Torch7深度学习教程（四）

这一章不涉及太多的神经网络的原理，重点是介绍如何使用Torch7

• 神经网络
  
  首先require（相当于c语言的include）nn包，该包是神经网络的依赖包，记得在语句最后加上“；”，这个跟matlab一样不加的话会打印出来数据。Torch可以让我们自己一层一层的设计自己的网络，像是容器一样可以一层一层地把你自己的Layer（神经网络的中的层）往里面添加。
  
  首先，要构造一个神经网络容器，即用上面的形式声明一个神经网络容器，网络名为net，博主目前知道的Torch提供了三种形式构建的神经网络的容器，如下图
  
  这里使用的是第一种，看名字大概也能猜到就是队列形式的，一层接一层地加载，第二种，第三种，图像展示应该比我文字描述的更形象。（有时间找个其他的列子把后面的两种的试验补充上）。
  
  这里代码行的序号没截屏好，第3行是没有的，第2行代码后直接接的是第4行代码。这里是net神经网络容器调用add（）添加方法，向里面添加层，nn.SpatialConvolution（）是创建一个卷基层，里面的参数值的含义分别为：1表示输入图片的通道为1，这个改写成3就是输入3通道的图片；6表示经过该层的卷积运算输出的通道数；5，5这两个参数代表的是用5x5的核进行卷积运算。总结，该层是把1通道的图片输入进来然后利用5x5的卷积核进行卷积运算，最后输出6通道的图片。
  module = nn.SpatialConvolution(nInputPlane, nOutputPlane, kW, kH, [dW], [dH], [padW], [padH])

  这是卷积层的函数说明，我们在上面只用到了前4个参数，[ ]为可以不用输入的参数，后面的dW，dH即横向移动和纵向移动的步长默认为1，padW为宽度维度附加0的参数，因为有的图像用你设置的卷积核和步长运算时，可能出现维数不对的情况（类比2x3的矩阵不能乘以2x4的矩阵一样，你的需要把2x4的矩阵换成3x4的矩阵，这里是在2x4的矩阵下面添加一行0元素，使其成为3x4的矩阵)，默认为0，最好是设置成(kW-1)/2，即卷积核的宽-1后再除以2。padH默认为padW，最好设置成(kH-1)/2，即卷积核的高-1后再除以2。

如果对于卷积神经网络不是很了解的，可能看着还不是太明白我表达的意思，可以先把这些放一放，继续往下看，推荐一个网站http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ 不喜欢看英文可以先看看这个http://dataunion.org/11692.html 网站。

第4行是往容器里面加入卷基层操作，现在就在卷积层里面添加激励函数ReLU函数，你也可以添加Sigmoid函数等等。

这里是添加pool池化层，即在2x2的区域内找最大的数，横向步长为2，纵向步长为2。
module = nn.SpatialMaxPooling(kW, kH, [dW], [dH], [padW], [padH])

padW和padH跟卷积层的那个函数一样，不再赘述。

添加卷基层torch的会自动连接前面的6张图片作为输入，这次是输出16张图片，卷积核为5x5，激励函数，池化层。

第7行之后是第9行，第8行没有代码。
这行是将16x5x5的3维tensor转换成16x5x5的1维tensor。通俗地理解为原先用16x5x5的立方体描述的东西，现在转化成用一条16x5x5线来描述之前的东西（后面有图，我会试着再解释下，希望可以理解地更清晰点）。

Linear是全连接层，我们将3维的tensor转化成（想象成立方体）转化成了1维的tensor，这在上一步时会输出16x5x5=400个节点，在这里我们让这400个节点与120个节点建立全连接。

添加激励层

同上120个节点与84个节点全连接，添加激励层。

13行的第一步，84个节点与10个节点全连接。最后是将10个节点输出转化成对数概率，用于分类问题。

最后打印出自己的建立的的神经网络。注意net：__是两个下划线，不要打错了！！！

这是建立的神经网络的结构图，我再在这里解释下那个view（）函数，S4层到C5层这里就是使用了view（）函数，再想象下我类比的那个立方体到直线的转换，S4层总体的可以看为长16宽5高5的立方体，C5层则变成了长120的线段。

神经网络建立好了，下一章是如何训练它