一般Convolutional Neural Networks包含卷积层，BN层，激活层以及池化层。池化层较为简单，不再赘述。借此机会详细的介绍其他三层是如何实现的，以及如何自定义卷积层参数。
Convolution layer网上写卷积的博客不计其数，大都是长篇大论，其实卷积十分简单，见下图。
上图所示输入为 【5，5 ，1】 的图像，卷积核大小为 3 * 3，步长为1 【一步一步走】，padding=0【如果为1会在图像外面补一圈0】，偏置为0。可以初步的理解卷积操作为提取图像特征。
【注意】当输入的channels为多维时，一个卷积核会生成对应维度的w，进行卷积最后相加。
卷积核中的值是意思代表什么含义中？
经过了解发现卷积核中的值即权重w，偏置bias为b，即y=w * x + b。
如何查看卷积中的权值和偏置？
代码如下：
import torch
import torch.nn as nn
conv = nn.Conv2d(in_channels = 3, out_channels = 1, kernel_size=3,stride=1,padding=0)
print('weight: ',conv.weight)
print('bias: ',conv.bias)
#输出
weight: Parameter containing:
tensor([[[[ 0.0409, -0.1187, -0.1277],
[ 0.1090, 0.1126, -0.1540],
[ 0.0520, 0.0716, 0.0857]],
[[ 0.1192, 0.0912, 0.0131],
[-0.0120, 0.0832, 0.0190],
[ 0.0125, 0.0831, 0.1276]],
[[-0.1231, 0.1494, -0.0117],
[ 0.0709, 0.1686, -0.1689],
[-0.1288, 0.0996, 0.0310]]]], requires_grad=True)
bias: Parameter containing:
tensor([0.1709], requires_grad=True)
这个值是怎么来的呢？
经观察发现，每次运行这段代码，获得的值均不相同，由此可以推断出w和b是随机生成的。
w和b的值可以自定义吗？
当然可以，代码如下
import torch
import torch.nn as nn
conv = nn.Conv2d(in_channels = 3, out_channels = 1, kernel_size=3,stride=1,padding=0)
ones=torch.Tensor(np.ones([1,3,3,3])) # 产生3*3*3的卷积核，channel与输入的channel对应
# print(self.conv1.weight)
conv.weight=torch.nn.Parameter(ones)
conv.bias=torch.nn.Parameter(torch.Tensor([1]))
print('weight: ',conv.weight)
print('bias: ',conv.bias)
#输出
weight: Parameter containing:
tensor([[[[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]],
[[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]]]], requires_grad=True)
bias: Parameter containing:
tensor([1.], requires_grad=True)
实验成功，带入真实数据可否进行卷积运算呢？
代码如下。
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
data = torch.tensor([[
[[1,1,1],[10,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]],
[[2,2,2],[20,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2]],
[[3,3,3],[30,3,3],[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3]],
[[4,4,4],[40,4,4],[4,4,4],[4,4,4],[4,4,4]],
[[5,5,5],[50,5,5],[5,5,5],[5,5,5],[5,5,5]]
]]).float()
print(data.shape)
data = data.permute(0,3,1,2) #将输入的shape，（1，5，5，3）——>（1，3，5，5）
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN,self).__init__()
ones=torch.Tensor(np.ones([1,3,3,3])) #产生3*3*3的卷积核，channel与输入的channel对应
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels = 3, out_channels = 1, kernel_size=3,stride=1,padding=0,bias=False)
self.conv1.weight=torch.nn.Parameter(ones) #自定义weight
self.conv1.bias=torch.nn.Parameter(torch.Tensor([1])) #自定义bias
def forward(self,x):
out = self.conv1(x)
return out
print(data)
net = CNN()
print(net(data))
#input输出
tensor([[[[ 1., 10., 1., 1., 1.],
[ 2., 20., 2., 2., 2.],
[ 3., 30., 3., 3., 3.],
[ 4., 40., 4., 4., 4.],
[ 5., 50., 5., 5., 5.]],
[[ 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 2., 2., 2., 2., 2.],
[ 3., 3., 3., 3., 3.],
[ 4., 4., 4., 4., 4.],
[ 5., 5., 5., 5., 5.]],
[[ 1., 1., 1., 1., 1.],
[ 2., 2., 2., 2., 2.],
[ 3., 3., 3., 3., 3.],
[ 4., 4., 4., 4., 4.],
[ 5., 5., 5., 5., 5.]]]])
#output输出
tensor([[[[109., 109., 55.],
[163., 163., 82.],
[217., 217., 109.]]]], grad_fn=)
在此我们验证一下左上角数据：109 ，顺便验证卷积操作。卷积核参数已经自定义为全是1。故
左上角卷积结果：
第一维度：1 + 10 + 1 + 2 + 20 + 2 + 3 + 30 + 3 + 30 + 3 = 72 第二维度：1 + 1 + 1 + 2 + 2 + 2 + 3 + 3 + 3 = 18 第三维度：1 + 1 + 1 + 2 + 2 + 2 + 3 + 3 + 3 = 18 72 + 18 + 18 = 108 最后加上偏置bias（自定义为1）= 109
由此验证自定义卷积层参数可行，且卷积操作正确。
Batch Normalization Layer关于BN层的博客也有很多，其实BN层很简单。
即对输入的一个batch的数据，在同一纬度上求均值和方差，在进行更新。γ初始值为1，β初始值为0，将不断进行学习更新。
验证代码如下。
官方代码实现。
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
input = torch.tensor([[
[[1,1,1],[10,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]],
[[2,2,2],[20,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2]],
[[3,3,3],[30,3,3],[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3]],
[[4,4,4],[40,4,4],[4,4,4],[4,4,4],[4,4,4]],
[[5,5,5],[50,5,5],[5,5,5],[5,5,5],[5,5,5]]
]]).float()
input = input.permute(0,3,1,2)
m=nn.BatchNorm2d(3)
output=m(input)
print(m.weight)
print(m.bias)
print(output)
#输出
Parameter containing:
tensor([1., 1., 1.], requires_grad=True)
Parameter containing:
tensor([0., 0., 0.], requires_grad=True)
tensor([[[[-0.5883, 0.1272, -0.5883, -0.5883, -0.5883],
[-0.5088, 0.9221, -0.5088, -0.5088, -0.5088],
[-0.4293, 1.7171, -0.4293, -0.4293, -0.4293],
[-0.3498, 2.5121, -0.3498, -0.3498, -0.3498],
[-0.2703, 3.3070, -0.2703, -0.2703, -0.2703]],
[[-1.4142, -1.4142, -1.4142, -1.4142, -1.4142],
[-0.7071, -0.7071, -0.7071, -0.7071, -0.7071],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.7071, 0.7071, 0.7071, 0.7071, 0.7071],
[ 1.4142, 1.4142, 1.4142, 1.4142, 1.4142]],
[[-1.4142, -1.4142, -1.4142, -1.4142, -1.4142],
[-0.7071, -0.7071, -0.7071, -0.7071, -0.7071],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.7071, 0.7071, 0.7071, 0.7071, 0.7071],
[ 1.4142, 1.4142, 1.4142, 1.4142, 1.4142]]]],
grad_fn=)
可以看到初始γ为1，β为0。
通过公式自己实现，代码如下。
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
input = torch.tensor([[
[[1,1,1],[10,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]],
[[2,2,2],[20,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2]],
[[3,3,3],[30,3,3],[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3]],
[[4,4,4],[40,4,4],[4,4,4],[4,4,4],[4,4,4]],
[[5,5,5],[50,5,5],[5,5,5],[5,5,5],[5,5,5]]
]]).float()
input = input.permute(0,3,1,2)
batch, channel, w, h = input.shape
for c in range(channel):
data = input[:,c,:,:]
mean = data.mean()
var = data.var(unbiased=False)
input[:,c,:,:] = (input[:,c,:,:] - mean) / (np.sqrt(var+1e-5))
print(input)
#输出
tensor([[[[-0.5883, 0.1272, -0.5883, -0.5883, -0.5883],
[-0.5088, 0.9221, -0.5088, -0.5088, -0.5088],
[-0.4293, 1.7171, -0.4293, -0.4293, -0.4293],
[-0.3498, 2.5121, -0.3498, -0.3498, -0.3498],
[-0.2703, 3.3070, -0.2703, -0.2703, -0.2703]],
[[-1.4142, -1.4142, -1.4142, -1.4142, -1.4142],
[-0.7071, -0.7071, -0.7071, -0.7071, -0.7071],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.7071, 0.7071, 0.7071, 0.7071, 0.7071],
[ 1.4142, 1.4142, 1.4142, 1.4142, 1.4142]],
[[-1.4142, -1.4142, -1.4142, -1.4142, -1.4142],
[-0.7071, -0.7071, -0.7071, -0.7071, -0.7071],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.7071, 0.7071, 0.7071, 0.7071, 0.7071],
[ 1.4142, 1.4142, 1.4142, 1.4142, 1.4142]]]])
可以看到两个输出值相同，验证了公式的正确性。另外自己实现，使用tensor求解方差时：
var = data.var(unbiased=False)
一定要unbiased=False，即不使用贝塞尔校正。贝塞尔校正求方差公式如下：
正常求取方差公式如下：
使用贝塞尔校正求取的方差会略大于正确值。（足足排查了半个小时才发现）。
Activation function激活函数比较好理解，主要是将bn层后的输出映射为非线性。这里以实现relu为例。
官方实现
import torch
import torch.nn as nn
input = torch.tensor([[
[[-1,-1,-1],[-10,-1,-1],[-1,-1,-1],[-1,-1,-1],[-1,-1,-1]],
[[2,2,2],[20,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2]],
]]).float()
relu = nn.ReLU()
print(relu(input))
自己实现
import torch
import torch.nn as nn
input = torch.tensor([[
[[-1,-1,-1],[-10,-1,-1],[-1,-1,-1],[-1,-1,-1],[-1,-1,-1]],
[[2,2,2],[20,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2]],
]]).float()
def relu(input):
return torch.maximum(input,torch.tensor(0))
print(relu(input))
完整的实现整个过程
代码如下
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from torchvision import transforms
data1 = np.array([
[[1,1,1],[10,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]],
[[2,2,2],[20,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2]],
[[3,3,3],[30,3,3],[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3]],
[[4,4,4],[40,4,4],[4,4,4],[4,4,4],[4,4,4]],
[[5,5,5],[50,5,5],[5,5,5],[5,5,5],[5,5,5]]
], dtype='uint8')
data2 = np.ones((5,5,3), dtype='uint8')
print(data1)
print(data2)
print(data1.shape)
print(data2.shape)
#数据预处理，请看前面的博客
data1 = transforms.ToTensor()(data1)
data2 = transforms.ToTensor()(data2)
data1 = torch.unsqueeze(data1, 0)
data2 = torch.unsqueeze(data2, 0)
input = torch.cat((data1, data2),0)
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN,self).__init__()
ones=torch.Tensor(np.ones([1,3,3,3]))
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels = 3, out_channels = 1, kernel_size=3,stride=1,padding=0,bias=False)
self.conv1.weight=torch.nn.Parameter(ones)
self.conv1.bias=torch.nn.Parameter(torch.Tensor([1]))
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(1)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self,x):
print(x)
out = self.conv1(x)
print(out)
out = self.bn1(out)
print(out)
return out
net = CNN()
net(input)
#输出
# input
tensor([[[[0.0039, 0.0392, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0078, 0.0784, 0.0078, 0.0078, 0.0078],
[0.0118, 0.1176, 0.0118, 0.0118, 0.0118],
[0.0157, 0.1569, 0.0157, 0.0157, 0.0157],
[0.0196, 0.1961, 0.0196, 0.0196, 0.0196]],
[[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0078, 0.0078, 0.0078, 0.0078, 0.0078],
[0.0118, 0.0118, 0.0118, 0.0118, 0.0118],
[0.0157, 0.0157, 0.0157, 0.0157, 0.0157],
[0.0196, 0.0196, 0.0196, 0.0196, 0.0196]],
[[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0078, 0.0078, 0.0078, 0.0078, 0.0078],
[0.0118, 0.0118, 0.0118, 0.0118, 0.0118],
[0.0157, 0.0157, 0.0157, 0.0157, 0.0157],
[0.0196, 0.0196, 0.0196, 0.0196, 0.0196]]],
[[[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039]],
[[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039]],
[[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039]]]])
#卷积
tensor([[[[1.4235, 1.4235, 1.2118],
[1.6353, 1.6353, 1.3176],
[1.8471, 1.8471, 1.4235]]],
[[[1.1059, 1.1059, 1.1059],
[1.1059, 1.1059, 1.1059],
[1.1059, 1.1059, 1.1059]]]], grad_fn=)
#BN
tensor([[[[ 4.0822e-01, 4.0822e-01, -4.0822e-01],
[ 1.2247e+00, 1.2247e+00, -2.7576e-06],
[ 2.0411e+00, 2.0411e+00, 4.0822e-01]]],
[[[-8.1644e-01, -8.1644e-01, -8.1644e-01],
[-8.1644e-01, -8.1644e-01, -8.1644e-01],
[-8.1644e-01, -8.1644e-01, -8.1644e-01]]]],
grad_fn=)
#activation function
tensor([[[[0.4082, 0.4082, 0.0000],
[1.2247, 1.2247, 0.0000],
[2.0411, 2.0411, 0.4082]]],
[[[0.0000, 0.0000, 0.0000],
[0.0000, 0.0000, 0.0000],
[0.0000, 0.0000, 0.0000]]]], grad_fn=)
对于卷积层的讲解如上所示。如想了解数据预处理以及损失函数CE Loss请看主页博文。如有疑问欢迎提出。
