纯净、安全、绿色的下载网站

首页|软件分类|下载排行|最新软件|IT学院

当前位置:首页IT学院IT技术

Python神经网络残差块 Python深度学习神经网络残差块

Supre_yuan   2021-10-11 我要评论
想了解Python深度学习神经网络残差块的相关内容吗,Supre_yuan在本文为您仔细讲解Python神经网络残差块的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python深度学习,Python神经网络残差块,下面大家一起来学习吧。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

ResNet沿用VGG完整的KaTeX parse error: Undefined control sequence: \time at position 2: 3\̲t̲i̲m̲e̲3卷积层设计。残差块里首先有2个相同输出通道数的KaTeX parse error: Undefined control sequence: \time at position 2: 3\̲t̲i̲m̲e̲3卷积层。每个卷积层后接一个批量归一化层和ReLU激活函数。然后我们通过跨层数据通路,跳过这2个卷积运算,将输入直接加在最后的ReLU激活函数前。这样的设计要求2个卷积层的输出与输入形状一样,从而可以相加。如果想改变通道数,就需要引入一个额外的 1 × 1 1\times1 1×1卷积层来讲输入变换成需要的形状后再做相加运算。

残差块的实现如下:

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l

class Residual(nn.Module):
	def __init__(self, input_channels, num_channels, use_1x1conv=False, strides=1):
	super().__init__()
	self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=strides)
	self.conv2 = nn.Conv2d(num_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1)

	if use_1x1conv:
		self.conv3 = nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=1, stride=strides)
	else:
		self.conv3 = None
	self.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_channels)
	self.bn2 = nn.BatchNorm2d(num_channels)
	self.relu = nn.ReLU(inplace=True)

def forward(self, X):
	Y = F.relu(self.bn1(self.conv1(X)))
	Y = self.bn2(self.conv2(Y))
	if self.conv3:
		X = self.conv3(X)
	Y += X
	return F.relu(Y)	

如下图所示,此外码生成两种类型的网络:一种是在use_1x1conv=False、应用ReLU非线性函数之前,将输入添加到输出。另一种是在use_1x1conv=True时,添加通过 1 × 1 卷积调整通道和分辨率。

在这里插入图片描述

下面我们来查看输入和输出形状一致的情况。

blk = Residual(3, 3)
X = torch.rand(4, 3, 6, 6)
Y = blk(X)
Y.shape
torch.Size([4, 3, 6, 6])

我们也可以在增加输出通道数的同时,减半输出的高和宽。

blk = Residual(3, 6, use_1x1conv=True, strides=2)
blk(X).shape
torch.Size([4, 6, 3, 3])

ResNet模型

ResNet的前两层为:在输出通道数为64、步幅为2的 7 × 7 卷积层后,接步幅为2的 3 × 3 的最大汇聚层。不同之处在于ResNet的每个卷积层后增加了批量归一化层。

b1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),
				   nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(),
				   nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))

ResNet使用4个由残差块组成的模块,每个模块使用若干个同样输出通道数的残差块。第一个模块的通道数同输入通道数一致。由于之前已经使用了步幅为2的最大汇聚层,所以无须减小高和宽。之后的每个模块在第一个残差块里将上一个模块的通道数翻倍,并将高和宽减半。

下面我们来实现这个模块。注意,我们对第一个模块做了特别处理。

def resnet_block(input_channels, num_channels, num_residuals, first_block=False):
	blk = []
	for i in range(num_residuals):
		if i == 0 and not first_block:
			blk.append(Residual(input_channels, num_channels, use_1x1conv=True, strides=2))
		else:
			blk.append(Residual(num_channels, num_channels))
	return blk

接着在ResNet加入所有残差块,这里每个模块使用2个残差块。

b2 = nn.Sequential(*resnet_block(64, 64, 2, first_block=True))
b3 = nn.Sequential(*resnet_block(64, 128, 2))
b4 = nn.Sequential(*resnet_block(128, 256, 2))
b5 = nn.Sequential(*resnet_block(256, 512, 2))

最后,在ResNet中加入全局平均汇聚层,以及全连接层输出。

net = nn.Sequential(b1, b2, b3, b4, b5,
					nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
					nn.Flatten(), nn.Linear(512, 10))

每个模块有4个卷积层(不包括恒等映射的 1 × 1 1\times1 1×1卷积层)。加上第一个 7 × 7 7\times7 7×7卷积层和最后一个全连接层,共有18层。因此,这种模型通常被称为ResNet-18。通过配置不同的通道数和模块里的残差块数可以得到不同的ResNet模型,例如更深的152层的ResNet-152。ResNet的结构更简单,修改也更方便。这些因素都导致了ResNet迅速被广泛使用。下图描述了完整的ResNet-18。

在这里插入图片描述

在训练ResNet之前,让我们观察一下ResNet中的不同模块的输入形状是如何变化的。在之前的所有架构中,分辨率降低,通道数量增加,直到全局平均汇聚层聚集所有特征。

X = torch.rand(size=(1, 1, 224, 224))
for layer in net:
	X = layer(X)
	print(layer.__class__.__name__,'output shape:\t', X.shape)
Sequential output shape: torch.Size([1, 64, 56, 56])
Sequential output shape: torch.Size([1, 64, 56, 56])
Sequential output shape: torch.Size([1, 128, 28, 28])
Sequential output shape: torch.Size([1, 256, 14, 14])
Sequential output shape: torch.Size([1, 512, 7, 7])
AdaptiveAvgPool2d output shape: torch.Size([1, 512, 1, 1])
Flatten output shape: torch.Size([1, 512])
Linear output shape: torch.Size([1, 10])

训练模型

同之前一样,我们在Fashion-MNIST数据集上训练ResNet。

lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=96)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())
loss 0.014, train acc 0.996, test acc 0.895
4680.2 examples/sec on cuda:0

在这里插入图片描述


相关文章

猜您喜欢

  • Java 方法 Java的方法和this关键字怎样理解与应用

    想了解Java的方法和this关键字怎样理解与应用的相关内容吗,spring小杨在本文为您仔细讲解Java 方法 的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Java,方法,Java,关键字,this,下面大家一起来学习吧。..
  • C++静态链接与动态链接 C++静态链接与动态链接详解

    想了解C++静态链接与动态链接详解的相关内容吗,xmlsunny在本文为您仔细讲解C++静态链接与动态链接的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:C++静态链接,C++动态链接,下面大家一起来学习吧。..

网友评论

Copyright 2020 www.ebook4download.net 【E4软件站】 版权所有 软件发布

声明:所有软件和文章来自软件开发商或者作者 如有异议 请与本站联系 点此查看联系方式