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  • Pytorch 从0开始学(6)——Conv2d 详解
    2021-01-26 20:37:24

    您是否在使用Conv2d时遇见问题了呢?

    您是否还在以Conv2d(128, 256, 3)的方式简单使用这个最具魅力的layer呢?

    想更了解Conv2d么?让我们一起来深入看看它的真容吧,让我们触到它更高端的用法。

    在第5节中,我们已经使用了Linear层来构建模型。其来自于torch.nn中

    首先,我们先对torch.nn 来个整体的认识。官方链接:

    可以看到,在torch.nn下包含了我们模型的概念、一些常用层、损失函数等的定义。我们不一一详细说,只说我们刚开始操作时最经常用到的。今天我们从最常用的2维卷积层说起。

    首先还是看官方文档对Conv2d的整体定义:

    Conv2d,就是用来实现2d卷积操作的。要使用好这个类,我们先得搞清楚它的输入参数都是些啥?

    in_channels —— 输入的channels数

    out_channels —— 输出的channels数

    kernel_size ——卷积核的尺寸,可以是方形卷积核、也可以不是,下边example可以看到

    stride —— 步长,用来控制卷积核移动间隔

    padding ——输入边沿扩边操作

    padding_mode ——扩边的方式

    bias ——是否使用偏置(即out = wx+b中的b)

    以上参数,均是大家了解相对较多的参数项目。

    dilation —— 这个参数简单说,设定了取数之间的间隔,下图可表达其意思

    dilation = 1

    dilation = 2

    上图中蓝色为选取进行卷积计算的值。通过对比,即可了解该选项的作用

    groups —— 进行分组卷积的组数

    这个参数的使用不太好理解,首先还是贴原文档的说明

    这个其实是将输入和输出进行分组,然后进行对应的映射,最后连接形成输出。引网络上的一张图,大概可以看出此参数的作用。引至:

    参数的输入数据格式如下:

    以上对参数进行了较为详尽的说明,基本上可以使用了!

    官方给出了几个例子

    1)方形卷积核、行列相同步长(With square kernels and equal stride)

    m = nn.Conv2d(16, 33, 3, stride=2)

    2)非方形卷积核、行列采用不同步长,并进行扩边

    m = nn.Conv2d(16, 33, (3, 5), stride=(2, 1), padding=(4, 2))

    3)非方形卷积核、行列采用不同步长、数据采用稀疏,并进行扩边

    m = nn.Conv2d(16, 33, (3, 5), stride=(2, 1), padding=(4, 2), dilation=(3, 1))

    通过以上例子,可知使用Conv2d的使用。

    最后,我们看下Conv2d的源码,通过底层看出其实现:

    该类的源码定义中,我们可以看到其中定义了3个函数:__init__、forward和conv2d_forward。__init__中可以看到,对相关参数进行了默认初始化;而在forward中,表明了这个底层实现函数是采用的nn.functional.conv2d来实现。

    以上,就对该类的使用进行了一次梳理,希望大家使用起来更加顺畅!

    【备注】

    由于也是刚转战pytorch,有错误的地方,望各位大佬指正。也希望有兴趣一起学习的朋友一起加入进来

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    pytorch 的二维卷积 torch.Conv2d,宽高计算公式如下所示(假设宽高相同,这里只讨论宽的公式,高的公式类似):

    W o u t = W i n + 2 × p a d d i n g − d i l a t i o n × ( k e r n e l s i z e − 1 ) − 1 s t r i d e + 1 W_{out} = \frac{W_{in} + 2 \times \mathrm{padding} - \mathrm{dilation} \times (\mathrm{kernelsize}-1)-1}{\mathrm{stride}} + 1 Wout=strideWin+2×paddingdilation×(kernelsize1)1+1

    其中 dilation 为膨胀系数,kernel size 为 卷积核大小,一个膨胀系数为 2 的效果如下动图所示:

    由此可见,一个膨胀系数为 d d d 的卷积核的感受野范围是 d × ( k s − 1 ) + 1 \mathrm{d} \times (\mathrm{ks} -1) + 1 d×(ks1)+1,例如一个膨胀系数为 2 的 3 × 3 3 \times 3 3×3 卷积核,其感受野范围是 5 × 5 ( 2 ∗ 2 + 1 ) 5 \times 5(2 * 2 + 1) 5×522+1。所以感受野宽度为 W r f = d i l a t i o n × ( k e r n e l s i z e − 1 ) + 1 W_\mathrm{rf}=\mathrm{dilation} \times (\mathrm{kernelsize}-1)+1 Wrf=dilation×(kernelsize1)+1。上述宽高公式变形后为
    W o u t = W i n + 2 × p a d d i n g − ( d i l a t i o n × ( k e r n e l s i z e − 1 ) + 1 ) s t r i d e + 1 = W i n + 2 × p a d d i n g − W r f s t r i d e + 1 \begin{aligned} W_{out} &= \frac{W_{in} + 2 \times \mathrm{padding} - (\mathrm{dilation} \times (\mathrm{kernelsize}-1)+1)}{\mathrm{stride}} + 1 \\ &=\frac{W_{in} + 2 \times \mathrm{padding} - W_\mathrm{rf}}{\mathrm{stride}} + 1 \end{aligned} Wout=strideWin+2×padding(dilation×(kernelsize1)+1)+1=strideWin+2×paddingWrf+1

    当膨胀系数 d = 1 d=1 d=1 时,感受野宽度 W r f = k e r n e l s i z e W_\mathrm{rf}=\mathrm{kernelsize} Wrf=kernelsize,当 p a d d i n g = 0 \mathrm{padding} = 0 padding=0 时,上述式子为
    W o u t = W i n − k e r n e l s i z e s t r i d e + 1 W_{out} = \frac{W_{in} - \mathrm{kernelsize}}{\mathrm{stride}} + 1 Wout=strideWinkernelsize+1

    默认参数 stride=1, padding=0, dilation=1 下的公式为
    W o u t = W i n − k e r n e l s i z e + 1 W_{out}=W_{in}-\mathrm{kernelsize} + 1 Wout=Winkernelsize+1

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    卷积函数tf.nn.conv2d

    1. tf.nn.conv2d

    在TensorFlow 的程序中加入卷积层是非常容易的。最常用的方法是 tf.nn.conv2d方法,用于在计算图中加入2D 卷积算子。简单的用法如下:

    tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None,name=None)

    2. 参数

    除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数:

    第一个参数input:需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels] 这样的shape,具体含义是 [训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数],注意这是一个4维的Tensor,要求类型为float32和float64其中之一

    第二个参数filter:卷积核大小,它要求是一个Tensor,具有[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]这样的shape,具体含义是[卷积核的高度,卷积核的宽度,图像通道数,卷积核个数],要求类型与参数input相同,filter的通道数要求与input的in_channels一致,有一个地方需要注意,第三维in_channels,就是参数input的第四维

    第三个参数strides:表示步长,卷积时在图像每一维的步长,这是一个一维的向量,长度4,strides[0]=strides[3]=1

    第四个参数padding:表示边界的处理方式,string类型的量,只能是”SAME”,”VALID”其中之一,这个值决定了不同的卷积方式. 有效填充,边缘填充

    第五个参数:use_cudnn_on_gpu:bool类型,是否使用cudnn加速,默认为true

    data_format: string类型的量 “NHWC”, “NCHW”, 默认为”NHWC”。指定输入输出数据格式,默认格式为”NHWC”, 数据按这样的顺序存储: [batch, in_height, in_width, in_channels],也可以用这种方式:”NCHW”, 数据按这样的顺序存储: [batch, in_channels, in_height, in_width]

    结果返回一个Tensor,这个输出,就是我们常说的feature map,type与input相同

    3. 边界填充padding

    当卷积核与图像重叠时,它应当落在图像的边界内。有时,两者尺寸可能不匹配,一种较好的补救策略是对图像缺失的区域进行填充,即边界填充。

    TensorFlow会用0进行边界填充,或当卷积核与图像尺寸不匹配,但又不允许卷积核跨越图像边界时,会引发一个错误。

    tf.nn.conv2d的零填充数量或错误状态是由参数padding控制的,它的取值可以是SAME或VALID。

    ·SAME:卷积输出与输入的尺寸相同。这里在计算如何跨越图像时,并不考虑滤波器的尺寸。选用该设置时,缺失的像素将用0填充,卷积核扫过的像素数将超过图像的实际像素数。

    ·VALID:在计算卷积核如何在图像上跨越时,需要考虑滤波器的尺寸。这会使卷积核尽量不越过图像的边界。在某些情形下,可能边界也会被填充。

    在计算卷积时,最好能够考虑图像的尺寸,如果边界填充是必要的,则TensorFlow会有一些内置选项。在大多数比较简单的情形下,SAME都是一个不错的选择。当指定跨度参数后,如果输入和卷积核能够很好地工作,则推荐使用VALID。关于这两个参数的更多介绍,请参考

    4. 数据格式data_format

    tf.nn.conv2d文档详细解释了如何修改data_format(数据格式),以使input、kernel和strides遵循某种与到目前为止所使用的格式不同的格式。

    如果有某个输入张量未遵循[batch_size,height,width,channel]标准,则修改该格式便非常有用。除了修改输入的格式,使之与标准匹配外,也可修改data_format参数以使用一种不同的布局。

    data_format:该参数可取为“NHWC”或“NCHW”,默认值为“NHWC”,用于指定输入和输出数据的格式。

    当取默认格式“NHWC”时,数据的存储顺序为[batch,in_height,in_width,in_channels]。

    若该参数取为“NCHW”,数据存储顺序为[batch,in_channels,in_height,in_width]。

    数据格式定义:

    N 批数据中的张量数目.即batch_size

    H 每个批数据中张量的高度

    W 每个批数据中张量的宽度

    C 每个批数据中张量的通道数

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  • nn.Conv2d卷积输入输出公式

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    nn.Conv2d中的padding操作,pytorch同tensorflow不同,padding没有“SAME”和“VALID”选项,根据熟人padding=(X,Y)来决定在哪里进行padding。**则第一个参数表示高度(上下)上面的padding,第2个参数表示宽度...

    在这里插入图片描述
    注意事项:

    nn.Conv2d中的padding操作,pytorch同tensorflow不同,padding没有“SAME”和“VALID”选项,根据熟人padding=(X,Y)来决定在哪里进行padding。**则第一个参数表示高度(上下)上面的padding,第2个参数表示宽度(左右)上面的。**如下图
    在这里插入图片描述

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空空如也

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conv2d 公式