先看Pytorch中的卷积
class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)
二维卷积层, 输入的尺度是(N, C_in,H,W),输出尺度(N,C_out,H_out,W_out)的计算方式
o
u
t
(
N
i
,
C
o
u
t
j
)
=
b
i
a
s
(
C
o
u
t
j
)
+
∑
k
=
0
C
i
n
−
1
w
e
i
g
h
t
(
C
o
u
t
j
,
k
)
⨂
i
n
p
u
t
(
N
i
,
k
)
out(N_i, C_{out_j})=bias(C_{out_j})+\sum^{C_{in}-1}_{k=0}weight(C_{out_j},k)\bigotimes input(N_i,k)
out(Ni,Coutj)=bias(Coutj)+k=0∑Cin−1weight(Coutj,k)⨂input(Ni,k)
这里比较奇怪的是这个卷积层居然没有定义
input shape
,输入尺寸明明是:(N, C_in, H,W),但是定义中却只需要输入in_channel
的size,就能完成卷积,那是不是说这样任意size的image都可以进行卷积呢?
然后我进行了下面这样的实验:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 输入图像channel:1;输出channel:6;5x5卷积核
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
# an affine operation: y = Wx + b
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
# 2x2 Max pooling
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))
# If the size is a square you can only specify a single number
x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
def num_flat_features(self, x):
size = x.size()[1:] # 除去批大小维度的其余维度
num_features = 1
for s in size:
num_features *= s
return num_features
net = Net()
print(net)
输出
Net(
(conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(fc1): Linear(in_features=400, out_features=120, bias=True)
(fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
(fc3): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)
官网Tutorial 说:这个网络(LeNet)的期待输入是32x32,我就比较奇怪他又没有设置Input shape或者Tensorflow里的Input层,怎么就知道(H,W) =(32, 32)。
输入:
input = torch.randn(1, 1, 32, 32)
output = Net(input)
没问题,但是
input = torch.randn(1, 1, 64, 64)
output = Net(input)
出现:mismatch Error
我们看一下卷积模型部分。
input:(1, 1, 32, 32) --> conv1(1, 6, 5) --> (1, 6, 28, 28) --> max_pool1(2, 2) --> (1, 6, 14, 14) --> conv2(6, 16, 5) -->(1, 16, 10, 10) --> max_pool2(2, 2) --> (1, 16, 5, 5)
然后是将其作为一个全连接网络的输入。Linear
相当于tensorflow 中的Dense
。所以当你的输入尺寸不为(32, 32)
时,卷积得到最终feature map shape就不是(None, 16, 5, 5),
而我们的第一个Linear层的输入为(None, 16 * 5 * 5)
,故会出现mismatch Error
。
之所以会有这样一个问题还是因为keras model 必须提定义Input shape
,而pytorch更像是一个流程化操作,具体看官网吧。