简单易懂Pytorch实战实例VGG深度网络-创新互联

模型VGG，数据集cifar。对照这份代码走一遍，大概就知道整个pytorch的运行机制。

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来源

定义模型：

'''VGG11/13/16/19 in Pytorch.'''
import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable


cfg = {
  'VGG11': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
  'VGG13': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
  'VGG16': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M'],
  'VGG19': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M'],
}

# 模型需继承nn.Module
class VGG(nn.Module):
# 初始化参数：
  def __init__(self, vgg_name):
    super(VGG, self).__init__()
    self.features = self._make_layers(cfg[vgg_name])
    self.classifier = nn.Linear(512, 10)

# 模型计算时的前向过程，也就是按照这个过程进行计算
  def forward(self, x):
    out = self.features(x)
    out = out.view(out.size(0), -1)
    out = self.classifier(out)
    return out

  def _make_layers(self, cfg):
    layers = []
    in_channels = 3
    for x in cfg:
      if x == 'M':
        layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
      else:
        layers += [nn.Conv2d(in_channels, x, kernel_size=3, padding=1),
              nn.BatchNorm2d(x),
              nn.ReLU(inplace=True)]
        in_channels = x
    layers += [nn.AvgPool2d(kernel_size=1, stride=1)]
    return nn.Sequential(*layers)

# net = VGG('VGG11')
# x = torch.randn(2,3,32,32)
# print(net(Variable(x)).size())

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