pytorch入門1——簡單的網絡搭建

代碼如下：

%matplotlib inline
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchsummary import summary
from torchvision import models

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        #此處的16*5*5為conv2經過pooling之后的尺寸，即為fc1的輸入尺寸，在這里寫死了，因此后面的輸入圖片大小不能任意調整
        self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
    def forward(self, x):
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
        x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
        x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x
    def num_flat_features(self, x):
        size = x.size()[1:]
        num_features = 1
        for s in size:
            num_features *= s
        return num_features
net = Net()
print(net)

params = list(net.parameters())
print (len(params))
print(params[0].size())
print(params[1].size())
print(params[2].size())
print(params[3].size())
print(params[4].size())
print(params[5].size())
print(params[6].size())
print(params[7].size())
print(params[8].size())
print(params[9].size())

input = torch.randn(1, 1, 32, 32)
out = net(input)
print(out)

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
vgg = net.to(device)
summary(vgg, (1, 32, 32))

上述代碼完成了以下功能：

1、建立一個簡單的網絡，並給各個網絡層的參數size進行賦值；

2、查看各個網絡層參數量；

3、給網路一個隨機的輸入，查看網絡輸出；

4、查看網絡每一層的額輸出blob的大小；

這里需要注意的是，在進行第一個全連接層的定義時，self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120)

第一個參數是根據網絡結構計算出來的到達該層的feature map的尺寸，因此后面在給定網絡輸入的時候，不能任意調整網絡的輸入尺寸，該尺寸經過conv1+pooling+conv2+pooling之后的尺寸必須要為5*5才可以；