vgg16 python自定义

原创

mob64ca12e8d855 2023-09-14 08:47:30 ©著作权

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VGG16模型的Python自定义实现

引言

深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最常用的神经网络模型之一。在这篇文章中，我们将介绍VGG16模型的Python自定义实现。VGG16是由牛津大学计算机视觉组（Oxford's Visual Geometry Group）提出的一种卷积神经网络模型，被广泛应用于图像分类任务。

VGG16模型简介

VGG16模型由16层卷积层和3层全连接层组成，是一种深度的卷积神经网络。该模型的特点是使用了多个小尺寸的卷积核来替代大尺寸的卷积核，从而增加网络的深度。VGG16模型的结构如下所示：

![VGG16 Architecture](

Python代码实现

首先，我们需要导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn

接下来，我们定义VGG16类，继承自nn.Module类：

class VGG16(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(VGG16, self).__init__()
        
        # 定义卷积层
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
        )
        
        # 定义全连接层
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, num_classes),
        )

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

在以上代码中，我们首先定义了卷积层部分，然后定义了全连接层部分。forward方法将输入数据传递给卷积层和全连接层，并返回网络的输出。