【Pytorch】10.CIFAR10模型搭建

本文主要是介绍【Pytorch】10.CIFAR10模型搭建，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

CIFAR10模型

是torchvision中官方给出的一个数据集,可以通过

dataset = torchvision.datasets.CIFAR10('./data', train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor())

来下载到指定文件夹

搭建CIFAR10模型

首先我们先去搜一下CIFAR10 model structure
在这里插入图片描述
可以看到，模型的训练步骤为

输入为3通道 32*32像素，通过5*5的卷积核进行卷积操作，得到32通道32*32像素
进行2*2卷积核的最大池化操作变为32通道16*16像素
进行5*5卷积核的卷积操作变为32通道16*16像素
进行2*2卷积核的最大池化操作变为32通道8*8像素
进行5*5卷积核的卷积操作变为64通道8*8像素
进行2*2卷积核的最大池化操作变为64通道4*4像素
进行Flatten全链接操作展开为1024长度
通过线性激活变为64长度
通过线性激活变为10长度
然后我们就可以进行搭建了

首层卷积层

输入为3通道 32*32像素，通过5*5的卷积核进行卷积操作，得到32通道32*32像素
因为输入输出都是32*32像素，所以我们就需要根据官方给出的公式来计算一下padding为多少
在这里插入图片描述
其中padding为未知变量，dilation为默认值1，stride为默认值1，kernel_size为5
根据输入输出都为32可以求出，padding为2

所以我们的首层卷积为输入3通道，输出32通道，卷积核为5，padding为2

self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=5, padding=2)

其它层的推导同理，这里就不过多赘述

最终结果

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdataset = torchvision.datasets.CIFAR10('./dataset', train=False, download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor())dataLoader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=64)class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=5, padding=2)self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)self.conv2 = nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=5, padding=2)self.pool2 = nn.MaxPool2d(2)self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=5, padding=2)self.pool3 = nn.MaxPool2d(2)self.flatten = nn.Flatten()self.fc1 = nn.Linear(1024, 64)self.fc2 = nn.Linear(64, 10)def forward(self, x):x = self.conv1(x)x = self.pool1(x)x = self.conv2(x)x = self.pool2(x)x = self.conv3(x)x = self.pool3(x)x = self.flatten(x)x = self.fc1(x)x = self.fc2(x)return xnet = Net()
# print(net)
input_test = torch.ones((64, 3, 32, 32))  # torch.ones用于模拟数据，用于检验定义的每层操作是否有错误
output_test = net(input_test)
# print(output.shape)
writer = SummaryWriter('./logs')
writer.add_graph(net, input_test)       # 给定网络的类和输入的 input