快捷導(dǎo)航

PyTorch詳解經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)種含并行連結(jié)的網(wǎng)絡(luò)GoogLeNet實(shí)現(xiàn)流程

更新時(shí)間：2022年05月06日 17:21:39 作者：峽谷的小魚

今天小編就為大家分享一篇Pytorch實(shí)現(xiàn)GoogLeNet的方法，GoogLeNet提出了一個(gè)名為“Inception”的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)結(jié)構(gòu)，其目標(biāo)是將分類、識(shí)別ILSVRC14數(shù)據(jù)集的技術(shù)水平提高一個(gè)層次。這一結(jié)構(gòu)的主要特征是對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部計(jì)算資源的利用進(jìn)行了優(yōu)化

1. Inception塊

Inception塊是 GoogLeNet 的基本組成單元。Inception 塊由四條并行的路徑組成，每個(gè)路徑使用不同大小的卷積核：

路徑1：使用 1×1 卷積層；

路徑2：先對(duì)輸出執(zhí)行 1×1 卷積層，來減少通道數(shù)，降低模型復(fù)雜性，然后接 3×3 卷積層；

路徑3：先對(duì)輸出執(zhí)行 1×1 卷積層，然后接 5×5 卷積層；

路徑4：使用 3×3 最大匯聚層，然后使用 1×1 卷積層；

在各自路徑中使用合適的 padding ，使得各個(gè)路徑的輸出擁有相同的高和寬，然后將每條路徑的輸出在通道維度上做連結(jié)，作為 Inception 塊的最終輸出.

class Inception(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(Inception, self).__init__()
        # 路徑1
        c1, c2, c3, c4 = out_channels
        self.route1_1 = nn.Conv2d(in_channels, c1, kernel_size=1)
        # 路徑2
        self.route2_1 = nn.Conv2d(in_channels, c2[0], kernel_size=1)
        self.route2_2 = nn.Conv2d(c2[0], c2[1], kernel_size=3, padding=1)
        # 路徑3
        self.route3_1 = nn.Conv2d(in_channels, c3[0], kernel_size=1)
        self.route3_2 = nn.Conv2d(c3[0], c3[1], kernel_size=5, padding=2)
        # 路徑4
        self.route4_1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.route4_2 = nn.Conv2d(in_channels, c4, kernel_size=1)
    def forward(self, x):
        x1 = F.relu(self.route1_1(x))
        x2 = F.relu(self.route2_2(F.relu(self.route2_1(x))))
        x3 = F.relu(self.route3_2(F.relu(self.route3_1(x))))
        x4 = F.relu(self.route4_2(self.route4_1(x)))
        return torch.cat((x1, x2, x3, x4), dim=1)

2. 構(gòu)造 GoogLeNet 網(wǎng)絡(luò)

順序定義 GoogLeNet 的模塊。

第一個(gè)模塊，順序使用三個(gè)卷積層。

# 模型的第一個(gè)模塊
b1 = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3,),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1),
    nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=1),
    nn.ReLU(),
    nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, padding=1),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
                   )

第二個(gè)模塊，使用兩個(gè)Inception模塊。

# Inception組成的第二個(gè)模塊
b2 = nn.Sequential(
    Inception(192, (64, (96, 128), (16, 32), 32)),
    Inception(256, (128, (128, 192), (32, 96), 64)),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
                    )

第三個(gè)模塊，串聯(lián)五個(gè)Inception模塊。

# Inception組成的第三個(gè)模塊
b3 = nn.Sequential(
    Inception(480, (192, (96, 208), (16, 48), 64)),
    Inception(512, (160, (112, 224), (24, 64), 64)),
    Inception(512, (128, (128, 256), (24, 64), 64)),
    Inception(512, (112, (144, 288), (32, 64), 64)),
    Inception(528, (256, (160, 320), (32, 128), 128)),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
                    )

第四個(gè)模塊，傳來兩個(gè)Inception模塊。

GoogLeNet使用 avg pooling layer 代替了 fully-connected layer。一方面降低了維度，另一方面也可以視為對(duì)低層特征的組合。

# Inception組成的第四個(gè)模塊
b4 = nn.Sequential(
    Inception(832, (256, (160, 320), (32, 128), 128)),
    Inception(832, (384, (192, 384), (48, 128), 128)),
    nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
    nn.Flatten()
                    )

net = nn.Sequential(b1, b2, b3, b4, nn.Linear(1024, 10))
x = torch.randn(1, 1, 96, 96)
for layer in net:
    x = layer(x)
    print(layer.__class__.__name__, "output shape: ", x.shape)

輸出：

Sequential output shape: torch.Size([1, 192, 28, 28])
Sequential output shape: torch.Size([1, 480, 14, 14])
Sequential output shape: torch.Size([1, 832, 7, 7])
Sequential output shape: torch.Size([1, 1024])
Linear output shape: torch.Size([1, 10])

3. FashionMNIST訓(xùn)練測(cè)試

def load_datasets_Cifar10(batch_size, resize=None):
    trans = [transforms.ToTensor()]
    if resize:
        transform = trans.insert(0, transforms.Resize(resize))
    trans = transforms.Compose(trans)
    train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)
    test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)
    print("Cifar10 下載完成...")
    return (torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size, shuffle=True),
            torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size, shuffle=False))
def load_datasets_FashionMNIST(batch_size, resize=None):
    trans = [transforms.ToTensor()]
    if resize:
        transform = trans.insert(0, transforms.Resize(resize))
    trans = transforms.Compose(trans)
    train_data = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True)
    test_data = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=False, transform=trans, download=True)
    print("FashionMNIST 下載完成...")
    return (torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size, shuffle=True),
            torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size, shuffle=False))
def load_datasets(dataset, batch_size, resize):
    if dataset == "Cifar10":
        return load_datasets_Cifar10(batch_size, resize=resize)
    else:
        return load_datasets_FashionMNIST(batch_size, resize=resize)
train_iter, test_iter = load_datasets("", 128, 96) # Cifar10

訓(xùn)練結(jié)果：

到此這篇關(guān)于PyTorch詳解經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)種含并行連結(jié)的網(wǎng)絡(luò)GoogLeNet實(shí)現(xiàn)流程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PyTorch GoogLeNet內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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