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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>PyTorch教程7.2之圖像卷積

PyTorch教程7.2之圖像卷積

2023-06-05 | pdf | 1.28 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

現(xiàn)在我們了解了卷積層在理論上是如何工作的,我們準(zhǔn)備看看它們在實(shí)踐中是如何工作的。基于我們將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為探索圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有效架構(gòu)的動機(jī),我們堅(jiān)持使用圖像作為我們的運(yùn)行示例。

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
from mxnet import autograd, np, npx
from mxnet.gluon import nn
from d2l import mxnet as d2l

npx.set_np()
import jax
from flax import linen as nn
from jax import numpy as jnp
from d2l import jax as d2l
No GPU/TPU found, falling back to CPU. (Set TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 and rerun for more info.)
import tensorflow as tf
from d2l import tensorflow as d2l

7.2.1. 互相關(guān)運(yùn)算

回想一下,嚴(yán)格來說,卷積層是用詞不當(dāng),因?yàn)樗鼈儽磉_(dá)的操作更準(zhǔn)確地描述為互相關(guān)。根據(jù)我們在 7.1 節(jié)中對卷積層的描述,在這樣的層中,輸入張量和核張量通過互相關(guān)運(yùn)算組合以產(chǎn)生輸出張量。

讓我們暫時忽略通道,看看它如何處理二維數(shù)據(jù)和隱藏表示。圖 7.2.1中,輸入是一個二維張量,高為 3,寬為 3。我們將張量的形狀標(biāo)記為 3×3或者 (3,3). kernel的高和寬都是2,kernel window(或者卷積窗口)的形狀由kernel的高和寬給定(這里是 2×2).

https://file.elecfans.com/web2/M00/A9/C7/poYBAGR9NSyAWvu_AAC_WoWZ9vo337.svg

圖 7.2.1二維互相關(guān)運(yùn)算。陰影部分是第一個輸出元素以及用于輸出計(jì)算的輸入和內(nèi)核張量元素: 0×0+1×1+3×2+4×3=19.

在二維互相關(guān)操作中,我們從位于輸入張量左上角的卷積窗口開始,將其從左到右和從上到下滑動到輸入張量上。當(dāng)卷積窗口滑動到某個位置時,包含在該窗口中的輸入子張量和核張量逐元素相乘,所得張量相加產(chǎn)生單個標(biāo)量值。這個結(jié)果給出了相應(yīng)位置的輸出張量的值。這里,輸出張量的高度為 2,寬度為 2,四個元素由二維互相關(guān)運(yùn)算得出:

(7.2.1)0×0+1×1+3×2+4×3=19,1×0+2×1+4×2+5×3=25,3×0+4×1+6×2+7×3=37,4×0+5×1+7×2+8×3=43.

請注意,沿每個軸,輸出大小略小于輸入大小。因?yàn)閮?nèi)核的寬度和高度大于一,我們只能正確計(jì)算內(nèi)核完全適合圖像的位置的互相關(guān),輸出大小由輸入大小給出nh×nw減去卷積核的大小kh×kw通過

(7.2.2)(nh?kh+1)×(nw?kw+1).

之所以如此,是因?yàn)槲覀冃枰銐虻目臻g來“移動”圖像上的卷積核。稍后我們將看到如何通過在圖像邊界周圍填充零來保持大小不變??,以便有足夠的空間來移動內(nèi)核。接下來,我們在函數(shù)中實(shí)現(xiàn)這個過程corr2d,它接受一個輸入張量X 和一個內(nèi)核張量K并返回一個輸出張量Y

def corr2d(X, K): #@save
  """Compute 2D cross-correlation."""
  h, w = K.shape
  Y = torch.zeros((X.shape[0] - h + 1, X.shape[1] - w + 1))
  for i in range(Y.shape[0]):
    for j in range(Y.shape[1]):
      Y[i, j] = (X[i:i + h, j:j + w] * K).sum()
  return Y
def corr2d(X, K): #@save
  """Compute 2D cross-correlation."""
  h, w = K.shape
  Y = np.zeros((X.shape[0] - h + 1, X.shape[1] - w + 1))
  for i in range(Y.shape[0]):
    for j in range(Y.shape[1]):
      Y[i, j] = (X[i:i + h, j:j + w] * K).sum()
  return Y
def corr2d(X, K): #@save
  """Compute 2D cross-correlation."""
  h, w = K.shape
  Y = jnp.zeros((X.shape[0] - h + 1, X.shape[1] - w + 1))
  for i in range(Y.shape[0]):
    for j in range(Y.shape[1]):
      Y = Y.at[i, j].set((X[i:i + h, j:j + w] * K).sum())
  return Y
def corr2d(X, K): #@save
  """Compute 2D cross-correlation."""
  h, w = K.shape
  Y = tf.Variable(tf.zeros((X.shape[0] - h + 1, X.shape[1] - w + 1)))
  for i in range(Y.shape[0]):
    for j in range(Y.shape[1]):
      Y[i, j].assign(tf.reduce_sum(
        X[i: i + h, j: j + w] * K))
  return Y

我們可以從 圖 7.2.1構(gòu)造輸入張量X和核張量來驗(yàn)證上述二維互相關(guān)運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)的輸出。


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