关于机器学习:PyTorch-nn网络层卷积层

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nn 网络层 - 卷积层

1D/2D/3D 卷积

卷积有一维卷积、二维卷积、三维卷积。个别状况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。比方在图片上的卷积就是二维卷积。

一维卷积

二维卷积

三维卷积

二维卷积：nn.Conv2d()

nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,
                 padding=0, dilation=1, groups=1,
                 bias=True, padding_mode='zeros')

这个函数的性能是对多个二维信号进行二维卷积，主要参数如下：

• in\_channels：输出通道数
• out\_channels：输入通道数，等价于卷积核个数
• kernel\_size：卷积核尺寸
• stride：步长
• padding：填充宽度，次要是为了调整输入的特色图大小，个别把 padding 设置适合的值后，放弃输出和输入的图像尺寸不变。
• dilation：空洞卷积大小，默认为 1，这时是规范卷积，罕用于图像宰割工作中，次要是为了晋升感触野
• groups：分组卷积设置，次要是为了模型的轻量化，如在 ShuffleNet、MobileNet、SqueezeNet 中用到
• bias：偏置

卷积尺寸计算

简化版卷积尺寸计算

这里不思考空洞卷积，假如输出图片大小为 $ I \times I$，卷积核大小为 $k \times k$，stride 为 $s$，padding 的像素数为 $p$，图片通过卷积之后的尺寸 $O$ 如下：

$O = \displaystyle\frac{I -k + 2 \times p}{s} +1$

上面例子的输出图片大小为 $5 \times 5$，卷积大小为 $3 \times 3$，stride 为 1，padding 为 0，所以输入图片大小为 $\displaystyle\frac{5 -3 + 2 \times 0}{1} +1 = 3$。

完整版卷积尺寸计算

完整版卷积尺寸计算思考了空洞卷积，假如输出图片大小为 $ I \times I$，卷积核大小为 $k \times k$，stride 为 $s$，padding 的像素数为 $p$，dilation 为 $d$，图片通过卷积之后的尺寸 $O$ 如下：。

$O = \displaystyle\frac{I – d \times (k-1) + 2 \times p -1}{s} +1$

卷积网络示例

这里应用 input * channel 为 3，output\_channel 为 1，卷积核大小为 $3 \times 3$ 的卷积核 nn.Conv2d(3, 1, 3)，应用nn.init.xavier_normal*() 办法初始化网络的权值。代码如下：

import os
import torch.nn as nn
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from matplotlib import pyplot as plt
from common_tools import transform_invert, set_seed

set_seed(3)  # 设置随机种子

# ================================= load img ==================================
path_img = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "imgs", "lena.png")
print(path_img)
img = Image.open(path_img).convert('RGB')  # 0~255

# convert to tensor
img_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
img_tensor = img_transform(img)
# 增加 batch 维度
img_tensor.unsqueeze_(dim=0)    # C*H*W to B*C*H*W

# ================================= create convolution layer ==================================

# ================ 2d
flag = 1
# flag = 0
if flag:
    conv_layer = nn.Conv2d(3, 1, 3)   # input:(i, o, size) weights:(o, i , h, w)
    # 初始化卷积层权值
    nn.init.xavier_normal_(conv_layer.weight.data)
    # nn.init.xavier_uniform_(conv_layer.weight.data)
    # calculation
    img_conv = conv_layer(img_tensor)

# ================ transposed
# flag = 1
flag = 0
if flag:
    conv_layer = nn.ConvTranspose2d(3, 1, 3, stride=2)   # input:(input_channel, output_channel, size)
    # 初始化网络层的权值
    nn.init.xavier_normal_(conv_layer.weight.data)

    # calculation
    img_conv = conv_layer(img_tensor)

# ================================= visualization ==================================
print("卷积前尺寸:{}\n 卷积后尺寸:{}".format(img_tensor.shape, img_conv.shape))
img_conv = transform_invert(img_conv[0, 0:1, ...], img_transform)
img_raw = transform_invert(img_tensor.squeeze(), img_transform)
plt.subplot(122).imshow(img_conv, cmap='gray')
plt.subplot(121).imshow(img_raw)
plt.show()

通过 conv_layer.weight.shape 查看卷积核的 shape 是(1, 3, 3, 3)，对应是(output_channel, input_channel, kernel_size, kernel_size)。所以第一个维度对应的是卷积核的个数，每个卷积核都是(3,3,3)。尽管每个卷积核都是 3 维的，执行的却是 2 维卷积。上面这个图展现了这个过程。

也就是每个卷积核在 input\_channel 维度再划分，这里 input\_channel 为 3，那么这时每个卷积核的 shape 是(3, 3)。3 个卷积核在输出图像的每个 channel 上卷积后失去 3 个数，把这 3 个数相加，再加上 bias，失去最初的一个输入。

转置卷积：nn.ConvTranspose()

转置卷积又称为反卷积 (Deconvolution) 和局部逾越卷积 (Fractionally strided Convolution)，用于对图像进行上采样。

失常卷积如下：

原始的图片尺寸为 $4 \times 4$，卷积核大小为 $3 \times 3$，$padding =0$，$stride = 1$。因为卷积操作能够通过矩阵运算来解决，因而原始图片能够看作 $16 \times 1$ 的矩阵 $I_{16 \times 1}$，

为什么是 16 * 1，因为 16 是它所有的像素点个数，1 是它的图片张数。

卷积核能够看作 $4 \times 16$ 的矩阵 $K_{4 \times 16}$，其中，那么输入是 $K_{4 \times 16} \times I_{16 \times 1} = O_{4 \times 1}$。（是卷积核 * 图像）

这里的 4 是输入特色图像素值的总个数，16 是通过卷积核补零，合乎原图片像素点个数失去的。

转置卷积如下：

原始的图片尺寸为 $2 \times 2$，卷积核大小为 $3 \times 3$，$padding =0$，$stride = 1$。因为卷积操作能够通过矩阵运算来解决，因而原始图片能够看作 $4 \times 1$ 的矩阵 $I_{4 \times 1}$，

这里的 4 同样是原图的像素点个数。

卷积核能够看作 $4 \times 16$ 的矩阵 $K_{16 \times 4}$，

这里的 4 不再是通过补零失去的，而是通过剔除失去的。如上图，原本卷积核有 9 个像素点，然而在理论的状况中卷积核最大只能计算到 4 个像素点，因而这里就是 4。

16 是依据输出公式计算失去的输入图片的大小。

那么输入是 $K_{16 \times 4} \times I_{4 \times 1} = O_{16 \times 1}$。

失常卷积核转置卷积矩阵的 形态刚好是转置关系，因而称为转置卷积，但外面的权值不是一样的，卷积操作也是不可逆的，简略来讲，就是一张图片通过卷积，而后再通过转置卷积，无奈失去原来的图片。

PyTorch 中的转置卷积函数如下：

nn.ConvTranspose2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,
                 padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True,
                 dilation=1, padding_mode='zeros')

和一般卷积的参数基本相同。

转置卷积尺寸计算

简化版转置卷积尺寸计算

这里不思考空洞卷积，假如输出图片大小为 $ I \times I$，卷积核大小为 $k \times k$，stride 为 $s$，padding 的像素数为 $p$，图片通过卷积之后的尺寸 $O$ 如下，刚好和一般卷积的计算是相同的：

$O = (I-1) \times s + k$

$\text {out} _{\text {size}}=\left(\text { in}_{\text {size}}-1\right) * s t r i d e+\text {kernel}_{\text {size}}$

完整版简化版转置卷积尺寸计算

$O = (I-1) \times s – 2 \times p + d \times (k-1) + out_padding + 1$

转置卷积代码示例如下：

import os
import torch.nn as nn
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from matplotlib import pyplot as plt
from common_tools import transform_invert, set_seed

set_seed(3)  # 设置随机种子

# ================================= load img ==================================
path_img = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "imgs", "lena.png")
print(path_img)
img = Image.open(path_img).convert('RGB')  # 0~255

# convert to tensor
img_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
img_tensor = img_transform(img)
# 增加 batch 维度
img_tensor.unsqueeze_(dim=0)    # C*H*W to B*C*H*W

# ================================= create convolution layer ==================================

# ================ 2d
# flag = 1
flag = 0
if flag:
    conv_layer = nn.Conv2d(3, 1, 3)   # input:(i, o, size) weights:(o, i , h, w)
    # 初始化卷积层权值
    nn.init.xavier_normal_(conv_layer.weight.data)
    # nn.init.xavier_uniform_(conv_layer.weight.data)

    # calculation
    img_conv = conv_layer(img_tensor)

# ================ transposed
flag = 1
# flag = 0
if flag:
    conv_layer = nn.ConvTranspose2d(3, 1, 3, stride=2)   # input:(input_channel, output_channel, size)
    # 初始化网络层的权值
    nn.init.xavier_normal_(conv_layer.weight.data)

    # calculation
    img_conv = conv_layer(img_tensor)

# ================================= visualization ==================================
print("卷积前尺寸:{}\n 卷积后尺寸:{}".format(img_tensor.shape, img_conv.shape))
img_conv = transform_invert(img_conv[0, 0:1, ...], img_transform)
img_raw = transform_invert(img_tensor.squeeze(), img_transform)
plt.subplot(122).imshow(img_conv, cmap='gray')
plt.subplot(121).imshow(img_raw)
plt.show()

转置卷积前后图片显示如下，右边原图片的尺寸是 (512, 512)，左边转置卷积后的图片尺寸是 (1025, 1025)。

转置卷积后的图片个别都会有 棋盘效应，像一格一格的棋盘，这是转置卷积的通病。

对于棋盘效应的解释以及解决办法，举荐浏览 Deconvolution And Checkerboard Artifacts。