PyTorch基础教程（六）torch.nn 模块（2）_卷积运算输出特征映射的数量

目录

一、卷积层

二、池化层

1.示意图

2.常用的池化操作

3.函数原型

4.实例展示 

（1）最大值池化

（2）平均值池化

（3）自适应平均值池化

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一、卷积层

        卷积可以看作是输入和卷积核之间的内积运算，是两个实值函数之间的一种数学运算。在卷积运算中，通常使用卷积核将输入数据进行卷积运算得到输出作为特征映射，每个卷积核可获得一个特征映射。针对二维图像使用2x2的卷积核，步长为1的运算过程如 图1-1 所示。

图 1-1 二维卷积运算过程示意图 

        图1-1 是一个二维卷积运算的示例，可以发现，卷积操作将周围几个像素的取值经过计算得到一个像素值。
        使用卷积运算在图像识别、图像分割、图像重建等应用中有三个好处，即卷积稀疏连接、参数共享、等变表示，正是这些好处让卷积神经网络在图像处理算法中脱颖而出。
        在卷积神经网络中，通过输入卷积核来进行卷积操作，使输入单元（图像或特征映射）和输出单元（特征映射）之间的连接是稀疏的，这样能够减少需要训练参数的数量，从而加快网络的计算速度。
        卷积操作的参数共享特点，主要体现在模型中同一组参数可以被多个函数或操作共同使用。在卷积神经网络中，针对不同的输入会利用同样的卷积核来获得相应的输出。这种参数共享的特点是只需要训练一个参数集，而不需对每个位置学习一个参数集合。由于卷积核尺寸可以远远小于输入尺寸，即减少需要学习的参数的数量，并且针对每个卷积层可以使用多个卷积核获取输入的特征映射，对数据（尤其是图像）具有很强的特征提取和表示能力，并且在卷积运算之后，使得卷积神经网络结构对输入的图像具有平移不变的性质。
        在 PyTorch 中针对卷积操作的对象和使用的场景不同，有一维卷积、二维卷积、三维卷积与转置卷积（可以简单理解为卷积操作的逆操作），但它们的使用方法比较相似，都可以从 torch . nn 模块中调用，需要用的类如 表1-2 所示。

        下面以 torch.nn.Conv2d ( ) 为例，介绍卷积在图像上的使用方法，调用方式为：

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True)

参数说明：

                ① in_channels：（整数）输入图像的通道数；

                ② out_channels：（整数）经过卷积运算后，输出特征映射的数量；

                ③ kernel_size：（整数或者数组）卷积核的大小；

                ④ stride：（整数或者数组，正数）卷积的步长，默认为1；

                ⑤ padding：（整数或者数组，正数）在输入两边进行0填充的数量，默认为0；

                ⑥ dilation：（整数或者数组，正数）卷积核元素之间的步幅，该参数可调整空洞卷积的空洞大小，默认为1;

                ⑦ groups：（整数，正数）从输入通道到输出通道的阻塞连接数；

                ⑧ bias：（布尔值，正数）如果 bias = True，则添加偏置，默认为True；

torch.nn.Conv2d ( ) 输入的张量为（N,Cin,Hin,Win）,输出的张量为（N,Cout,Hout,Wout）。

其中：

        

        下面通过一个实例，展示图像经过二维卷积后的效果。先导入相关的包和模块，并且使用PIL包读取图像数据，使用 matplotlib 包来可视化图像和卷积后的结果，示例程序如下：

'''使用一张图片展示经过卷积后的图像效果'''
import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
 
#读取图像→转化为灰度图片→转化为Numpy数组
image = Image.open(r'C:\Users\lenovo\Pictures\image.png')
gray = np.array(image.convert("L"),dtype = np.float32)
 
#可视化图片
plt.figure(figsize = (6,6))
plt.imshow(gray, cmap = plt.cm.gray)
plt.axis("off")
plt.show()

     

                         图 1-3 原始图片                                                        图 1-4 灰度图片

        经过上述操作后，得到一个 512×512 的数组，在使用 PyTorch 进行卷积操作之前，需要将其转化为 1×1×512×512 的张量。

#将数组装换为张量
imh,imw = gray.shape
Gray = torch.from_numpy(gray.reshape((1,1,imh, imw)))
print('Gray.shape:  \n',Gray.shape)

#运行结果
 
Gray.shape:  
 torch.Size([1, 1, 512, 512])

         卷积时需要将图像转化为四维来表示［ batch , channel , h , w ]。在对图像进行卷积操作后，获得两个特征映射。第一个特征映射使用图像轮廓提取卷积核获取，第二个特征映射使用的卷积核为随机数，卷积核大小为 5x5，对图像的边缘不使用0填充，所以卷积后输出特征映射的尺寸为508x508。使用下面的程序进行卷积运算，并对卷积后的两个特征映射进行可视化：

#对灰度图像进行卷积提取图像轮廓
kersize = 5 #定义边缘检测卷积核，并将维度处理为 1×1×5×5
ker = torch.ones(kersize,kersize,dtype = torch.float32)*-1
ker[2,2] = 24
ker = ker.reshape((1,1,kersize,kersize))
#进行卷积操作
conv2d = nn.Conv2d(1, 2,(kersize,kersize),bias=True)
#设置卷积时使用的核，第一个核使用边缘检测核
conv2d.weight.data[0] = ker
#对灰度图像进行卷积操作
imconv2dout = conv2d(Gray)
#对卷积后的输出进行维度压缩
Imconv2dout = imconv2dout.data.squeeze()
print('卷积后尺寸：  \n',Imconv2dout.shape)
#可视化卷积后的图像
plt.figure(figsize = (12,6))
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(Imconv2dout[0], cmap = plt.cm.gray)
plt.axis('off')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(Imconv2dout[1],cmap = plt.cm.gray)
plt.axis('off')
plt.show()

#输出结果
 
卷积后尺寸：  
 torch.Size([2, 508, 508])

                               （a）                                                                           （b）

图 1-5 卷积后的两个特征映射可视化 

        从 图 1-5 （a）可以看到，使用的边缘特征提取卷积核很好地提取出了图像的边缘信息。而右边的图像使用的卷积核为随机数，得到的卷积结果与原始图像很相似。

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二、池化层

1.示意图

图 2-1 池化层示意图

2.常用的池化操作

        在 PyTorch 中，提供了多种池化的类，分别是最大值池化（ MaxPool )、最大值池化的逆过程（ MaxUnPool )、平均值池化（ AvgPool ）与自适应池化( AdaptiveMaxPool 、 AdaptiveAvgPool ）等。并且均提供了一维、二维和三维的池化操作。具体的池化类和功能如表2-2所示。

3.函数原型

        对于 torch.nn.MaxPool2d ( )  池化操作相关参数的应用，其使用方法如下：

torch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False)

参数说明：

                ① kernel_size：（整数或数组）最大值池化的窗口大小；

                ② stride：（整数或数组，正数）最大值池化窗口移动的步长，默认值是 kernel_size；

                ③ padding：（整数或数组，正数）输入的每一条补充 0 的层数；

                ④ dilation：（整数或数组，正数）一个控制窗口中元素步幅的参数；

                ⑤ return_indices：如果为 True ，则会返回输出最大值的索引，这样会更加便于之后的torch.nn.MaxUnPool2d ( ) 操作。

                ⑥ ceil_mode：如果等于 True ，计算输出信号大小的时候，会使用向上取整，默认是向下取整。

torch.nn.MaxPool2d ( ) 输入的张量为（N,Cin,Hin,Win）,输出的张量为（N,Cout,Hout,Wout）。

其中：

4.实例展示 

        下面以 图2-1 卷积后的结果为例，对其进行最大值池化、平均值池化与自适应平均值池化。

（1）最大值池化

        首先使用 nn.MaxPool2d ( ) 函数，对卷积后的输出进行最大值池化，并对其进行可视化，程序如下：

#对卷积后的结果进行最大值池化
maxpool2 = nn.MaxPool2d(2,stride=2)
pool2_out = maxpool2(imconv2dout)
pool2_out_im = pool2_out.squeeze()
print('pool2_out.shape: \n',pool2_out.shape)

         通过上面程序发现，原始 508x508 的特征映射在经过窗口为 2x2 ，步长为 2 的最大值池化后，尺寸变化为 254×254 的特征映射。将两个特征映射进行可视化，得到如 图2-2 所示的图像。

#可视化最大值池化后的结果
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(pool2_out_im[0].data, cmap=plt.cm.gray)
plt.axis('off')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(pool2_out_im[1].data, cmap=plt.cm.gray)
plt.axis('off')

                             （ a ）                                                                          （ b ）

图 2-2 最大值池化后的结果图像 

（2）平均值池化

        接下来使用 nn.AvgPool2d ( ) 函数，对卷积后的输出进行平均值池化，并对其进行可视化，程序如下：

#对卷积后的结果进行平均值池化
avgpool2 = nn.AvgPool2d(2,stride=2)
pool2_out = avgpool2(imconv2dout)
pool2_out_im = pool2_out.squeeze()
print('pool2_out.shape: \n',pool2_out.shape)
 
#可视化平均值池化后的结果
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(pool2_out_im[0].data, cmap=plt.cm.gray)
plt.axis('off')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(pool2_out_im[1].data, cmap=plt.cm.gray)
plt.axis('off')
plt.show()

#运行结果
 
pool2_out.shape: 
 torch.Size([1, 2, 254, 254])

                               （ a ）                                                                         （ b ）

图 2-3 平均值池化后的结果图像 

（3）自适应平均值池化

         再使用 nn .AdaptiveAvgPool2d ( ) 函数，对卷积后的输出进行自适应平均值池化并可视化。在使用该函数时，可以使用 output _ size 参数指定输出特征映射的尺寸。程序如下：

#对卷积后的结果进行自适应平均值池化
AdaAvgpool2 = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size = (100,100))
pool2_out = AdaAvgpool2(imconv2dout)
pool2_out_im = pool2_out.squeeze ()
print('pool2_out.shape: \n',pool2_out.shape)
#可视化自适应平均值池化后的结果
plt.figure ( figsize =(12,6))
plt.subplot (1,2,1)
plt.imshow (pool2_out_im[0].data , cmap = plt.cm.gray )
plt.axis('off')
plt.subplot (1,2,2)
plt.imshow (pool2_out_im[1].data , cmap = plt.cm.gray )
plt.axis('off')
plt.show ()

#运行结果
 
pool2_out.shape: 
 torch.Size([1, 2, 100, 100])

                                （ a ）                                                                         （ b ）

图 2-4 自适应平均值池化后的结果图像 

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