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1.LeNet介紹

LeNet神經網絡由深度學習三巨頭之一的Yan LeCun提出，他同時也是卷積神經網絡 (CNN，Convolutional Neural Networks)之父。LeNet主要用來進行手寫字符的識別與分類，并在美國的銀行中投入了使用。LeNet的實現確立了CNN的結構，現在神經網絡中的許多內容在LeNet的網絡結構中都能看到，例如卷積層，Pooling層，ReLU層。雖然LeNet早在20世紀90年代就已經提出了，但由于當時缺乏大規模的訓練數據，計算機硬件的性能也較低，因此LeNet神經網絡在處理復雜問題時效果并不理想。雖然LeNet網絡結構比較簡單，但是剛好適合神經網絡的入門學習。

2.LetNet網絡模型

LeNet網絡模型一般指LeNet-5，相信大家學習這個模型的時候一定都見過這張圖片吧

Python LeNet網絡詳解及pytorch實現

這張圖也是原論文中的一張模型圖，這樣子看可能會覺得有點不習慣，下面這張圖是本人在drawio軟件上制作的網絡模型圖，如下:

Python LeNet網絡詳解及pytorch實現

糾正一下，上圖中第二個Conv2d層后面的計算結果應該為10,寫成了5

相信學習了卷積神經網絡基礎的朋友們應該能很清晰的看懂這張圖吧，對于右邊的計算在圖的左上角也給出了公式，上圖中每一層的輸入形狀以及輸出形狀我都詳細的為大家寫出來了，對于計算公式和模型大致的結構，看下面這張圖也可以(建議對應上下圖一起看更容易理解)

Python LeNet網絡詳解及pytorch實現

LeNet-5網絡模型簡單的就包含了卷積層，最大池化層，全連接層以及relu，softmax激活函數，模型中的輸入圖片大小以及每一層的卷積核個數，步長都是模型制定好的，一般不要隨意修改，能改的是最后的輸出結果，即分類數量(num_classes)。flatten操作也叫扁平化操作，我們都知道輸入到全連接層中的是一個個的特征，及一維向量，但是卷積網絡特征提取出來的特征矩陣并非一維，要送入全連接層，所以需要flatten操作將它展平成一維。

3.pytorch實現LeNet

python代碼如下

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

'''
  說明:
  1.LeNet是5層網絡
  2.nn.ReLU(inplace=True)  參數為True是為了從上層網絡Conv2d中傳遞下來的tensor直接進行修改，這樣能夠節省運算內存，不用多存儲其他變量
  3.本模型的維度注釋均省略了N(batch_size)的大小,即input(3, 32, 32)-->input(N, 3, 32, 32)
  4.nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
   用一個均勻分布生成值,填充輸入的張量或變量,結果張量中的值采樣自U(-a, a)，
   其中a = gain * sqrt( 2/(fan_in + fan_out))* sqrt(3),
   gain是可選的縮放因子,默認為1
   'fan_in'保留前向傳播時權值方差的量級,'fan_out'保留反向傳播時的量級
  5.nn.init.constant_(m.bias, 0)
    為所有維度tensor填充一個常量0
'''


class LeNet(nn.Module):
  def __init__(self, num_classes=10, init_weights=False):
      super(LeNet, self).__init__()
      self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1)
      self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
      self.relu = nn.ReLU(True)

      self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1)
      self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

      self.fc1 = nn.Linear(32 * 5 * 5, 120)
      self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
      self.fc3 = nn.Linear(84, num_classes)

      if init_weights:
          self._initialize_weights()

  def forward(self, x):
      x = self.conv1(x)  # input(3, 32, 32)  output(16, 28, 28)
      x = self.relu(x)  # 激活函數
      x = self.maxpool1(x)  # output(16, 14, 14)
      x = self.conv2(x)  # output(32, 10, 10)
      x = self.relu(x)  # 激活函數
      x = self.maxpool2(x)  # output(32, 5, 5)
      x = torch.flatten(x, start_dim=1)  # output(32*5*5) N代表batch_size
      x = self.fc1(x)  # output(120)
      x = self.relu(x)  # 激活函數
      x = self.fc2(x)  # output(84)
      x = self.relu(x)  # 激活函數
      x = self.fc3(x)  # output(num_classes)

      return x

  def _initialize_weights(self):
      for m in self.modules():
          if isinstance(m, nn.Conv2d):
              nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
              if m.bias is not None:
                  nn.init.constant_(m.bias, 0)
          elif isinstance(m, nn.Linear):
              nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
              nn.init.constant_(m.bias, 0)

或者

下面這一種沒有自己初始化權重和偏置，就會使用默認的初始化方式

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch


class LeNet(nn.Module):
  def __init__(self):
      super(LeNet, self).__init__()
      self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 5)
      self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
      self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 5)
      self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
      self.fc1 = nn.Linear(32*5*5, 120)
      self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
      self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

  def forward(self, x):
      x = F.relu(self.conv1(x))   # output(16, 28, 28)
      x = self.pool1(x)           # output(16, 14, 14)
      x = F.relu(self.conv2(x))   # output(32, 10, 10)
      x = self.pool2(x)           # output(32, 5, 5)
      x = x.view(x.size(0), -1)      # output(32*5*5)
      x = F.relu(self.fc1(x))     # output(120)
      x = F.relu(self.fc2(x))     # output(84)
      x = self.fc3(x)             # output(10)
      return x

nn.Linear就是全連接層，除了最后一個全連接層，其它均需要relu激活，默認無padding操作

nn.Conv2d對應的參數順序一定要記住:

1.in_channels:輸入的通道數或者深度

2.out_channels:輸出的通道數或者深度

3.kernel_size:卷積核的大小

4.stride:步長大小,默認1

5.padding:padding的大小,默認0

6.dilation:膨脹大小,默認1，暫時用不到

7.group:分組組數，默認1

8.bias:默認True，布爾值，是否用偏置值

9.padding_mode:默認用0填充

記不住參數順序也沒關系，但需要記住參數名稱