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VGG网络搭建（模型文件）
1.字典文件配置
#字典文件，对应各个配置，数字对应卷积核的个数，'M'对应最大液化（即maxpool)
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'],
}
2.提取特征网络结构
#提取特征网络结构
def make_features(cfg: list): #传入对应的列表
layers = [] #定义一个空列表，存放每层的结果
in_channels = 3 #输入为RGB彩色图片，输入通道为3
for v in cfg: #通过for循环遍历列表
if v == "M": #maxpool size = 2,stride = 2
layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)] #创建最大池化下载量程，池化核为2，布局也为2
else: #conv padding = 1,stride = 1
conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1) #创建卷积操作(输入特征矩阵深度，输出特征矩阵深度(卷积核个数),卷积核为3,填充为1,stride默认为1(不用写))
layers += [conv2d, nn.ReLU(True)] #使用ReLU激活函数
in_channels = v #输出深度改变成v
return nn.Sequential(*layers) #通过Sequential函数将列表以非关键字参数的形式传入（*代表非关键字传入）
3. VGG类的定义
class VGG(nn.Module):
def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=False): #(通过make_features生成的提取特征网络结构，分类的类别个数，是否对网络权重初始化)
super(VGG, self).__init__()
self.features = features
self.classifier = nn.Sequential( #生成分类网络
nn.Linear(512*7*7, 4096), #全连接层上下的节点个数
nn.ReLU(True), #ReLU函数激活
nn.Dropout(p=0.5), #Dropout函数减少过拟合，以50%的比例随机失活神经元
nn.Linear(4096, 4096), #第一层和第二层
nn.ReLU(True),
nn.Dropout(p=0.5),
nn.Linear(4096, num_classes) #第二层和第三层，总计3层全连接层，最后连接到输出层，输出num_classes的所需个数
)
if init_weights: #初始化权重函数
self._initialize_weights()
def forward(self, x): #正向传播 x就是输入的图像数据
# N x 3 x 224 x 224
x = self.features(x) #用features提取特征网络结构
# N x 512 x 7 x 7
x = torch.flatten(x, start_dim=1) #对输出进行一个展平处理，(start_dim定义从哪个维度开始展平处理)
# N x 512*7*7
x = self.classifier(x) #输入到分类网络结构
return x
def _initialize_weights(self):
for m in self.modules(): #遍历网络的每一个子模块
if isinstance(m, nn.Conv2d): #遍历到卷积层
# nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
nn.init.xavier_uniform_(m.weight) #使用xavier函数初始化，初始化卷积核的权重
if m.bias is not None: #卷积核采用偏置
nn.init.constant_(m.bias, 0) #将偏执初始化为0
elif isinstance(m, nn.Linear): #遍历到全连接层，下面同理
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
# nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01)
nn.init.constant_(m.bias, 0)
4.VGG网络实例化
#实例化VGG网络结构
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) #通过VGG这个类实现实例化网络，(**可变长度的字典变量)
return model内容参考来源：
