AlexNet网络结构

2012年提出的网络结构，获得了当年的ImageNet LSVRC的冠军。

AlexNet在激活函数上选取了非线性非饱和的relu函数，在训练阶段梯度衰减快慢方面，relu函数比传统神经网络所选取的非线性饱和函数（如sigmoid函数，tanh函数）要快许多。

AlexNet在双gpu上运行，每个gpu负责一半网络的运算

采用局部响应归一化（LRN）。对于非饱和函数relu来说，不需要对其输入进行标准化，但Alex等人发现，在relu层加入LRN，可形成某种形式的横向抑制，从而提高网络的泛华能力。

池化方式采用overlapping pooling。即池化窗口的大小大于步长，使得每次池化都有重叠的部分。（ps:这种重叠的池化方式比传统无重叠的池化方式有着更好的效果，且可以避免过拟合现象的发生）
 

import torch.nn as nn
import torch
from torchinfo import summary

class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000, init_weights=False):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(  #打包
            nn.Conv2d(3, 48, kernel_size=11, stride=4, padding=2),  # input[3, 224, 224]  output[48, 55, 55] 自动舍去小数点后
            nn.ReLU(inplace=True), #inplace 可以载入更大模型
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),                  # output[48, 27, 27] kernel_num为原论文一半
            nn.Conv2d(48, 128, kernel_size=5, padding=2),           # output[128, 27, 27]
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),                  # output[128, 13, 13]
            nn.Conv2d(128, 192, kernel_size=3, padding=1),          # output[192, 13, 13]
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(192, 192, kernel_size=3, padding=1),          # output[192, 13, 13]
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(192, 128, kernel_size=3, padding=1),          # output[128, 13, 13]
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),                  # output[128, 6, 6]
        )
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(128 * 6 * 6, 2048),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(2048, 2048),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(2048, num_classes),
        )
        if init_weights:
            self._initialize_weights()

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = torch.flatten(x, start_dim=1) #展平 或者view()
        x = self.classifier(x)
        return x

    def _initialize_weights(self):
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu') #何教授方法
                if m.bias is not None:
                    nn.init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.Linear):
                nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01)  #正态分布赋值
                nn.init.constant_(m.bias, 0)

if __name__=='__main__':
    model=AlexNet()
    x=torch.randn(1,3,224,224)
    summary(model,x.shape)