_name改为Conv2dNet

然后在switch函数中加入判断，如果是Conv2dNet的话，直接返回Conv2dNet()，别的代码就完全不用再动了，接下来就是运行训练看看效果

上图中可以看到这次我们训练的结果预测率为98%了。

完

往期精彩回顾

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超简单的pyTorch训练->onnx模型->C++ OpenCV DNN推理（附源码地址）