pytorch学习：卷积模块介绍代码

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Created on Mon Sep  3 20:24:28 2018

@author: www
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import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

im = Image.open(r'C:\Users\www\Desktop\cat.png').convert('L')#读入一张灰度图的图片
im = np.array(im, dtype='float32')   #将其转化为一个矩阵

#可视化图片
plt.imshow(im.astype('uint8'), cmap='gray')

#将图片矩阵转化为pytorch tensor， 并适配卷积输入的要求
im = torch.from_numpy(im.reshape((1, 1, im.shape[0], im.shape[1])))

#下面我们定义一个算子对其进行轮廓检测
#使用nn.Conv2d
conv1 = nn.Conv2d(1, 1, 3, bias=False)

#定义轮廓检测算子
sobel_kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]], dtype='float32')
sobel_kernel = sobel_kernel.reshape((1, 1, 3, 3)) #适配卷积的输入与输出
conv1.weight.data = torch.from_numpy(sobel_kernel) #给卷积的kernel赋值

edge1 = conv1(Variable(im)) #作用在图片上
edge1 = edge1.data.squeeze().numpy()#将输出转化为图片的格式
#可视化边缘检测后的结果
plt.imshow(edge1, cmap='gray')

# 使用 F.conv2d
sobel_kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]], dtype='float32') # 定义轮廓检测算子
sobel_kernel = sobel_kernel.reshape((1, 1, 3, 3)) # 适配卷积的输入输出
weight = Variable(torch.from_numpy(sobel_kernel))

edge2 = F.conv2d(Variable(im), weight) # 作用在图片上
edge2 = edge2.data.squeeze().numpy() # 将输出转换为图片的格式
plt.imshow(edge2, cmap='gray')

#可以看到两种形式能够得到相同的效果，不同的地方相信你也看到了，使用 nn.Conv2d() 相当于直接定义了一层卷积网络结构，而使用 
#torch.nn.functional.conv2d() 相当于定义了一个卷积的操作，所以使用后者需要再额外去定义一个 weight，而且这个 weight 
#也必须是一个 Variable，而使用 nn.Conv2d() 则会帮我们默认定义一个随机初始化的 weight，如果我们需要修改，那么取出其中
#的值对其修改，如果不想修改，那么可以直接使用这个默认初始化的值，非常方便

#实际使用中我们基本都使用 nn.Conv2d() 这种形式


#池化层
#卷积网络中另外一个非常重要的结构就是池化，这是利用了图片的下采样不变性，即一张图片变小了还是能够看出了这张图片的内容，
#而使用池化层能够将图片大小降低，非常好地提高了计算效率，同时池化层也没有参数。池化的方式有很多种，比如最大值池化，均值
#池化等等，在卷积网络中一般使用最大值池化。

#在 pytorch 中最大值池化的方式也有两种，一种是 nn.MaxPool2d()，一种是 torch.nn.functional.max_pool2d()，
#他们对于图片的输入要求跟卷积对于图片的输入要求是一样了，就不再赘述

# 使用 nn.MaxPool2d
pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
print('before max pool, image shape: {} x {}'.format(im.shape[2], im.shape[3]))
small_im1 = pool1(Variable(im))
small_im1 = small_im1.data.squeeze().numpy()
print('after max pool, image shape: {} x {} '.format(small_im1.shape[0], small_im1.shape[1]))

# F.max_pool2d
print('before max pool, image shape: {} x {}'.format(im.shape[2], im.shape[3]))
small_im2 = F.max_pool2d(Variable(im), 2, 2)
small_im2 = small_im2.data.squeeze().numpy()
print('after max pool, image shape: {} x {} '.format(small_im1.shape[0], small_im1.shape[1]))
plt.imshow(small_im2, cmap='gray')
pytorch学习：卷积模块介绍代码

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