PyTorch学习笔记（6）--神经网络：卷积层

PyTorch学习笔记（6）–神经网络：卷积层

    本博文是PyTorch的学习笔记，第6次内容记录，主要介绍神经网络卷积层的基本使用。

1.卷积操作是什么

    关于具体什么是卷积操作，不是本文要讲的重点，但是本文的后续操作都是建立在卷积操作之上的，因此在学习卷积层的相关知识之前，很有必要弄清楚什么是卷积操作，这里推荐大家参照一下PyTorch官网中相关页面的动态图片展示卷积操作动态展示，此外还推荐大家参考下述博文中对卷积操作的详细讲解：卷积网络和卷积计算。
    在进行下面的卷积层学习之前，至少要弄清楚卷积操作的基本步骤和方法。

2.卷积层

2.1卷积层相关参数

    在PyTorch官网中，详细介绍了常用的卷积操作函数：nn.Conv1d、nn.Conv2d、nn.Conv3d等，其中Conv1d针对一维的向量，Conv2d针对二维的向量，Conv3d针对三维的向量。在图像处理中，Conv2d的使用次数较多，因此本文以Conv2d为重点进行卷积层的介绍。
    在官网中关于卷积层的参数，描述如下：

Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0, dilation=1, groups=1,bias=True, padding_mode=‘zeros’)

    上述Conv2d函数一共涉及了9个参数，其中前5个参数是较为常用的参数，在使用过程中对其设置要注意其基本含义及作用。现对这9个参数的作用描述如下：
- in_channels：输入的通道数目 【必选】
- out_channels：输出的通道数目 【必选】
- kernel_size：卷积核的大小，类型为int 或者元组，当卷积是方形的时候，只需要一个整数边长即可，卷积不是方形，要输入一个元组表示 高和宽。【必选】（例如：设置kernel_size=3时，会自动生成一个3×3的卷积核）
- stride=1：卷积每次滑动的步长为多少，默认是 1 【可选】（例如：设置stride=1时，卷积核每次向右滑动一步，向下滑动一步；设置stride=2时，卷积核每次向右滑动2步，向下滑动2步）
- padding=0：设置在所有边界增加 值为 0 的边距的大小（也就是在feature map 外围增加几圈 0 ），例如当 padding =1 的时候，如果原来大小为 3 × 3 ，那么之后的大小为 5 × 5 。即在外围加了一圈 0 （外围包括上下左右的一圈）。【可选】
- dilation=1：控制卷积核之间的间距。不常用，一般设置为dilation=0【可选】具体解释可参见博文：Conv2d用法讲解
- groups=1：控制输入和输出之间的连接。（不常用）【可选】
- bias=True：是否将一个 学习到的 bias 增加输出中，默认是 True 。【可选】
- padding_mode=‘zeros’：字符串类型，接收的字符串只有 “zeros” 和 “circular”。当为“zero”时，表示在padding操作时，在外一圈是填充的0，【可选】关于padding是采用half padding 还是full padding，可以参照这个博文：卷积神经网络CNN理论到实践(3)
    注意：参数 kernel_size，stride，padding，dilation 都可以是一个整数或者是一个元组，一个值的情况将会同时作用于高和宽 两个维度，两个值的元组情况代表分别作用于 高 和 宽 维度。

2.2卷积层应用实例

    现以CIFAR10数据集为例，详细介绍卷积层的使用方法。
     1. 通过下述代码下载数据集，并且实现自己的神经网络类Test：

# coding ：UTF-8
# 文件功能： 代码实现神经网络--卷积层功能
# 开发人员： dpp
# 开发时间： 2021/8/16 4:18 下午
# 文件名称： nn_conv2d.py
# 开发工具： PyCharm

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d
from torch.utils.data import</