【新手适用】手把手教你从零开始实现一个基于Pytorch的卷积神经网络CNN一： 创建model模块和加载数据集
教程：j从零开始实现一个基于Pytorch的卷积神经网络 - 知乎
目录
网络结构
1 初始化
2 前向传播forward函数
2.1 forward函数定义
2.2 view函数和size函数
如何获取channels？
如何获取batchsize？
2.3 forward实现
2.4 main方法调用
模型命名为LeNet，创建一个名为LeNet的类，该类继承了nn.Module类，写法如下：
class LeNet(nn.Module):网络结构
从图中可以看出，其输入32x32的灰度图像，由于MNIST数据集的图像为28x28，因此，我们将输入改为28x28，并依次计算每一层输出的特征图大小。其每一层参数大致如下：
输入层：输入大小28x28，通道数为1。注意：本层不算LeNet-5的网络结构，一般情况下不将输入层视为网络层次结构之一。
C1-卷积层：输入大小28x28，通道数为1；输出大小28x28，通道数为6；卷积核大小为5x5；步长为1；边缘补零为2；激活函数为ReLU。注意：为了提升卷积神经网络的效果，在每个卷积层后添加激活函数，本教程使用的激活函数为ReLU。
S2-池化层：输入大小28x28，通道数为6；输出大小14x14，通道数为6；池化核大小为2x2；步长为2；池化方式为最大池化。
C3-卷积层：输入大小14x14，通道数为6；输出大小10x10，通道数为16；卷积核大小为5x5；步长为1；边缘补零为0；激活函数为ReLU。
S4-池化层：输入大小10x10，通道数为16；输出大小5x5，通道数为16；池化核大小为2x2；步长为2；池化方式为最大池化。
C5-卷积层：输入大小5x5，通道数为16；输出大小1x1，通道数为120；卷积核大小为5x5；步长为1；边缘补零为0；激活函数为ReLU。注意：这层也可以看作全连接层，可以通过全连接的方法实现。
F6-全连接层：输入为120维向量；输出为84维向量；激活函数为ReLU。
OUTPUT-输出层：输入为84维向量；输出为10维向量。注意：该层也是全连接层，且不带激活函数。
1 初始化
__init__函数即初始化，主要用于定义每一层的构成，如卷积、池化层等；根据网络结构对每一层的参数进行定义。
# 初始化模型def __init__(self):super(LeNet,self).__init__()# 定义每一层的操作和参数self.C1 = nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5,stride=1,padding=2)self.R1 = nn.ReLU()self.S1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)self.C2 = nn.Conv2d(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1,padding=0)self.R2 = nn.ReLU()self.S2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)self.C3 = nn.Conv2d(in_channels=16,out_channels=120,kernel_size=5,padding=0,stride=1)self.R3 = nn.ReLU()#F6-全连接层：输入为120维向量；输出为84维向量；激活函数为ReLU。self.f = nn.Linear(in_features=120,out_features=84)self.R4 = nn.ReLU()# OUTPUT-输出层：输入为84维向量；输出为10维向量。注意：该层也是全连接层，且不带激活函数。self.OUT = nn.Linear(in_features=84,out_features=10)2 前向传播forward函数
forward函数即前向传播，主要用于确定每一层之间的顺序，使得模型可以正常使用。
2.1 forward函数定义
前向传播函数需要传入self和输入的变量，一般写为x，即forward(self, x)。在函数内把之前定义好的层按顺序调用，每一层在计算后会返回结果；
我们需要一个变量进行保存，即c1 = self.C1(x)，在最后将最后一步的计算结果返回。当网络中不存在跳跃连接或密集连接等分支结构的情况下，可以直接用x作为中间变量。
forward函数定义步骤如下：
- 依次调用前面定义的网络层
- 修改需要变化的张量维度
2.2 view函数和size函数
在pytorch中，图像数据以一个四维张量传入模型，其形状为[batch_size, channels, h, w]。
- batch_size即批大小，我们一般会一次性将一批图像送进网络处理，这一批图像的数量即为批大小；
- channel即通道数，也就是之前卷积层的channels；
- h和w分别代表图像的高和宽。
Conv2d和MaxPool2d都接受以上形状的输入，ReLU接受任意形状的输入，而Linear只接受传入一个二维的张量，形状为[batch_size, length]；
- length表示长度，即向量的维度。
因此可以使用view()方法把卷积层输出的四维张量转换为二维张量。
e.g. 最后一个卷积层生成的特征图形状为
[batch_size, channels, 1, 1]，要将其转换为[batch_size, channels]。-> view(batchsize,channels)
如何获取channels？
可直接填入-1。
填写-1会让电脑自动计算这一栏所需参数的大小，这个方法在实际搭建模型的时候非常好用，因此大家一般都会写为-1。
如何获取batchsize？
若已知批大小，就可以直接把batch_size填入。但是，在实际使用中batch_size可能会随着超参数的变化而改变。
使用size()方法获取batchsize。
在size方法的括号内填上维度即可返回所在维度的大小，如x是一个形状为
[16, 3, 384, 256]的张量，则x.size(0)可获取张量中第一个维度的大小，即16，为批大小。
最后，使用x保存返回值，x = x.view(x.size(0), -1)
2.3 forward实现
def forward(self,x):x = self.C1(x)x = self.R1(x)x = self.S1(x)x = self.C2(x)x = self.R2(x)x = self.S2(x)x = self.C3(x)x = self.R3(x)# 改变维度x = x.view(x.size(0),-1)x = self.f(x)x = self.R4(x)x = self.OUT(x)return x2.4 main方法调用
if __name__ == "__main__":model = LeNet()
# 测试数据a = torch.randn(1, 1, 28, 28)b = model(a)print(b)
2.5 代码
import torch
import torch.nn as nnclass LeNet(nn.Module):# 初始化模型def __init__(self):super(LeNet,self).__init__()# 定义每一层的操作和参数self.C1 = nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=5,stride=1,padding=2)self.R1 = nn.ReLU()self.S1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)self.C2 = nn.Conv2d(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=5,stride=1,padding=0)self.R2 = nn.ReLU()self.S2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)self.C3 = nn.Conv2d(in_channels=16,out_channels=120,kernel_size=5,padding=0,stride=1)self.R3 = nn.ReLU()#F6-全连接层：输入为120维向量；输出为84维向量；激活函数为ReLU。self.F4 = nn.Linear(in_features=120,out_features=84)self.R4 = nn.ReLU()# OUTPUT-输出层：输入为84维向量；输出为10维向量。注意：该层也是全连接层，且不带激活函数。self.OUT = nn.Linear(in_features=84,out_features=10)# 定义前向传播层def forward(self,x):x = self.C1(x)x = self.R1(x)x = self.S1(x)x = self.C2(x)x = self.R2(x)x = self.S2(x)x = self.C3(x)x = self.R3(x)# 改变维度x = x.view(x.size(0),-1)x = self.F4(x)x = self.R4(x)x = self.OUT(x)return xif __name__ == "__main__":model = LeNet()a = torch.randn(1, 1, 28, 28)b = model(a)print(b)
3 数据集
download_dataset.py
import torchvision
torchvision.datasets.MNIST('./data', download=True)导入torchvision包，torchvision.dataset中有很多经典的数据集可以下载。
下载MNIST数据集：torchvision.datasets.MNIST(root, train, transform, target_transform, download)
设置root为data文件夹，将download设置为True，运行该文件可完成下载。
