一、AlexNet的网络架构

AlexNet与LeNet的设计理念非常相似，但也有显著的区别，其网络架构如下图所示：

该网络的特点是：

AlexNet包含8层变换，有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层

AlexNet第一层中的卷积核形状是$11\times 11$。第二层中的卷积核形状减小到$5\times 5$，之后全采用$3\times 3$。所有的池化层窗口大小为$3\times 3$、步幅为2的最大池化。

AlexNet将sigmoid激活函数改成了ReLU激活函数，使计算更简单，网络更容易训练

AlexNet通过dropOut来控制全连接层的模型复杂度。

AlexNet引入了大量的图像增强，如翻转、裁剪和颜色变化，从而进一步扩大数据集来缓解过拟合。

在tf.keras中实现AlexNet模型：

# 构建AlexNet模型
net = tf.keras.models.Sequential([
    # 卷积层：96个卷积核，卷积核为11*11，步幅为4，激活函数relu
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=96,kernel_size=11,strides=4,activation='relu'),
    # 池化:窗口大小为3*3、步幅为2
    tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=3, strides=2),
    # 卷积层：256个卷积核，卷积核为5*5，步幅为1，padding为same，激活函数relu
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=256,kernel_size=5,padding='same',activation='relu'),
    # 池化:窗口大小为3*3、步幅为2
    tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=3, strides=2),
    # 卷积层：384个卷积核，卷积核为3*3，步幅为1，padding为same，激活函数relu
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=384,kernel_size=3,padding='same',activation='relu'),
    # 卷积层：384个卷积核，卷积核为3*3，步幅为1，padding为same，激活函数relu
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=384,kernel_size=3,padding='same',activation='relu'),
    # 卷积层：256个卷积核，卷积核为3*3，步幅为1，padding为same，激活函数relu
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=256,kernel_size=3,padding='same',activation='relu'),
    # 池化:窗口大小为3*3、步幅为2
    tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=3, strides=2),
    # 伸展为1维向量
    tf.keras.layers.Flatten(),
    # 全连接层:4096个神经元，激活函数relu
    tf.keras.layers.Dense(4096,activation='relu'),
    # 随机失活
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    # 全链接层：4096个神经元，激活函数relu
    tf.keras.layers.Dense(4096,activation='relu'),
    # 随机失活
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    # 输出层：10个神经元，激活函数softmax
    tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax')
])
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我们构造一个高和宽均为227的单通道数据样本来看一下模型的架构：

# 构造输入X，并将其送入到net网络中
X = tf.random.uniform((1,227,227,1)
y = net(X)
# 通过net.summay()查看网络的形状
net.summay()
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网络架构如下：
Model: “sequential”

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Layer (type) Output Shape Param #

conv2d (Conv2D) (1, 55, 55, 96) 11712

---

max_pooling2d (MaxPooling2D) (1, 27, 27, 96) 0

---

conv2d_1 (Conv2D) (1, 27, 27, 256) 614656

---

max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (1, 13, 13, 256) 0

---

conv2d_2 (Conv2D) (1, 13, 13, 384) 885120

---

conv2d_3 (Conv2D) (1, 13, 13, 384) 1327488

---

conv2d_4 (Conv2D) (1, 13, 13, 256) 884992

---

max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (1, 6, 6, 256) 0

---

flatten (Flatten) (1, 9216) 0

---

dense (Dense) (1, 4096) 37752832

---

dropout (Dropout) (1, 4096) 0

---

dense_1 (Dense) (1, 4096) 16781312

---

dropout_1 (Dropout) (1, 4096) 0

---

dense_2 (Dense) (1, 10) 40970

Total params: 58,299,082
Trainable params: 58,299,082
Non-trainable params: 0

---

2、手写数字势识别

AlexNet使用ImageNet数据集进行训练，但因为ImageNet数据集较大训练时间较长，我们仍用前面的MNIST数据集来演示AlexNet。读取数据的时将图像高和宽扩大到AlexNet使用的图像高和宽227。这个通过tf.image.resize_with_pad来实现。

2.1 数据读取
首先获取数据,并进行维度调整：

import numpy as np
# 获取手写数字数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 训练集数据维度的调整：N H W C
train_images = np.reshape(train_images,(train_images.shape[0],train_images.shape[1],train_images.shape[2],1))
# 测试集数据维度的调整：N H W C
test_images = np.reshape(test_images,(test_images.shape[0],test_images.shape[1],test_images.shape[2],1))
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由于使用全部数据训练时间较长，我们定义两个方法获取部分数据，并将图像调整为227*227大小，进行模型训练：

# 定义两个方法随机抽取部分样本演示
# 获取训练集数据
def get_train(size):
    # 随机生成要抽样的样本的索引
    index = np.random.randint(0, np.shape(train_images)[0], size)
    # 将这些数据resize成227*227大小
    resized_images = tf.image.resize_with_pad(train_images[index],227,227,)
    # 返回抽取的
    return resized_images.numpy(), train_labels[index]
# 获取测试集数据 
def get_test(size):
    # 随机生成要抽样的样本的索引
    index = np.random.randint(0, np.shape(test_images)[0], size)
    # 将这些数据resize成227*227大小
    resized_images = tf.image.resize_with_pad(test_images[index],227,227,)
    # 返回抽样的测试样本
    return resized_images.numpy(), test_labels[index]
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调用上述两个方法，获取参与模型训练和测试的数据集：

# 获取训练样本和测试样本
train_images,train_labels = get_train(256)
test_images,test_labels = get_test(128)

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为了让大家更好的理解，我们将数据展示出来：

# 数据展示：将数据集的前九个数据集进行展示
for i in range(9):
    plt.subplot(3,3,i+1)
    # 以灰度图显示，不进行插值
    plt.imshow(train_images[i].astype(np.int8).squeeze(), cmap='gray', interpolation='none')
    # 设置图片的标题：对应的类别
    plt.title("数字{}".format(train_labels[i]))
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2.2 模型编译

# 指定优化器，损失函数和评价指标
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.0, nesterov=False)

net.compile(optimizer=optimizer,
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
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2.3 模型训练

# 模型训练：指定训练数据，batchsize,epoch,验证集
net.fit(train_images,train_labels,batch_size=128,epochs=3,verbose=1,validation_split=0.1)

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2.4 模型评估

# 指定测试数据
net.evaluate(test_images,test_labels,verbose=1)
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