pytorch VGG

pytorch搭建VGG网络是一种使用PyTorch框架来实现VGG网络的方法。VGG网络是由牛津大学的Visual Geometry Group提出的，它在2014年的ImageNet竞赛中表现出色，获得了定位任务第一名和分类任务第二名的成绩。VGG网络有两种结构，即VGG16和VGG19，它们的主要区别在于网络的深度不同。其中，VGG16网络包含16个卷积层和3个全连接层，而VGG19网络包含19个卷积层和3个全连接层。

在PyTorch中搭建VGG网络的过程主要包括编写model.py文件，其中定义了VGG网络的结构和参数。通过计算可知，经过3x3卷积的特征矩阵的尺寸是不会改变的。

相关问题

pytorch vgg

pytorch vgg是使用pytorch框架搭建的VGG网络模型。VGG网络是由牛津大学的Visual Geometry Group提出的，它在2014年的ImageNet竞赛中取得了显著的成绩。VGG网络有两个主要的结构，分别是VGG16和VGG19，它们的区别在于网络的深度不同。VGG网络的特点是使用了连续多个3x3的卷积层来提取图像的特征，并采用了较小的卷积核和更深的网络结构来增加网络的准确性。通过对感受野的计算和网络搭建，可以构建出VGG网络模型。 [1][2][3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习系列3——Pytorch 图像分类(VGG)](https://blog.csdn.net/wwt18811707971/article/details/127990561)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [图像分类篇：pytorch实现VGG](https://blog.csdn.net/weixin_44314290/article/details/122023207)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pytorch VGG代码

PyTorch VGG是基于深度卷积神经网络的图像分类模型，它是由Simonyan和Zisserman提出的。这个模型使用了非常小的3x3卷积核和最大池化层，其深度和卷积层数也相对较浅。在网络的顶部，使用了几个全连接层来进行分类。

以下是PyTorch VGG代码的实现步骤：

1.导入PyTorch库和VGG网络模型：

import torch
import torch.nn as nn

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 = torch.flatten(x, 1)
        x = self.classifier(x)
        return x

2.定义卷积块：

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)

3.定义不同深度的VGG模型：

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'],
}

def _vgg(arch, cfg, batch_norm, pretrained, progress):
    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

def vgg11(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    r"""VGG 11-layer model (configuration "A")
    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
        progress (bool): If True, displays a progress bar of the download to stderr
    """
    return _vgg('vgg11', 'A', False, pretrained, progress)

4.使用定义好的模型进行训练或预测。