BohnLee
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pytorch尝试入门VGG，实现猫狗分类的baseline

照着教程【实战 VGG实现kaggle猫狗图片分类】完整流程 | 提供VGG11，VGG13，VGG16，VGG19 Pytorch 代码写了一下午。做一下学习笔记。

模型如下

pytorch尝试入门VGG，实现猫狗分类的baseline_第1张图片

关于报错

pytorch尝试入门VGG，实现猫狗分类的baseline_第2张图片

 第一反应去看评论区，没人提到这个问题，应该是我手残打错了。再看看报错信息，提示两个矩阵不能相乘。按照我浅薄的理解，因为模型的输入需要一个固定的大小，我们应该是在初始化MyDataset的时候就已经把输入图片的矩阵resize成(224, 224)的形状了。

前面这个32应该是我设置的batch_size没错。但是问题来了，224*224=50176，这和上面的四个数字都没有直接关系，正好是100352的一半。再看看后面这个数字，25088=512*7*7，512是最后一个卷积层的输出维度，这没有问题。

突然在注意到VGG 11的定义。

pytorch尝试入门VGG，实现猫狗分类的baseline_第3张图片

再一看我的网络，怎么只有13层，果然少了一个block，加上后正好输出的通道数再翻一番。这样就是100352了。

现在的模型是这样的：

pytorch尝试入门VGG，实现猫狗分类的baseline_第4张图片

为什么要用Xavier做初始化

为什么要resize成（224*224）？是怎么resize的？

为什么每经过一个block，通道数都要（会）翻倍？

5.7. 使用重复元素的网络（VGG） — 《动手学深度学习》 文档

Why VGG-16 takes input size 512 * 7 * 7?

neural network - Why VGG-16 takes input size 512 * 7 * 7? - Stack Overflow

为什么使用2个3x3卷积核可以来代替5*5卷积核？

feature map指的是什么？

理解卷积神经网络CNN中的特征图 feature map_dengheCSDN的博客-CSDN博客

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