感谢伯禹学习平台，本次学习将记录记录如何使用Pytorch高效实现网络，熟练掌握Pytorch的基础知识,记录不包含理论知识的细节展开。

一：批归一化

1.对全连接层做批量归一化

位置：全连接层中的仿射变换和激活函数之间。
全连接：

批量归一化：

这⾥ϵ > 0是个很小的常数，保证分母大于0

引入可学习参数：拉伸参数γ和偏移参数β。若和，批量归一化无效。

2.对卷积层做批量归⼀化

位置：卷积计算之后、应⽤激活函数之前。
如果卷积计算输出多个通道，我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化，且每个通道都拥有独立的拉伸和偏移参数。
计算：对单通道，batchsize=m,卷积计算输出=pxq
对该通道中m×p×q个元素同时做批量归一化,使用相同的均值和方差。

3.预测时的批量归⼀化

训练：以batch为单位,对每个batch计算均值和方差。
预测：输入batch通常是1，此时需要使用移动平均估算整个训练数据集的样本均值和方差。

为了方便理解，实现代码参考

import torch
from torch import nn, optim
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import sys
sys.path.append("/home/kesci/input/") 
import d2lzh1981 as d2l
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

def batch_norm(is_training, X, gamma, beta, moving_mean, moving_var, eps, momentum):
    # 判断当前模式是训练模式还是预测模式
    if not is_training:
        # 如果是在预测模式下，直接使用传入的移动平均所得的均值和方差
        X_hat = (X - moving_mean) / torch.sqrt(moving_var + eps)
    else:
        assert len(X.shape) in (2, 4)
        if len(X.shape) == 2:
            # 使用全连接层的情况，计算特征维上的均值和方差
            mean = X.mean(dim=0)
            var = ((X - mean) ** 2).mean(dim=0)
        else:
            # 使用二维卷积层的情况，计算通道维上（axis=1）的均值和方差。这里我们需要保持
            # X的形状以便后面可以做广播运算
            mean = X.mean(dim=0, keepdim=True).mean(dim=2, keepdim=True).mean(dim=3, keepdim=True)
            var = ((X - mean) ** 2).mean(dim=0, keepdim=True).mean(dim=2, keepdim=True).mean(dim=3, keepdim=True)
        # 训练模式下用当前的均值和方差做标准化
        X_hat = (X - mean) / torch.sqrt(var + eps)
        # 更新移动平均的均值和方差
        moving_mean = momentum * moving_mean + (1.0 - momentum) * mean
        moving_var = momentum * moving_var + (1.0 - momentum) * var
    Y = gamma * X_hat + beta  # 拉伸和偏移
    return Y, moving_mean, moving_var

定义pytorch的继承类

class BatchNorm(nn.Module):
    def __init__(self, num_features, num_dims):
        super(BatchNorm, self).__init__()
        if num_dims == 2:
            shape = (1, num_features) #全连接层输出神经元
        else:
            shape = (1, num_features, 1, 1)  #通道数
        # 参与求梯度和迭代的拉伸和偏移参数，分别初始化成0和1
        self.gamma = nn.Parameter(torch.ones(shape))
        self.beta = nn.Parameter(torch.zeros(shape))
        # 不参与求梯度和迭代的变量，全在内存上初始化成0
        self.moving_mean = torch.zeros(shape)
        self.moving_var = torch.zeros(shape)

    def forward(self, X):
        # 如果X不在内存上，将moving_mean和moving_var复制到X所在显存上
        if self.moving_mean.device != X.device:
            self.moving_mean = self.moving_mean.to(X.device)
            self.moving_var = self.moving_var.to(X.device)
        # 保存更新过的moving_mean和moving_var, Module实例的traning属性默认为true, 调用.eval()后设成false
        Y, self.moving_mean, self.moving_var = batch_norm(self.training, 
            X, self.gamma, self.beta, self.moving_mean,
            self.moving_var, eps=1e-5, momentum=0.9)
        return Y

简单实现

# out_channels 表示上一层的输出维度，在卷积的时候表示输出通道数
nn.BatchNorm2d(out_channels)
nn.BatchNorm1d(out_channels)

二：残差网络（ResNet）

深度学习的问题：深度CNN网络达到一定深度后再一味地增加层数并不能带来进一步地分类性能提高，反而会招致网络收敛变得更慢，准确率也变得更差。

残差块（Residual Block）

恒等映射：
左边：f(x)=x
右边：f(x)-x=0 （易于捕捉恒等映射的细微波动，这里设计映射的一个概念）

image

在残差块中，输⼊可通过跨层的数据线路更快 地向前传播。

class Residual(nn.Module):  # 本类已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用
    #可以设定输出通道数、是否使用额外的1x1卷积层来修改通道数以及卷积层的步幅。
    def __init__(self, in_channels, out_channels, use_1x1conv=False, stride=1):
        super(Residual, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, stride=stride)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        # 如果输入输出尺寸不一致，使用（1，1）的卷积对输入进行调整
        if use_1x1conv:
            self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride)
        else:
            self.conv3 = None
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)

    def forward(self, X):
        Y = F.relu(self.bn1(self.conv1(X)))
        Y = self.bn2(self.conv2(Y))
        if self.conv3:
            X = self.conv3(X)
        return F.relu(Y + X)

通过堆叠Residual可以实现resnet_block

def resnet_block(in_channels, out_channels, num_residuals, first_block=False):
    if first_block:
        assert in_channels == out_channels # 第一个模块的通道数同输入通道数一致
    blk = []
    for i in range(num_residuals):
        if i == 0 and not first_block:
            blk.append(Residual(in_channels, out_channels, use_1x1conv=True, stride=2))
        else:
            blk.append(Residual(out_channels, out_channels))
    #这里使用了Sequential，blk是一个列表可以如此转化
    return nn.Sequential(*blk)

如果想实现类似resnet18，经典模型，可直接使用，也可以使用如上的resnet_block实现

from torchvision.models import models
cnn = models.resnet18()

二：稠密连接网络（DenseNet）

image

主要构建模块：

稠密块（dense block）： 定义了输入和输出是如何连结的。
过渡层（transition layer）：用来控制通道数，使之不过大。

稠密块

# densenlock conv结构
def conv_block(in_channels, out_channels):
    blk = nn.Sequential(nn.BatchNorm2d(in_channels), 
                        nn.ReLU(),
                        nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1))
    return blk
# 堆叠densenlock conv实现DenseBlock与resnet类似的思路
class DenseBlock(nn.Module):
    def __init__(self, num_convs, in_channels, out_channels):
        super(DenseBlock, self).__init__()
        net = []
        for i in range(num_convs):
            #这里需要计算的就是输出的维度，注意是一个累加的过程
            in_c = in_channels + i * out_channels
            net.append(conv_block(in_c, out_channels))
        # 这里学会了可以使用ModuleList将列表中的Sequential接起来
        self.net = nn.ModuleList(net)
        self.out_channels = in_channels + num_convs * out_channels # 计算输出通道数

    def forward(self, X):
        for blk in self.net:
            Y = blk(X)
            X = torch.cat((X, Y), dim=1)  # 在通道维上将输入和输出连结
        return X