概念：

CNN感受野

在卷積神經網絡中，決定某一層輸出結果中的一個元素所對應的輸入層的區域大小，被稱作感受野（receptive field）。通俗的解釋是，輸出feature map上的一個單元對應輸入層上的區域大小。

VGG結構

?代碼

model.py

配置

cfgs = {'vgg11': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],'vgg13': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],'vgg16': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M'],'vgg19': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M'],
}

字典文件：每一個key代表的是模型的配置文件

含義：

比如說vgg11：64表示卷積核個數，‘M’表示池化層的結構(maxpooling）

提取特征網絡

def make_features(cfg: list):layers = []in_channels = 3for 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)layers += [conv2d, nn.ReLU(True)]in_channels = vreturn nn.Sequential(*layers)

傳入的是配置變量cfg，是一個list類型。

**kwargs

def vgg(model_name="vgg16", **kwargs):assert model_name in cfgs, "Warning: model number {} not in cfgs dict!".format(model_name)cfg = cfgs[model_name]model = VGG(make_features(cfg), **kwargs)return model

**kwargs,是傳入的字典變量，字典變量可能包含了分類的個數以及是否初始化權重的布爾變量

訓練時間長，效果也不好，所以訓練細節忽略。