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前言

深度學習是近年來人工智能領域的重要突破，而卷積神經網絡（CNN）作為其核心技術之一，在圖像分類、目標檢測等領域展現了強大的能力。VGG（Visual Geometry Group）網絡是CNN中的經典模型之一，以其模塊化的“塊”設計和深層結構而聞名。本篇博客將通過PyTorch實現一個簡化的VGG網絡，并結合代碼逐步解析其構建、訓練和可視化過程，幫助讀者從代碼層面理解深度學習的基本原理和實踐方法。我們將使用Fashion-MNIST數據集進行實驗，展示如何從零開始搭建并訓練一個VGG模型。

本文的目標讀者是對深度學習有基本了解、希望通過代碼實踐加深理解的初學者或中級開發者。以下是博客的完整內容，包括代碼實現和詳細說明。

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一、VGG網絡簡介

VGG網絡（Visual Geometry Group Network）是由牛津大學視覺幾何組在2014年提出的深度卷積神經網絡（CNN）模型，因其在ImageNet圖像分類競賽中的優異表現而廣為人知。VGG的設計理念是通過堆疊多個小卷積核（通常為3×3）和池化層，構建一個深層網絡，從而提取圖像中的復雜特征。與之前的模型（如AlexNet）相比，VGG顯著增加了網絡深度（常見版本包括VGG-16和VGG-19，分別有16層和19層），并采用統一的模塊化結構，使其易于理解和實現。

1.1 VGG的核心特點

1. 小卷積核：VGG使用3×3的小卷積核替代傳統的大卷積核（如5×5或7×7）。兩個3×3卷積核的堆疊可以達到5×5的感受野，而參數量更少，計算效率更高，同時增加了非線性（通過更多ReLU激活）。
2. 模塊化設計：網絡由多個“塊”（block）組成，每個塊包含若干卷積層和一個最大池化層。這種設計使得網絡結構清晰，便于擴展或調整。
3. 深度增加：VGG通過加深網絡層數（從11層到19層不等）提升性能，證明了深度對特征提取的重要性。
4. 全連接層：在卷積層之后，VGG使用多個全連接層（通常為4096、4096和1000神經元）進行分類，輸出對應ImageNet的1000個類別。

1.2 VGG的典型結構

以下是VGG-16的結構示意圖，展示了其卷積塊和全連接層的組織方式：

上圖中：

• 綠色方框表示卷積層（3×3卷積核，步幅1，padding=1），對應圖中的“convolution+ReLU”部分（以立方體表示）。這些卷積層負責提取圖像特征，padding=1確保特征圖尺寸在卷積后保持不變。
• 紅色方框表示最大池化層（2×2，步幅2），對應圖中的“max pooling”部分（以紅色立方體表示）。池化層將特征圖尺寸減半（例如從224×224到112×112），同時保留重要特征。
• 藍色部分為全連接層，最終輸出分類結果，對應圖中的“fully connected+ReLU”和“softmax”部分（以藍色線條表示）。全連接層將卷積特征展平后進行分類，輸出對應ImageNet的1000個類別。

VGG-16包含13個卷積層和3個全連接層，總計16層（池化層不計入層數）。每個卷積塊的通道數逐漸增加（從64到512），而池化層將特征圖尺寸逐步減半（從224×224到7×7）。

1.3 優點與局限性

優點：

• 結構簡單，易于實現和理解。
• 小卷積核和深層設計提高了特征提取能力。
• 在多種視覺任務中表現出色，可作為預訓練模型遷移學習。

局限性：

• 參數量巨大（VGG-16約有1.38億個參數），訓練和推理耗時。
• 深層網絡可能導致梯度消失問題（盡管ReLU和適當初始化緩解了部分問題）。
• 對內存和計算資源要求較高，不適合資源受限的設備。

1.4 本文的實現目標

在本文中，我們將基于PyTorch實現一個簡化的VGG網絡，針對Fashion-MNIST數據集（28×28灰度圖像，10個類別）進行調整。我們保留VGG的模塊化思想，但適當減少層數和參數量，以適應較小規模的數據和計算資源。通過代碼實踐，讀者可以深入理解VGG的設計原理及其在實際任務中的應用。

下一節將進入具體的代碼實現部分，逐步搭建VGG網絡并完成訓練。

二、搭建VGG網絡

2.1 數據準備

在開始構建VGG網絡之前，我們需要準備訓練和測試數據。這里使用Fashion-MNIST數據集，這是一個包含10類服裝圖像的灰度圖像數據集，每個圖像大小為28×28像素。以下是數據加載的代碼：

import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils import data
import multiprocessingdef get_dataloader_workers():"""使用電腦支持的最大進程數來讀取數據"""return multiprocessing.cpu_count()def load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=None):"""下載Fashion-MNIST數據集，然后將其加載到內存中。參數:batch_size (int): 每個數據批次的大小。resize (int, 可選): 圖像的目標尺寸。如果為 None，則不調整大小。返回:tuple: 包含訓練 DataLoader 和測試 DataLoader 的元組。"""# 定義變換管道trans = [transforms.ToTensor()]if resize:trans.insert(0, transforms.Resize(resize))trans = transforms.Compose(trans)# 加載 Fashion-MNIST 訓練和測試數據集mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="./data",train=True,transform=trans,download=True)mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="./data",train=False,transform=trans,download=True)# 返回 DataLoader 對象return (data.DataLoader(mnist_train,batch_size,shuffle=True,num_workers=get_dataloader_workers()),data.DataLoader(mnist_test,batch_size,shuffle=False,num_workers=get_dataloader_workers()))

這段代碼定義了load_data_fashion_mnist函數，用于加載Fashion-MNIST數據集并將其封裝成PyTorch的DataLoader對象。transforms.ToTensor()將圖像轉換為張量格式，batch_size控制每個批次的數據量，shuffle=True確保訓練數據隨機打亂以提高模型泛化能力。num_workers通過多進程加速數據加載。

2.2 定義VGG塊

VGG網絡的核心思想是將網絡分解為多個“塊”（block），每個塊包含若干卷積層和一個池化層。以下是VGG塊的實現：

import torch
from torch import nndef vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels):layers = []                          # 初始化一個空列表，用于存儲網絡層for _ in range(num_convs):           # 循環 num_convs 次，構建卷積層layers.append(nn.Conv2d(         # 添加一個二維卷積層in_channels,                 # 輸入通道數out_channels,                # 輸出通道數kernel_size=3,               # 卷積核大小為 3x3padding=1))                  # 填充大小為 1，保持特征圖尺寸layers.append(nn.ReLU())         # 添加 ReLU 激活函數in_channels = out_channels       # 更新輸入通道數為輸出通道數，用于下一次卷積layers.append(nn.MaxPool2d(          # 添加一個最大池化層kernel_size=2,                   # 池化核大小為 2x2stride=2))                       # 步幅為 2，縮小特征圖尺寸return nn.Sequential(*layers)