在深度学习中，我们可以使用预训练的模型来进行微调或者迁移学习；
有时候在没有预训练模型的情况下，我们也使用pytorch或者tf中预定义的模型；
但是手动实现理解深度学习模型也是非常重要的；
这也就是我们为什么要在这里实现CGG16的深度学习模型；
在本教程中，我们将学习到：
一、VGG11网络
1）网络的基本架构；
2）不同的卷积和全连接层；
3）参数的数量
4）实现细节
二、使用Pytorch手动实现VGG11
我们将实现原始论文中的VGG11深度学习神经网络：
一、VGG11网络
1）网络的基本架构；
在论文中，作者不止介绍了一种VGG网络，而是介绍了一系列的网络配置；
每个都有不同的网络结构；
他们在层的数量以及层的配置上略有出入；
接下来，我们主要关注的是VGG11，这里的11代表的是，有11个参数层；其中8层卷积层，3层全连接层；
表1&2 ConvNet 网络配置及网络参数
2）不同的卷积和全连接层；
3）参数的数量
VGG11有133 百万个参数，具体的计算过程如下：
参考链接
参数总量： 138357544 138348355
参数内存消耗： 527.7570MB
4）实现细节
由于原论文中没有包含BN层，所以为了学习，我们将按照论文的方式进行网络搭建；
下面所有实现的细节都和论文相同；包含了卷积层、最大池化层、激活层（ReLU）以及全连接层；
因此，接下来实现的VGG11将包含：
- 11个权重层（卷积+全连接）
卷积层3*3kernel size 以及步长1，padding1
- 2D的最大池化层；
需要注意的是，不是所有的卷积层后面都跟着最大池化层
- ReLU非线性激活函数
首先来看一下VGG11的架构：
表3 VGG11的基本架构
表4. VGG11的所有层
表4 更加直观的展示了每层的细节；需要注意的是，Dropout层在原始论文中没有给出来，但是在原始实现的时候论文也用到了Dropout层
二、使用Pytorch手动实现VGG11
1）导入需要的模块
1 import torch 2 import torch.nn as nn
2）定义VGG11的模块类
1 # the VGG11 architecture 2 class VGG11(nn.Module): 3 def __init__(self, in_channels, num_classes=1000): 4 super(VGG11, self).__init__() 5 self.in_channels = in_channels 6 self.num_classes = num_classes 7 # convolutional layers 8 self.conv_layers = nn.Sequential( 9 nn.Conv2d(self.in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1), 10 nn.ReLU(), 11 nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), 12 nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), 13 nn.ReLU(), 14 nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), 15 nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1), 16 nn.ReLU(), 17 nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), 18 nn.ReLU(), 19 nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), 20 nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1), 21 nn.ReLU(), 22 nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1), 23 nn.ReLU(), 24 nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), 25 nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1), 26 nn.ReLU(), 27 nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1), 28 nn.ReLU(), 29 nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) 30 ) 31 # fully connected linear layers 32 self.linear_layers = nn.Sequential( 33 nn.Linear(in_features=512*7*7, out_features=4096), 34 nn.ReLU(), 35 nn.Dropout2d(0.5), 36 nn.Linear(in_features=4096, out_features=4096), 37 nn.ReLU(), 38 nn.Dropout2d(0.5), 39 nn.Linear(in_features=4096, out_features=self.num_classes) 40 ) 41 def forward(self, x): 42 x = self.conv_layers(x) 43 # flatten to prepare for the fully connected layers 44 x = x.view(x.size(0), -1) 45 x = self.linear_layers(x) 46 return x
如你所见，VGG11包含了pytorch中常见的方法:__init__()方法和forward()方法
下面我们将解释这些方法的细节：
__init__() 方法
- 接受 In_channels和num_classes两个参数；（通道数和分类数量）
- 从11行开始，我们有整个的卷积层定义。使用Sequential类（来自于torch.nn）使得我们可以正确的堆叠这些层；
- 第一个Conv2d()层具有in_channels和self.in_channels；输出层具有64层；kenel的大小是3，并且padding是1；
- 在2D最大池化后使用ReLU激活函数；
- 之后增加输出通道的层数，直至达到512层；
- 需要注意的一点：不是所有的卷积层都有最大池化层；
- 最终的卷积层具有512个输出通道，并且后面接ReLU激活函数和最大池化；
在全连接层，定义self.linear_layers，使用序列模块定义所有的全连接线性层；
- 对所有的VGG架构来说，全连接部分都是一样的；
forward()方法
- 在47行，定义卷积操作，输出特征图；
- 在49行，展平特征图，最后输入线性层；
- 最后得到softmax输出
三、检查VGG11实现的正确性
- 参数的检查，最终的参数应该是132，863，336；
- 检查最终的输出；
1 if __name__ == '__main__':
2 # initialize the VGG model for RGB images with 3 channels
3 vgg11 = VGG11(in_channels=3)
4 # total parameters in the model
5 total_params = sum(p.numel() for p in vgg11.parameters())
6 print(f"[INFO]: {total_params:,} total parameters.")
7
8 # forward pass check
9 # a dummy (random) input tensor to feed into the VGG11 model
10 image_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224) # a single image batch
11 outputs = vgg11(image_tensor)
12 print(outputs.shape)
最后的输出：
1 [INFO]: 132,863,336 total parameters. 2 torch.Size([1, 1000])
最后检查通过以后可以在CUDA()上运行。
四、总结和结论
本文主要研究了如何搭建一个VGG11基本框架，后续将会研究如何训练VGG，如何实现VGG整个架构；