pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法
时间：2021-09-22 07:09:23|栏目：Python代码|点击： 次
当使用pytorch写网络结构的时候，本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少？一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推，但是总是算错。
后来发现，写完卷积层后可以根据模拟神经网络的前向传播得出这个。
全连接层的input_features是多少。首先来看一下这个简单的网络。这个卷积的Sequential本人就不再??嗦了，现在看nn.Linear(？？？, 4096)这个全连接层的第一个参数该为多少呢？
请看下文详解。
class AlexNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(AlexNet, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=11, stride=4),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)
)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(？？？, 4096)
......
......
)
首先，我们先把forward写一下：
def forward(self, x):
x = self.conv(x)
print x.size()
就写到这里就可以了。其次，我们初始化一下网络，随机一个输入：
import torch from Alexnet.AlexNet import * from torch.autograd import Variable if __name__ == '__main__': net = AlexNet() data_input = Variable(torch.randn([1, 3, 96, 96])) # 这里假设输入图片是96x96 print data_input.size() net(data_input)
结果如下：
(1L, 3L, 96L, 96L) (1L, 256L, 1L, 1L)
显而易见，咱们这个全连接层的input_features为256。
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