如何訓練神經網路—CNN簡介 「Pytorch基礎知識」

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如何訓練你的神經網路
這篇博客文章將帶您了解PyTorch中不同類型的CNN操作。在此博客文章中，我們將使用torch.nn實現一維和二維卷積。

什麼是CNN？

卷積神經網路是一種神經網路，主要用於圖像處理應用程序。 CNN的其他應用是在順序數據中，例如音頻，時間序列和NLP。 卷積是CNN的主要構建塊之一。 術語卷積是指兩個函數的數學組合以產生第三個函數。 它合併了兩組信息。

在這裡我們不會討論太多的理論。 在線上有很多很棒的資料可供選擇。

CNN操作的類型

CNN主要用於圍繞圖像，音頻，視頻，文本和時間序列建模的應用程序。 有3種類型的卷積運算。

• 1D卷積-主要用於輸入是連續的（例如文本或音頻）的地方。
• 2D卷積-主要用於輸入為圖像的情況。
• 3D卷積-主要用於3D醫學成像或檢測視頻中的事件。 這超出了本博客文章的範圍。 我們將只關注前兩個。

一維輸入的一維卷積

過濾器沿單個尺寸滑動以產生輸出。 下圖來自該Stackoverflow答案。

1D Convolution for 1D Input [Image [1]]

2D輸入的1D卷積

1D Convolution for 2D Input [Image [2]]

2D輸入的2D卷積

2D Convolution for 2D Input [Image [3]]

請查看此Stackoverflow答案，以獲取有關不同類型的CNN操作的更多信息。

幾個關鍵術語

解釋了2D卷積和2D輸入的術語。 圖片，因為我找不到1D卷積的相關可視化。

卷積運算

為了計算卷積運算後的輸出尺寸，我們可以使用以下公式。

Convolution Output Formula [Image [4]]

內核/濾波器如下圖所示在輸入信號上滑動。 您可以看到過濾器（綠色正方形）在我們的輸入（藍色正方形）上滑動，並且卷積的總和進入特徵圖（紅色正方形）。

Convolution Operation [Image [5]]

過濾器/內核

使用濾波器對輸入圖像執行卷積。 卷積的輸出稱為特徵圖。

Filter [Image [6]]

在CNN術語中，3×3矩陣稱為"過濾器"或"內核"或"特徵檢測器"，通過在圖像上滑動過濾器並計算點積而形成的矩陣稱為"卷積特徵"或"激活" 地圖"或"功能地圖"。 重要的是要注意，濾鏡充當原始輸入圖像的特徵檢測器。

更多過濾器=更多功能圖=更多功能。

過濾器不過是數字矩陣。 以下是不同類型的過濾器-

Different types of filters [Image [7]]

步幅

步幅指定在每個步驟中移動卷積過濾器多少。

Stride of 1 [Image [8]]

如果我們希望重疊減少，我們可以有更大的步幅。 由於我們跳過了潛在的位置，因此這也使得生成的特徵圖更小。 下圖演示了步幅為2。請注意，特徵圖變得更小。

Stride of 2 [Image [9]]

填充

在這裡，我們保留了來自邊界的更多信息，並保留了圖像的大小。

Padding [Image [10]]

我們看到特徵圖的大小小於輸入，因為卷積濾波器需要包含在輸入中。 如果要保持相同的尺寸，可以使用填充將輸入用零包圍。

池化

我們應用池化以減少維數。

Max Pooling [Image [11]]

• 合併可減小輸入的大小並使特徵尺寸更小。
• 由於較小的空間大小，因此減少了網路中的參數數量。 這有助於防止過度擬合。
• 合併使網路對於圖像中的失真具有魯棒性，因為我們採用鄰域中像素值的合計（最大值，總和，平均值等）。

導入庫

import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoader

輸入數據

首先，我們定義一些輸入張量，我們將在整個博客文章中使用這些張量。

input_1d是一維浮點張量。 input_2d是一個二維浮點張量。 input_2d_img是表示圖像的3維浮點張量。

input_1d = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], dtype = torch.float)input_2d = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]], dtype = torch.float)input_2d_img = torch.tensor([[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]], [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]], [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]], dtype = torch.float)###################### OUTPUT ######################Input 1D:input_1d.shape:  torch.Size([10])input_1d:  tensor([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.])====================================================================Input 2D:input_2d.shape:  torch.Size([2, 5])input_2d: tensor([[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.],        [ 6.,  7.,  8.,  9., 10.]])====================================================================input_2d_img:input_2d_img.shape:  torch.Size([3, 3, 10])input_2d_img: tensor([[[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],         [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],         [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.]],        [[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],         [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],         [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.]],        [[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],         [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],         [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.]]])

一維卷積

nn.Conv1d（）對輸入應用一維卷積。 nn.Conv1d（）期望輸入為[batch_size，input_channels，signal_length]形狀。

您可以在PyTorch官方文檔中查看完整的參數列表。 必需的參數是—

• in_channels（python：int）—輸入信號中的通道數。 這應該等於輸入張量中的通道數。
• out_channels（python：int）—卷積產生的通道數。
• kernel_size（python：int或元組）—卷積內核的大小。

Conv1d-輸入1d

Conv1d-Input1d Example [Image [12]]

輸入是一維信號，由10個數字組成。 我們將其轉換為大小為[1，1，10]的張量。

input_1d = input_1d.unsqueeze(0).unsqueeze(0)input_1d.shape###################### OUTPUT ######################torch.Size([1, 1, 10])

CNN輸出，其中out_channels = 1，kernel_size = 3和stride = 1。

cnn1d_1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=3, stride=1)print("cnn1d_1: \n")print(cnn1d_1(input_1d).shape, "\n")print(cnn1d_1(input_1d))###################### OUTPUT ######################cnn1d_1: torch.Size([1, 1, 8]) tensor([[[-1.2353, -1.4051, -1.5749, -1.7447, -1.9145, -2.0843, -2.2541, -2.4239]]], grad_fn=<SqueezeBackward1>)

CNN輸出，其中out_channels = 1，kernel_size = 3和stride = 2。

cnn1d_2 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=3, stride=2)print("cnn1d_2: \n")print(cnn1d_2(input_1d).shape, "\n")print(cnn1d_2(input_1d))###################### OUTPUT ######################cnn1d_2: torch.Size([1, 1, 4]) tensor([[[0.5107, 0.3528, 0.1948, 0.0368]]], grad_fn=<SqueezeBackward1>)

CNN輸出，其中out_channels = 1，kernel_size = 2和stride = 1。

cnn1d_3 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=2, stride=1)print("cnn1d_3: \n")print(cnn1d_3(input_1d).shape, "\n")print(cnn1d_3(input_1d))###################### OUTPUT ######################cnn1d_3: torch.Size([1, 1, 9]) tensor([[[0.0978, 0.2221, 0.3465, 0.4708, 0.5952, 0.7196, 0.8439, 0.9683, 1.0926]]], grad_fn=<SqueezeBackward1>)

CNN輸出，其中out_channels = 5，kernel_size = 3，stride = 2。

cnn1d_4 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=5, kernel_size=3, stride=1)print("cnn1d_4: \n")print(cnn1d_4(input_1d).shape, "\n")print(cnn1d_4(input_1d))###################### OUTPUT ######################cnn1d_4: torch.Size([1, 5, 8]) tensor([[[-1.8410e+00, -2.8884e+00, -3.9358e+00, -4.9832e+00, -6.0307e+00,-7.0781e+00, -8.1255e+00, -9.1729e+00],         [-4.6073e-02, -3.4436e-02, -2.2799e-02, -1.1162e-02,  4.7439e-04,1.2111e-02,  2.3748e-02,  3.5385e-02],         [-1.5541e+00, -1.8505e+00, -2.1469e+00, -2.4433e+00, -2.7397e+00, -3.0361e+00, -3.3325e+00, -3.6289e+00],         [ 6.6593e-01,  1.2362e+00,  1.8066e+00,  2.3769e+00,  2.9472e+00, 3.5175e+00,  4.0878e+00,  4.6581e+00],         [ 2.0414e-01,  6.0421e-01,  1.0043e+00,  1.4044e+00,  1.8044e+00,2.2045e+00,  2.6046e+00,  3.0046e+00]]], grad_fn=<SqueezeBackward1>)

Conv1d-輸入2d

要將1D卷積應用於2d輸入信號，我們可以執行以下操作。 首先，我們定義大小為[1、2、5]的輸入張量，其中batch_size = 1，input_channels = 2和signal_length = 5。

input_2d = input_2d.unsqueeze(0)input_2d.shape###################### OUTPUT ######################torch.Size([1, 2, 5])

CNN輸出in_channels = 2，out_channels = 1，kernel_size = 3，stride = 1。

cnn1d_5 = nn.Conv1d(in_channels=2, out_channels=1, kernel_size=3, stride=1)print("cnn1d_5: \n")print(cnn1d_5(input_2d).shape, "\n")print(cnn1d_5(input_2d))###################### OUTPUT ######################cnn1d_5: torch.Size([1, 1, 3]) tensor([[[-6.6836, -7.6893, -8.6950]]], grad_fn=<SqueezeBackward1>)

CNN輸出in_channels = 2，out_channels = 1，kernel_size = 3，stride = 2。

cnn1d_6 = nn.Conv1d(in_channels=2, out_channels=1, kernel_size=3, stride=2)print("cnn1d_6: \n")print(cnn1d_6(input_2d).shape, "\n")print(cnn1d_6(input_2d))###################### OUTPUT ######################cnn1d_6: torch.Size([1, 1, 2]) tensor([[[-3.4744, -3.7142]]], grad_fn=<SqueezeBackward1>)

CNN輸出，其中in_channels = 2，out_channels = 1，kernel_size = 2，stride = 1。

cnn1d_7 = nn.Conv1d(in_channels=2, out_channels=1, kernel_size=2, stride=1)print("cnn1d_7: \n")print(cnn1d_7(input_2d).shape, "\n")print(cnn1d_7(input_2d))###################### OUTPUT ######################cnn1d_7: torch.Size([1, 1, 4]) tensor([[[0.5619, 0.6910, 0.8201, 0.9492]]], grad_fn=<SqueezeBackward1>)

CNN輸出，其中in_channels = 2，out_channels = 5，kernel_size = 3，stride = 1。

cnn1d_8 = nn.Conv1d(in_channels=2, out_channels=5, kernel_size=3, stride=1)print("cnn1d_8: \n")print(cnn1d_8(input_2d).shape, "\n")print(cnn1d_8(input_2d))###################### OUTPUT ######################cnn1d_8: torch.Size([1, 5, 3]) tensor([[[ 1.5024,  2.4199,  3.3373],         [ 0.2980, -0.0873, -0.4727],         [ 1.5443,  1.7086,  1.8729],         [ 2.6177,  3.2974,  3.9772],         [-2.5145, -2.2906, -2.0668]]], grad_fn=<SqueezeBackward1>)

2D卷積

nn.Conv2d（）在輸入上應用2D卷積。 nn.Conv2d（）希望輸入的形狀為[batch_size，input_channels，input_height，input_width]。

您可以在PyTorch官方文檔中查看完整的參數列表。 必需的參數是—

• in_channels（python：int）— 2d輸入中的通道數，例如 圖片。
• out_channels（python：int）—卷積產生的通道數。
• kernel_size（python：int或元組）—卷積內核的大小

Conv2d-輸入2d

Convolution with 3 channels [Image [13] credits]

要將2D卷積應用於2d輸入信號（例如圖像），我們可以執行以下操作。 首先，我們定義大小為[1、3、3、10]的輸入張量，其中batch_size = 1，input_channels = 3，input_height = 3，input_width = 10。

input_2d_img = input_2d_img.unsqueeze(0)input_2d_img.shape###################### OUTPUT ######################torch.Size([1, 3, 3, 10])

CNN輸出in_channels = 3，out_channels = 1，kernel_size = 3，stride = 1。

cnn2d_1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=1, kernel_size=3, stride=1)print("cnn2d_1: \n")print(cnn2d_1(input_2d_img).shape, "\n")print(cnn2d_1(input_2d_img))###################### OUTPUT ######################cnn2d_1: torch.Size([1, 1, 1, 8]) tensor([[[[-1.0716, -1.5742, -2.0768, -2.5793, -3.0819, -3.5844, -4.0870,-4.5896]]]], grad_fn=<MkldnnConvolutionBackward>)

CNN輸出in_channels = 3，out_channels = 1，kernel_size = 3，stride = 2。

cnn2d_2 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=1, kernel_size=3, stride=2)print("cnn2d_2: \n")print(cnn2d_2(input_2d_img).shape, "\n")print(cnn2d_2(input_2d_img))###################### OUTPUT ######################cnn2d_2: torch.Size([1, 1, 1, 4]) tensor([[[[-0.7407, -1.2801, -1.8195, -2.3590]]]],       grad_fn=<MkldnnConvolutionBackward>)

CNN輸出，其中in_channels = 3，out_channels = 1，kernel_size = 2，stride = 1。

cnn2d_3 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=1, kernel_size=2, stride=1)print("cnn2d_3: \n")print(cnn2d_3(input_2d_img).shape, "\n")print(cnn2d_3(input_2d_img))###################### OUTPUT ######################cnn2d_3: torch.Size([1, 1, 2, 9]) tensor([[[[-0.8046, -1.5066, -2.2086, -2.9107, -3.6127, -4.3147, -5.0167, -5.7188, -6.4208],          [-0.8046, -1.5066, -2.2086, -2.9107, -3.6127, -4.3147, -5.0167,-5.7188, -6.4208]]]], grad_fn=<MkldnnConvolutionBackward>)

CNN輸出，其中in_channels = 3，out_channels = 5，kernel_size = 3，stride = 1。

cnn2d_4 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=5, kernel_size=3, stride=1)print("cnn2d_4: \n")print(cnn2d_4(input_2d_img).shape, "\n")print(cnn2d_4(input_2d_img))###################### OUTPUT ######################cnn2d_4: torch.Size([1, 5, 1, 8]) tensor([[[[-2.0868e+00, -2.7669e+00, -3.4470e+00, -4.1271e+00, -4.8072e+00, -5.4873e+00, -6.1673e+00, -6.8474e+00]],         [[-4.5052e-01, -5.5917e-01, -6.6783e-01, -7.7648e-01, -8.8514e-01, -9.9380e-01, -1.1025e+00, -1.2111e+00]],         [[ 6.6228e-01,  8.3826e-01,  1.0142e+00,  1.1902e+00,  1.3662e+00,1.5422e+00,  1.7181e+00,  1.8941e+00]],         [[-5.4425e-01, -1.2149e+00, -1.8855e+00, -2.5561e+00, -3.2267e+00, -3.8973e+00, -4.5679e+00, -5.2385e+00]],         [[ 2.0564e-01,  1.6357e-01,  1.2150e-01,  7.9434e-02,  3.7365e-02, -4.7036e-03, -4.6773e-02, -8.8842e-02]]]],       grad_fn=<MkldnnConvolutionBackward>)

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(本文翻譯自Akshaj Verma的文章《[Pytorch Basics] How to train your Neural Net — Intro to CNN》，參考：https://towardsdatascience.com/pytorch-basics-how-to-train-your-neural-net-intro-to-cnn-26a14c2ea29)