pytorch 搭建 VGG 网络

目录

1. VGG 网络介绍

2. 搭建VGG 网络

3. train

4. vgg11 在CIFAR10 上的表现

5. 随机预测一张图片

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1. VGG 网络介绍

VGG16 的网络结构如图：

VGG 网络是由卷积层和池化层构成基础的CNN

它的CONV卷积层的参数全部是由 stride = 1，padding = 1

它的maxpool 最大池化层的参数都是 size = 2 ， stride = 2 组成的

VGG 网络的亮点是 它的卷积层全部都是由 3*3 的小型卷积核连续进行的，通过重复进行---卷积层重叠2-4次，然后再由池化层将size 减半进行处理

VGG 网络提出了一个新的概念，就是通过叠加 3*3 的卷积核来替代大的卷积核，这样可以减少网络训练的参数。2 个3*3 卷积核连续卷积代替 5*5 的卷积核，3个 3*3 的卷积核连续卷积代替 7*7 的卷积核

再介绍怎么可以通过连续卷积小的kernel 可以替代大的kernel 之前，先介绍一下感受野

感受野就是说，卷积层的输出 对应的输入区域的范围。例如下图所示，输入是 9*9 大小的图片，经过卷积层的输出size为：output = (9 - 3 + 2 * 0) / 2 + 1 =4 4*4大小的输出，然后经过池化层变为 2*2 的输出，那也就是说最后2*2的一个像素的图像是由卷积后2*2像素的大小决定的，也是由输入图像 5*5 范围内的图像决定的。那么这里的2*2就是池化后一个像素点的感受野，5*5就是卷积后2*2 图像的感受野，也可以说输入的5*5 是卷积-池化后一个像素点的感受野 

所以计算卷积后区域大小的公式： ，反过来就是感受野的计算公式

因此感受野size 的计算公式：input = （output - 1）* stride + Ksize

TIP：这里不计算pad的原因，是因为这里pad的作用大都是防止图像缩小，而这里的证明就是为了让图像通过CONV层提取关键特征的

感受野介绍完，我们就可以了解为什么连续小的卷积核等于大的卷积核的运算了

假设输出一个像素点，那么对应 3*3 卷积核的感受野是3*3大小的，再往前对应的 3*3 卷积核的感受野是5*5大小的，再往前对应的 3*3 卷积核的感受野是7*7大小的。那么如果对7*7大小的图片做卷积，用kernel_size 是7*7的话，带入公式output = （7 - 7）/2 + 1 =1 对应的也是一个像素点

因此：2 个3*3 卷积核连续卷积代替 5*5 的卷积核，3个 3*3 的卷积核连续卷积代替 7*7 的卷积核

这样做的好处就是可以减少卷积核的参数：因为3*3*3 = 27 个权重参数，7*7 =49 个权重参数。这样可能感受不到差别，但是算上输出的channel和输出的channel呢？前者就是27*C*C，而后者是49*C*C，这样参数差别就很大了。

所以，CONV卷积层的参数全部是由 stride = 1，padding = 1的情况下，连续2次3*3卷积等于5*5的卷积，连续3次3*3的卷积等于7*7的卷积

2. 搭建VGG 网络

VGG网络的结构有很多种形式，这里常用的是D，16个权重层的形式

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首先，先建立一个字典文件存放不同VGG网络的配置列表

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然后通过传入对应的key，建立对应的VGG网络卷积和池化层

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然后，通过make_features 创建的特征提取层，可以建立最终的VGG网络

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最后就是定义生成VGG网络的函数

 这里vgg参数传递的顺序为：

实参里面的vgg16-->形参model_name-->cfgs取出key对应的value赋值给cfg-->cfg传递给make_feature建立卷积层-池化层layers，返回给nn.Sequential-->最后传递给VGG里面的feature生成特征提取层

生成的VGG16为:

vgg网络代码：

import torch.nn as nn
import torch
 
 
class VGG(nn.Module):  # 定义VGG网络
    def __init__(self, features, num_classes=1000,init_weights=False):  # num_classed 为分类的个数
        super(VGG, self).__init__()
        self.features = features  # 特征提取层通过make_features 创建
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(p=0.5),             # dropout 随机失活
            nn.Linear(512 * 7 * 7, 2048),  # 特征提取最后的size是（512*7*7）
            nn.ReLU(True),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(2048, 1024),      # 原论文中，线性层全都是是4096，分为1000类
            nn.ReLU(True),              # 最后的分类不能有dropout
            nn.Linear(1024, num_classes)
        )
        if init_weights:        # 初始化权重
            self._initialize_weights()
 
    def forward(self, x):
        x = self.features(x)  # 特征提取层
        x = torch.flatten(x, start_dim=1)  # ddata维度为（batch_size,512，7，7），从第二个维度开始flatten
        x = self.classifier(x)  # 分类层
        return x
 
    def _initialize_weights(self):  # 随机初始化权重
        for m in self.modules():
            if isinstance(m,nn.Conv2d):
                nn.init.xavier_uniform_(m.weight)       # 初始化权重
                if m.bias is not None:
                    nn.init.constant_(m.bias,0)         # bias 为 0
            elif isinstance(m,nn.Linear):
                nn.init.normal_(m.weight,mean=0,std=0.01)      # 高斯初始化线性层参数
                nn.init.constant_(m.bias,0)             # bias 为0
 
 
def make_features(cfg: list):  # 生成特征提取层，就是VGG前面的卷积池化层
    layers = []  # 保存每一层网络结构
    in_channels = 3  # 输入图片的深度channels，起始输入是RGB 3 通道的
    for v in cfg:  # 遍历配置列表 cfgs
        if v == "M":  # M 代表最大池化层，VGG中max pooling的size=2，stride = 2
            layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]  # M 代表最大池化层
        else:
            conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1)  # 数字代表卷积核的个数==输出的channels
            layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)]  # 添加卷积层
            in_channels = v  # 输出的channels == 下次输入的channels
    return nn.Sequential(*layers)  # 解引用，将大的list里面的小list拿出来
 
 
# 特征提取层的 网络结构参数
cfgs = {  # 建立网络的字典文件，对应的key可以生成对应网络结构参数的value值
    'vgg11': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],  # 数字代表卷积核的个数，M代表池化层
    'vgg13': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
    'vgg16': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M'],
    'vgg19': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M'],
}
 
 
# 定义生成VGG 网络函数
def vgg(model_name="vgg16", **kwargs):  # 创建VGG网络，常用的为 VGG16 结构,如果不指定分类个数，默认是10
 
    cfg = cfgs[model_name]  # 先定义特征提取层的结构
    model = VGG(make_features(cfg), **kwargs)  # 将cfgs里面某个参数传给make_features，并且生成VGG net
 
    return model
 
 
# # 测试 vgg net
# net = vgg(model_name='vgg16', num_classes=10)
# x = torch.randn((2,3,224,224))
# print(net(x).shape)
# # torch.Size([2, 10])

3. train

训练和预测的代码讲解可以参考  pytorch 搭建 LeNet 网络对 CIFAR-10 图片分类 

这里用vgg11 对CIFAR10 进行训练，3个epoch

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from model import vgg  # 应该导入创建网络的vgg，而不是空的框架VGG
import json
from tqdm import tqdm
 
 
# 图像预处理
data_transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),
                                     transforms.ToTensor(),
                                     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
 
# 定义超参数
BATCH_SIZE = 32
DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
LEARNING_RATE = 0.0001
WIGHT_SAVE_PATH = './VGG.pth'  # 保存的路径
EPOCHS = 3            # 训练次数
 
# 载入训练集
train_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True,transform=data_transform)  # 下载数据集
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)  # 读取数据集
 
# 载入测试集
test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True,transform=data_transform)  # 下载数据集
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False)  # 读取数据集
 
# 样本个数
num_train = len(train_dataset)  # 50000
num_test = len(test_dataset)    # 10000
 
# 类别和 label
dataSetClasses = train_dataset.class_to_idx
#{'airplane': 0, 'automobile': 1, 'bird': 2, 'cat': 3, 'deer': 4, 'dog': 5, 'frog': 6, 'horse': 7, 'ship': 8, 'truck': 9}
class_dict = dict((val,key) for key,val in dataSetClasses.items())
#{0: 'airplane', 1: 'automobile', 2: 'bird', 3: 'cat', 4: 'deer', 5: 'dog', 6: 'frog', 7: 'horse', 8: 'ship', 9: 'truck'}
json_str = json.dumps(class_dict,indent=4)
'''
{
    "0": "airplane",
    "1": "automobile",
    "2": "bird",
    "3": "cat",
    "4": "deer",
    "5": "dog",
    "6": "frog",
    "7": "horse",
    "8": "ship",
    "9": "truck"
}
'''
with open('class_indices.json','w') as json_file:
    json_file.write(json_str)
 
# 定义网络
net = vgg(model_name='vgg11', num_classes=10,init_weights=False)
net.to(DEVICE)
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()  # 定义交叉熵损失函数
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.0001)  # 定义优化器
 
# train
best_acc = 0.0
for epoch in range(EPOCHS):
    net.train()  # 开启dropout
    running_loss = 0.0
    for images,labels in tqdm(train_loader):
        images,labels = images.to(DEVICE),labels.to(DEVICE)
 
        optimizer.zero_grad()  # 梯度下降
        outputs = net(images)  # 前向传播
        loss = loss_function(outputs, labels)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 梯度更新
 
        running_loss += loss.item()
 
    # test
    net.eval()  # 关闭dropout
    acc = 0.0
    with torch.no_grad():
        for x,y in tqdm(test_loader):
            x,y = x.to(DEVICE),y.to(DEVICE)
            outputs = net(x)
            predicted = torch.max(outputs, dim=1)[1]
            acc += (predicted == y).sum().item()
 
    accurate = acc / num_test                   # 计算正确率
    train_loss = running_loss / num_train       # 计算损失
 
    print('[epoch %d] train_loss: %.3f   accuracy: %.3f' %
          (epoch + 1, train_loss, accurate))
 
    if accurate > best_acc:
        best_acc = accurate
        torch.save(net.state_dict(), WIGHT_SAVE_PATH)
 
print('Finished Training....')

训练过程的打印信息：

4. vgg11 在CIFAR10 上的表现

代码为：

import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'
 
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from model import vgg
from torchvision.transforms import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision
import json
 
# 预处理
transformer = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
 
# 获取label
try:
    json_file = open('./class_indices.json','r')
    class_indict = json.load(json_file)
except Exception as e:
    print(e)
 
# 加载模型
DEVICE = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = vgg(model_name='vgg11',num_classes=10)
model.load_state_dict(torch.load('./VGG.pth'))
model.to(DEVICE)
 
# 加载数据
testSet = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transformer)
testLoader = DataLoader(testSet,batch_size=8,shuffle=True)
 
# 获取一批数据
imgs,labels = next(iter(testLoader))
imgs = imgs.to(DEVICE)
# show
with torch.no_grad():
    model.eval()
    prediction = model(imgs)  # 预测
    prediction = torch.max(prediction, dim=1)[1]
    prediction = prediction.data.cpu().numpy()
 
    plt.figure(figsize=(12,8))
    for i,(img,label) in enumerate(zip(imgs,labels)):
        x = np.transpose(img.data.cpu().numpy(),(1,2,0))    # 图像
        x = x / 2 + 0.5       # 去 normalization
        y = label.numpy().item()    # label
        plt.subplot(2,4,i+1)
        plt.imshow(x)
        plt.title('R:{},P:{}'.format(class_indict[str(y)],class_indict[str(prediction[i])]))
    plt.show()

在训练集的表现：

在测试集的表现：

5. 随机预测一张图片

import os
os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'
 
import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from model import vgg
import json
 
 
data_transform = transforms.Compose(
    [transforms.Resize((224, 224)),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
 
img = Image.open('./dog.jfif')  # 载入图片
img = data_transform(img)  # 预处理
img = torch.unsqueeze(img, dim=0)  # 增加维度
 
 
try:
    json_file = open('./class_indices.json','r')
    class_indict = json.load(json_file)
    # {'0': 'airplane', '1': 'automobile', '2': 'bird', '3': 'cat', '4': 'deer', '5': 'dog', '6': 'frog', '7': 'horse', '8': 'ship', '9': 'truck'}
except Exception as e:
    print(e)
 
model = vgg(model_name="vgg11", num_classes=10)
model.load_state_dict(torch.load('./VGG.pth'))  # 读取网络参数
 
model.eval()  # 预测的时候不需要随机失活
with torch.no_grad():
    output = model(img)
    predict = torch.max(output, dim=1)[1]
    predict = predict.data.cpu().numpy()
    print(class_indict[str(predict.item())])

输入图像：

预测结果：