我正在阅读Pytorch documentation，并且对引入的神经网络有几个问题。该文档定义了以下网络：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
# 1 input image channel, 6 output channels, 3x3 square convolution
# kernel
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
# an affine operation: y = Wx + b
self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120) # 6*6 from image dimension
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
# Max pooling over a (2, 2) window
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:] # all dimensions except the batch dimension
num_features = 1
for s in size:
num_features *= s
return num_features
稍后，进行以下声明：
让我们尝试一个32x32随机输入。注意：此网络（LeNet）的预期输入大小为32x32。要在MNIST数据集上使用此网络，请将图像从数据集中调整为32x32。
问题1：为什么图像需要为32x32（我认为这意味着32像素乘32）？
第一次卷积将六个内核应用于图像，每个内核为3x3。这意味着，如果输入通道为32x32，则六个输出通道的尺寸均为30x30（3x3内核网格使您在宽度和高度上损失了2个像素）。第二个卷积应用更多的内核，因此现在有16个尺寸为28x28的输出通道（同样，3x3内核网格使您在宽度和高度上损失了2个像素）。现在，我希望在下一层中有16x28x28个节点，因为十六个输出通道中的每个通道都有28x28像素。不知何故，这是不正确的，并且下一层包含16x6x6节点。为什么会这样呢？
问题2：第二个卷积层从六个输入通道变为十六个输出通道。怎么做？
在第一卷积层中，我们从一个输入通道转到六个输入通道，这对我来说很有意义。您可以将六个内核应用于单个输入通道，以达到六个输出通道。从六个输入通道到十六个输出通道对我来说意义不大。如何应用不同的内核？您是否将两个内核应用于前五个输入通道以达到十个输出通道，并将六个内核应用于最后一个输入通道，以使总数达到十六个输出通道？还是神经网络会学习使用x核并将其应用于最合适的输入通道？
最佳答案
我现在可以自己回答这些问题。
问题1：要了解为什么需要32x32的图像才能使该神经网络正常工作，请考虑以下事项：
第1层：
首先，将卷积应用于3x3内核。由于图片的尺寸为32x32，因此将产生30x30的网格。接下来，将最大池应用于网格，内核为2x2，步幅为2，从而生成尺寸为15x15的网格。
第2层：
首先，将3x3内核的卷积应用于15x15网格，从而得到13x13网格。接下来，对2x2内核应用最大池化，步幅为2，从而生成尺寸为6x6的网格。我们得到的是6x6网格，而不是7x7网格，因为默认情况下使用的是floor函数，而不是ceil函数。
由于第2层中的卷积具有16个输出通道，因此第一个线性层需要16x6x6个节点！我们看到所需的输入确实是32x32的图像。
问题2：通过将六个不同的内核应用于每个输入通道并对其结果求和，可以创建每个输出通道。 documentation中对此进行了说明。
关于python - 使用Pytorch进行深度学习:了解神经网络示例，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/57822568/