跟着刘二大人学pytorch（第---10---节课之卷积神经网络）

本文主要是介绍跟着刘二大人学pytorch（第---10---节课之卷积神经网络），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

0 前言
- 0.1 课程链接：
- 0.2 课件下载地址：
回忆
卷积
- 卷积过程（以输入为单通道、1个卷积核为例）
- 卷积过程（以输入为3通道、1个卷积核为例）
- 卷积过程（以输入为N通道、1个卷积核为例）
- 卷积过程（以输入为N通道、M个卷积核为例）
- Padding
- Padding（padding=1）
- 步长stride（stride=2）
- 下采样（Max Pooling Layer）
- 一个简单的例子
- 如果有GPU的话，代码如何改
结果
作业

0 前言

0.1 课程链接：

《PyTorch深度学习实践》完结合集
有大佬已经写好了笔记：大佬的笔记
pytorch=0.4

0.2 课件下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1_J1f5VSyYl-Jj2qIuc1pXw
提取码：wyhu
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回忆

全连接
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通道×宽×高
如果按全连接的话就破坏了原来的空间信息
下采样：通道数不变，目的是减少数据量，降低运算

构建一个神经网络之前首先考虑输入的张量的维度是什么，输出的张量维度是什么，使得卷积神经网络顺利先跑起来。

所有的卷积层+下采样合起来被称为：特征提取器（Feature Extraction），即找出某种特征。

接下来介绍卷积、下采样
通过下图直观的认识这两个东西
在这里插入图片描述

卷积

讲解卷积之前，先讨论一下图像是什么

在计算机领域遇到的图像都称为RGB图像，要表示一个像素，图片被分成一个一个单元格子，每个格子有一个颜色值，这样就构成一个图像，这样的图像被称为栅格图像，相机、显微镜在处理图像时
中学时学的一个东西叫光敏电阻，该电阻可以根据光照电阻发生变化.
通过多个个光敏电阻，做成一个阵列，每个光阻通过光阻都可以反映一个范围内的光的强度，通过光的强度与电阻之间的对应关系关系，可以画出阵列所反映的图，由电阻值转变为光的强度值，该图即为黑白图。
在这里插入图片描述
像素为2×2
光阻放的越多，得到的图片的像素越大，有的手机虚表像素值，是因为将没有的像素进行了插值，取临近的一些像素值的平均值，
1）红色传感器对红色波段比较敏感，R，红色传感器中的电阻值可以反应灰度级别，即到底有多红，用0-255中的值来定义灰度的级别，以下类似
2）蓝色传感器对蓝色波段比较敏感，G
3）绿色传感器对绿色波段比较敏感，B
由上即可将光阻值转变为彩色图像
下面的额小方格就是由红绿蓝传感器组成的阵列
在这里插入图片描述
因此我们遇到的图片一般是栅格图像，还有一类图像是矢量图，这种图描述方式不和栅格图像一样。
描述矢量图是描述圆心、直径、边是什么颜色，填充什么颜色（不重要）
拿到一个图像将使用三个通道来表示
图像的坐标系的介绍见我的另一篇文章：
在这里插入图片描述

卷积过程（以输入为单通道、1个卷积核为例）

数乘：对应元素想乘
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卷积过程（以输入为3通道、1个卷积核为例）

每一个通道配一个核，通道数=核的数量
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上面画出来的三个红色的小方块儿对应为图像中的一个patch。
图像的一个patch与一个卷积核先数乘再相加，即下面红色框出来的大方框操作称为卷积
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见下图

进一步表示：

卷积过程（以输入为N通道、1个卷积核为例）

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上图中，一个卷积可以得到一个最终的通道为1的结果，如果再使用一个卷积核就可以得到另外一个通道为1的结果，以此延

卷积过程（以输入为N通道、M个卷积核为例）

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由上图发现：
1）卷积核的个数和输入的通道数是一样的（这一句应该是写错了，应修改为：卷积核的通道数和输入的图片的通道数是一样的）
2）输出的通道数和卷积核的总个数是一样的（因此只要看到输出是多少个通道，上一步的卷积就有多少个卷积核）
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由上图知：可以将m个卷积核可以拼成一个4维的张量
定义一个卷积层只需要关系4个值：
1、输入的通道数：决定了卷积核的通道数
2、输出的通道：决定了使用了多少个卷积核
3、卷积核的大小（宽和高）：这个是必须的
卷积层的定义和输入图像的大小无关
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Padding

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Padding（padding=1）

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torch.nn.Conv2d(输入的通道数，输出的通道数，kernel_size，padding，bias=False)
bias是偏置量
conv_layer.weight.data = kernel.data就是将定义的卷积核的张量数值给卷积层的权重

步长stride（stride=2）

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通过以上的代码得到上面的结果

下采样（Max Pooling Layer）

这一层没有权重，通道数不会变
例如一个2×2的max pooling，则默认步长为2，
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通过以下的代码得到上面的结果

一个简单的例子

在这里插入图片描述
用卷积、池化来代替之前的全连接

最后接的是交叉熵损失，所以不做激活

如果有GPU的话，代码如何改

1）模型迁移到GPU
cuda:0,表示使用第一块显卡，cuda:1表示使用第二块显卡
在这里插入图片描述
model.to(device):指的是将模型的参数、缓存、所有的模块，都放到cuda里面，都转成相应的tensor，所有涉及的权重都放进显卡里面，此时将把之前在cpu上定义模型、权重全部迁移到GPU上面

2）计算时把数据迁移到GPU
把要计算的张量迁移到GPU上面，主要是输入和输出
注意要将数据迁移到的显卡要和模型所要迁移的显卡要一致
训练部分需要加
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测试部分也需要加上