7.1 深度卷积神经⽹络（AlexNet）-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/anewprogrammerx/article/details/121192817

该博客介绍了如何使用PyTorch实现AlexNet神经网络模型，并在Fashion-MNIST数据集上进行训练。代码展示了从卷积层到全连接层的网络结构，包括ReLU激活函数、最大池化层、Dropout正则化等组件。最后，通过加载数据、设置超参数并训练模型来完成任务。

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- 一、代码实现
- 二、输出样式展示

一、代码实现

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

# 7.1.2 AlexNet

net = nn.Sequential(
# 这⾥，我们使⽤⼀个11*11的更⼤窗⼝来捕捉对象。
# 同时，步幅为4，以减少输出的⾼度和宽度。
# 另外，输出通道的数⽬远⼤于LeNet
nn.Conv2d(1, 96, kernel_size=11, stride=4, padding=1), nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
# 减⼩卷积窗⼝，使⽤填充为2来使得输⼊与输出的⾼和宽⼀致，且增⼤输出通道数
nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
# 使⽤三个连续的卷积层和较⼩的卷积窗⼝。
# 除了最后的卷积层，输出通道的数量进⼀步增加。
# 在前两个卷积层之后，池化层不⽤于减少输⼊的⾼度和宽度
nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Flatten(),
# 这⾥，全连接层的输出数量是LeNet中的好⼏倍。使⽤dropout层来减轻过度拟合
nn.Linear(6400, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5),
nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5),
# 最后是输出层。由于这⾥使⽤Fashion-MNIST，所以⽤类别数为10，⽽⾮论⽂中的1000
nn.Linear(4096, 10))

X = torch.randn(1, 1, 224, 224)
for layer in net:
    X = layer(X)
    print(layer.__class__.__name__, 'Output shape:\t', X.shape)


# 7.1.3读取数据集
batch_size = 128
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)

#7.1.4训练AlexNet
lr, num_epochs = 0.01, 10
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())