PyTorch快速入门教程四(cnn:卷积神经网络 )

摘要: 以前的教程中我们已经完成了基础部分，接下来进入深度学习部分，第一个要讲的是cnn，也就是卷积神经网络：

以前的教程中我们已经完成了基础部分，接下来进入深度学习部分，第一个要讲的是cnn，也就是卷积神经网络：


数据集仍然是使用MNIST手写字体，和之前一样做同样的预处理。

model

# 定义 Convolution Network 模型
class Cnn(nn.Module):
def __init__(self, in_dim, n_class):
super(Cnn, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_dim, 6, 3, stride=1, padding=1),
nn.ReLU(True),
nn.MaxPool2d(2, 2),
nn.Conv2d(6, 16, 5, stride=1, padding=0),
nn.ReLU(True),
nn.MaxPool2d(2, 2),
)

self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(400, 120),
nn.Linear(120, 84),
nn.Linear(84, n_class)
)

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

model = Cnn(1, 10)  # 图片大小是28x28
use_gpu = torch.cuda.is_available()  # 判断是否有GPU加速
if use_gpu:
model = model.cuda()
# 定义loss和optimizer
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

以上就是网络的模型的部分了。和之前比主要增加了这些不一样的部分

1、nn.Sequential()

这个表示将一个有序的模块写在一起，也就相当于将神经网络的层按顺序放在一起，这样可以方便结构显示

2、nn.Conv2d()

这个是卷积层，里面常用的参数有四个，

in_channels

,

out_channels

,

kernel_size

,

stride

,

padding

in_channels

表示的是输入卷积层的图片厚度

out_channels

表示的是要输出的厚度

kernel_size

表示的是卷积核的大小，可以用一个数字表示长宽相等的卷积核，比如kernel_size=3，也可以用不同的数字表示长宽不同的卷积核，比如kernel_size=(3, 2)

stride

表示卷积核滑动的步长

padding

表示的是在图片周围填充0的多少，padding=0表示不填充，padding=1四周都填充1维

3、nn.ReLU()
这个表示使用ReLU激活函数，里面有一个参数inplace，默认设置为False，表示新创建一个对象对其修改，也可以设置为True，表示直接对这个对象进行修改

4、nn.MaxPool2d() 这个是最大池化层，当然也有平均池化层，里面的参数有

kernel_size

,

stride

,

padding

kernel_size

表示池化的窗口大小，和卷积层里面的

kernel_size

是一样的

stride

也和卷积层里面一样，需要自己设置滑动步长

padding

也和卷积层里面的参数是一样的，默认是0

模型需要传入的参数是输入的图片维数以及输出的种类数

train

训练的过程是一样的，只是输入图片不再需要展开

这是训练20个epoch的结果，当然你也可以增加训练次数，修改里面的参数达到更好的效果，可以参考一下Lenet的网络结构，自己重新写一写



大体上简单的卷积网络就是这么构建的，当然现在也有很多复杂的网络，比如vgg，inceptionv1-v4，resnet以及修正的inception-resnet，这些网络都是深层的卷积网络，有兴趣的同学可以去看看pytorch的官方代码实现，或者去github上搜索相应的网络。

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