从基础到精通：手把手教你用PyTorch复刻VGG16神经网络模型

后端

2023-05-07 17:00:49

VGG16：一个图像分类的神经网络模型

简介

神经网络在图像分类领域取得了巨大成功，而 VGG16 就是其中最著名的模型之一。在这个博客中，我们将深入了解 VGG16 模型，从其结构到实现，再到它的卓越性能。

VGG16 模型

VGG16 是由牛津大学视觉几何组开发的深度卷积神经网络。它以其简单且对称的结构著称，由 16 层组成，包括卷积层、最大池化层和全连接层。

VGG16 的主要特点是：

深度： 16 层的深度结构允许模型从图像中学习复杂而高级的特征。
对称： 模型结构对称，由重复的卷积层和最大池化层组成，这有助于简化模型的设计和训练。
简单： VGG16 只使用 3x3 的卷积核和 2x2 的最大池化层，这使得模型易于理解和实现。

实现

在 PyTorch 中实现 VGG16 模型相对简单，我们可以使用以下步骤：

导入必要的库。
定义 VGG16 模型的结构，包括卷积层、最大池化层和全连接层。
准备训练和测试数据集。
定义损失函数和优化器。
训练模型。
评估模型的性能。

以下是一个 VGG16 模型的 PyTorch 实现示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

class VGG16(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(VGG16, self).__init__()
        self.conv_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        self.fc_layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(4096, 1000)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.conv_layers(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc_layers(x)
        return x

# 训练模型
model = VGG16()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

# 评估模型性能
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in test_loader:
        images, labels = data
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))