深度学习-Pytorch实现经典AlexNet网络：山高我为峰

深度学习-Pytorch实现经典AlexNet网络之山高我为峰

深度学习中，经典网络引领一波又一波的技术革命，从LetNet到当前最火的GPT所用的Transformer，它们把AI技术不断推向高潮。2012年AlexNet大放异彩，它把深度学习技术引领第一个高峰，打开人们的视野。

用pytorch构建CNN经典网络模型AlexNet，还可以用数据进行训练模型，得到一个优化的模型。

数据分析

数据分析-Pandas如何转换产生新列

数据分析-Pandas如何统计数据概况

数据分析-Pandas如何轻松处理时间序列数据

数据分析-Pandas如何选择数据子集

数据分析-Pandas如何重塑数据表-CSDN博客

经典算法

经典算法-遗传算法的python实现

经典算法-模拟退火算法的python实现

经典算法-粒子群算法的python实现-CSDN博客

AlexNet概述

第一个典型的CNN是LeNet5网络，而第一个引领技术潮流的CNN却是AlexNet。2012年在全球知名的图像识别竞赛 ILSVRC 中，AlexNet 横空出世，直接将错误率降低了近 10 个百分点。这是断崖式的领先。当时AlexNet的影响，和现在chatGPT带来的效应相当。

网络结构

输入图像分辨率：227x227x3 通道

结构：

9层：1个输入层，5个卷积层，2个全连接层，1个输出层，因GPU内存不够，分为上下两组；

（1）C1：11x11 —>输出2组48个55×55大小的特征图–> ReLU --> LRN --> MaxPooling；

（2）C2：5x5 —>输出2组128个27×27大小的特征图–> ReLU --> LRN --> MaxPooling；

（3）C3：3x3 —>输出384个13×13大小的特征图–> ReLU；

（4）C4：3x3 —>输出2组192个13×13大小的特征图–> ReLU；

（5）C5：3x3 —>输出2组128个13×13大小的特征图–> ReLU --> MaxPooling；

（6）FC6 ----> 6x6，输入2组6x6x128特征图，输出4096个1x1全连接层–> ReLU --> Dropout；

（7）FC7 ----> 输入4096个神经元，输出4096个神经元–> ReLU --> Dropout

（8）输出层—> 输入4096个神经元–>softmax -->输出 1000分类

整个AlexNet网络包含的神经元个数为：

290400 + 186624 + 64896 + 64896 + 43264 + 4096 + 4096 + 1000 = 659272

大约65万个神经元。

整个AlexNet网络包含的参数数量为：

34944 + 307456 + 885120 + 663936 + 442624 + 37752832 + 16781312 + 4096000 = 60964224

大约6千万个参数。

优势与不足

优势：采用激活函数ReLU，局部响应归一化，使用Dropout机制，Max Pooling重叠池化，双GPU训练，图像尺寸扩大227x227x3。

Pytorch实现

以下便是使用Pytorch实现的经典网络结构AlexNet

# AlexNet 227x227x3
class AlexNet(nn.Module):def __init__(self, channels, num_classes):super(AlexNet, self).__init__()self.features = nn.Sequential(# 输入通道数为3，彩色图片# 输出96、卷积核为11x11，步长为4，是AlexNet模型结构决定nn.Conv2d(channels, 96, kernel_size=11,stride=4, padding=2),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2),nn.Conv2d(96, 256,kernel_size=5, padding=2),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2),nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3,padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2))# 全连接层self.classifier = nn.Sequential(# 全连接的第一层，输入卷积输出的拉平值，即6*6*256# 输出为4096nn.Linear(in_features=6*6*256,out_features=4096),nn.ReLU(),# AlexNet采取了DropOut进行正则，防止过拟合nn.Dropout(p=0.5),nn.Linear(4096,4096),nn.ReLU(),nn.Dropout(p=0.5),# 最后一层，输出1000个类别，也是我们所说的softmax层nn.Linear(4096,num_classes))# 前向算法def forward(self,x):x = self.features(x)x = torch.flatten(x,1)result = self.classifier(x)return result

大家可以和LetNet5对照差异，也可以一窥DeepLearning技术的突破点。

在AlexNet开创一片天地后，CNN网络引领的深度学习蓬勃发展，造就人工智能技术革命的起点。

觉得有用 收藏 收藏 收藏

点个赞 点个赞 点个赞

End

GPT专栏文章：

GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案

GPT实战系列-LangChain + ChatGLM3构建天气查询助手

大模型查询工具助手之股票免费查询接口

GPT实战系列-简单聊聊LangChain

GPT实战系列-大模型为我所用之借用ChatGLM3构建查询助手

GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(二)

GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(一)

GPT实战系列-ChatGLM2模型的微调训练参数解读

GPT实战系列-如何用自己数据微调ChatGLM2模型训练

GPT实战系列-ChatGLM2部署Ubuntu+Cuda11+显存24G实战方案

GPT实战系列-Baichuan2本地化部署实战方案

GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF

GPT实战系列-探究GPT等大模型的文本生成-CSDN博客