pytorch中VGG网络的源码解读

一，简单介绍VGG网络

VGG网络是由多个卷积神经网络堆叠而成的分类网络。分为几类：VGG11,VGG13,VGG16,VGG19。结构如下图：

VGG11,13,16,19这些数字表示VGG网络中的卷积层+全连接层的个数。

同样从上图我们也可以看到，每个VGG都有5个卷积block，其中卷积层的个数从1个~3个不等。

二，VGG源码

在源码中可供外界直接调用的vgg网络接口有8个(即源码实际完成了8种的VGG)，但是实际可看成是4个，因为每一个都会分两种，一种是加了BN层，一种是没有BN层的。

这八个网络分别是：

def vgg11(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    return _vgg('vgg11', 'A', False, pretrained, progress, **kwargs)


def vgg11_bn(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    return _vgg('vgg11_bn', 'A', True, pretrained, progress, **kwargs)


def vgg13(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    return _vgg('vgg13', 'B', False, pretrained, progress, **kwargs)


def vgg13_bn(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    return _vgg('vgg13_bn', 'B', True, pretrained, progress, **kwargs)


def vgg16(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    return _vgg('vgg16', 'D', False, pretrained, progress, **kwargs)


def vgg16_bn(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    return _vgg('vgg16_bn', 'D', True, pretrained, progress, **kwargs)


def vgg19(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    return _vgg('vgg19', 'E', False, pretrained, progress, **kwargs)


def vgg19_bn(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    return _vgg('vgg19_bn', 'E', True, pretrained, progress, **kwargs)

就是VGG11，VGG13，VGG16，VGG19。

从上面可以看出，无论VGG多少都是通过调用_vgg()方法进行VGG网络的生成的：

我们可以看到 _vgg()的参数中，有 A,B,D,E的字样。这到底是什么意思呢，我们继续往下看源码，估计会有线索：

果然，我们找到一个叫 cfgs 的变量，一个名字就知道是config的缩写，用来配置信息的，定义如下：

cfgs = {
    'A': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
    'B': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
    'D': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M'],
    'E': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M'],
}

里面果然有 A,B,D,E。这其实A就代表 VGG11，B代表VGG13，D代表VGG16，E代表VGG19。

M是每个卷积block之间的分隔。那数字所表示的意思呢，就是每个卷积block里卷积层的维度(即卷积层的厚度)。

_vgg()：

接着，我们来看看 _vgg()方法的定义：

def _vgg(arch, cfg, batch_norm, pretrained, progress, **kwargs):
    if pretrained:
        kwargs['init_weights'] = False
    model = VGG(make_layers(cfgs[cfg], batch_norm=batch_norm), **kwargs)
    if pretrained:
        state_dict = load_state_dict_from_url(model_urls[arch],
                                              progress=progress)
        model.load_state_dict(state_dict)
    return model

_vgg控制的是：生成VGG网络前的一些事项，例如，生成的VGG是VGG11还是13，16，19。是否需要BN层。是否导入预训练模型。设置好后，才是最终通过 VGG()来生成VGG网络模型。

但是！从上面引用的VGG（）来看，有一个很重要的变量，make_layers()。这个是真正生成所有卷积block的方法，反而VGG()的代码里面写的，只不过是最后的一个分类器的代码而已。

接下来就重点介绍  make_layers()：

make_layers()的源码定义如下：

def make_layers(cfg, batch_norm=False):
    layers = []
    in_channels = 3
    for v in cfg:
        if v == 'M':
            layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
        else:
            conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1)
            if batch_norm:
                layers += [conv2d, nn.BatchNorm2d(v), nn.ReLU(inplace=True)]
            else:
                layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)]
            in_channels = v
    return nn.Sequential(*layers)

看到M是不是有点印象？就是变量cfgs里面的M。make_layers()会根据所选择的 cfgs里的选项进行所有卷积blocks的配置，最后返回。

VGG（）：

VGG()其实并不是一个方法，而是一个类的实例，换句话说，VGG是一个类。

class VGG(nn.Module):
    def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=True):
        super(VGG, self).__init__()
        self.features = features
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
            nn.ReLU(True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, num_classes),
        )
        if init_weights:
            self._initialize_weights()

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        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')
                if m.bias is not None:
                    nn.init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                nn.init.constant_(m.weight, 1)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.Linear):
                nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)

可以看到，VGG类充其量就是定义了最后的分类器。就是下图红色的部分，而make_layers则是定义了蓝色的部分：

最后，源码里还有一些网址，里面标注的其实是当你希望所生成的VGG模型的权重一开始不是随机初始化的，而是已经训练好的训练模型时，就会从这些网址下载预训练模型的权重，这时候所生成的VGG模型就是训练好的了(用IMAGENET训练的)。

model_urls = {
    'vgg11': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11-bbd30ac9.pth',
    'vgg13': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13-c768596a.pth',
    'vgg16': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16-397923af.pth',
    'vgg19': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth',
    'vgg11_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg11_bn-6002323d.pth',
    'vgg13_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg13_bn-abd245e5.pth',
    'vgg16_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg16_bn-6c64b313.pth',
    'vgg19_bn': 'https://download.pytorch.org/models/vgg19_bn-c79401a0.pth',
}