动手学深度学习—网络中的网络NiN（代码详解）

LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：
通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理。

如果在过程的早期使用全连接层，可能会完全放弃表征的空间结构。

而NiN（网络中的网络）提供了一个非常简单的解决方案：在每个像素的通道上分别使用多层感知机。

1. NiN块

卷积层的输入和输出由四维张量组成（样本，通道，高度，宽度）
全连接层的输入和输出通常是二维张量（样本，特征）

NiN在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层，可以将其视为1x1卷积层。将间维度中的每个像素视为单个样本，将通道维度视为不同特征。
第一层为普通卷积层，之后的两个卷积层充当带有ReLU函数的逐像素全连接层。
NiN块

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l


# 定义NiN块，（输入通道，输出通道，核大小，步幅，填充）
def nin_block(in_channels, out_channels, kernel_size, strides, padding):
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, strides, padding), 
        nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.ReLU())
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2. NiN模型

1、NiN使用窗口形状为11×11、5×5和3×3的卷积层，输出通道数量与AlexNet中的相同
2、每个NiN块后有一个最大汇聚层，汇聚窗口形状为3×3，步幅为2
3、取消了全连接层，使用一个NiN块，其输出通道数等于标签类别的数量
4、最后放一个全局平均汇聚层，生成一个对数几率

net = nn.Sequential(nin_block(1, 96, kernel_size=11, strides=4, padding=0),
                    nn.MaxPool2d(3, stride=2),
                    nin_block(96, 256, kernel_size=5, strides=1, padding=2),
                    nn.MaxPool2d(3, stride=2),
                    nin_block(256, 384, kernel_size=3, strides=1, padding=1),
                    nn.MaxPool2d(3, stride=2),
                    nn.Dropout(0.5),
                    # 标签类别
                    nin_block(384, 10, kernel_size=3, strides=1, padding=1),
                    nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
                    # 将四维的输出转成二维的输出，其形状为（批量大小，10）
                    nn.Flatten())
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观察每个块的输出形状

# 创建一个数据样本来查看每个块的输出形状
X = torch.rand(size=(1, 1, 224, 224))
for layer in net:
    X = layer(X)
    print(layer.__class__.__name__,'output shape:\t', X.shape)
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3. 训练模型

定义精度评估函数

"""
    定义精度评估函数：
    1、将数据集复制到显存中
    2、通过调用accuracy计算数据集的精度
"""
def evaluate_accuracy_gpu(net, data_iter, device=None): #@save
    # 判断net是否属于torch.nn.Module类
    if isinstance(net, nn.Module):
        net.eval()
        
        # 如果不在参数选定的设备，将其传输到设备中
        if not device:
            device = next(iter(net.parameters())).device
    
    # Accumulator是累加器，定义两个变量：正确预测的数量，总预测的数量。
    metric = d2l.Accumulator(2)
    with torch.no_grad():
        for X, y in data_iter:
            # 将X, y复制到设备中
            if isinstance(X, list):
                # BERT微调所需的（之后将介绍）
                X = [x.to(device) for x in X]
            else:
                X = X.to(device)
            y = y.to(device)
            
            # 计算正确预测的数量，总预测的数量，并存储到metric中
            metric.add(d2l.accuracy(net(X), y), y.numel())
    return metric[0] / metric[1]
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定义GPU训练函数

"""
    定义GPU训练函数：
    1、为了使用gpu，首先需要将每一小批量数据移动到指定的设备（例如GPU）上；
    2、使用Xavier随机初始化模型参数；
    3、使用交叉熵损失函数和小批量随机梯度下降。
"""
#@save
def train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, device):
    """用GPU训练模型(在第六章定义)"""
    # 定义初始化参数，对线性层和卷积层生效
    def init_weights(m):
        if type(m) == nn.Linear or type(m) == nn.Conv2d:
            nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
    net.apply(init_weights)
    
    # 在设备device上进行训练
    print('training on', device)
    net.to(device)
    
    # 优化器：随机梯度下降
    optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr)
    
    # 损失函数：交叉熵损失函数
    loss = nn.CrossEntropyLoss()
    
    # Animator为绘图函数
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs],
                            legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
    
    # 调用Timer函数统计时间
    timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter)
    
    for epoch in range(num_epochs):
        
        # Accumulator(3)定义3个变量：损失值，正确预测的数量，总预测的数量
        metric = d2l.Accumulator(3)
        net.train()
        
        # enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象
        for i, (X, y) in enumerate(train_iter):
            timer.start() # 进行计时
            optimizer.zero_grad() # 梯度清零
            X, y = X.to(device), y.to(device) # 将特征和标签转移到device
            y_hat = net(X)
            l = loss(y_hat, y) # 交叉熵损失
            l.backward() # 进行梯度传递返回
            optimizer.step()
            with torch.no_grad():
                # 统计损失、预测正确数和样本数
                metric.add(l * X.shape[0], d2l.accuracy(y_hat, y), X.shape[0])
            timer.stop() # 计时结束
            train_l = metric[0] / metric[2] # 计算损失
            train_acc = metric[1] / metric[2] # 计算精度
            
            # 进行绘图
            if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
                animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
                             (train_l, train_acc, None))
                
        # 测试精度
        test_acc = evaluate_accuracy_gpu(net, test_iter) 
        animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc))
        
    # 输出损失值、训练精度、测试精度
    print(f'loss {train_l:.3f}, train acc {train_acc:.3f},'
          f'test acc {test_acc:.3f}')
    
    # 设备的计算能力
    print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec'
          f'on {str(device)}')
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训练模型

# 训练模型
lr, num_epochs, batch_size = 0.1, 10, 128
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())
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