pytorch神经网络之卷积层与全连接层参数的设置方法
当使用pytorch写网络结构的时候，本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少？一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推，但是总是算错。
后来发现，写完卷积层后可以根据模拟神经网络的前向传播得出这个。
全连接层的input_features是多少。首先来看一下这个简单的网络。这个卷积的Sequential本人就不再啰嗦了，现在看nn.Linear(？？？,4096)这个全连接层的第一个参数该为多少呢？
请看下文详解。
classAlexNet(nn.Module): def__init__(self): super(AlexNet,self).__init__() self.conv=nn.Sequential( nn.Conv2d(3,96,kernel_size=11,stride=4), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2), nn.Conv2d(96,256,kernel_size=5,padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2), nn.Conv2d(256,384,kernel_size=3,padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384,384,kernel_size=3,padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384,256,kernel_size=3,padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2) ) self.fc=nn.Sequential( nn.Linear(？？？,4096) ...... ...... )
首先，我们先把forward写一下：
defforward(self,x): x=self.conv(x) printx.size()
就写到这里就可以了。其次，我们初始化一下网络，随机一个输入：
importtorch fromAlexnet.AlexNetimport* fromtorch.autogradimportVariable if__name__=='__main__': net=AlexNet() data_input=Variable(torch.randn([1,3,96,96]))#这里假设输入图片是96x96 printdata_input.size() net(data_input)
结果如下：
(1L,3L,96L,96L) (1L,256L,1L,1L)
显而易见，咱们这个全连接层的input_features为256。
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