Tensorflow实例：实现VGG

VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功地构筑了16~19层的卷积神经网络。VGGNet的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3*3）和最大池化层（2*2）。
到目前为止，VGGNet依然经常被用来提取图像特征。VGGNet训练后的模型参数在其官网上开源了，可用来在domain specific的图像分类任务上进行再训练（相当于提供了非常好的初始化权重），因此被用在了很多地方。VGGNet的网络结构如下图所示：

在VGGNet中运用到的技巧：

1. 经常出现多个完全一样的3*3的卷积层堆叠在一起的情况，这其实是非常有用的设计。例如2个3*3的卷积层串联相当于1个5*5的卷积层，即一个像素会跟周围5*5的像素产生关联，可以说感受野大小为5*5。而3个3*3的卷积层串联的效果相当于一个7*7的卷积层。但是3个3*3的卷积层拥有比1个7*7的卷积层更少的参数，只有后者的3∗3∗37∗7=55。最重要的是，3个3*3的卷积层拥有比一个7*7的卷积层更多的非线性变换，使得CNN对特征的学习能力更强。
2. VGGNet在训练时，先训练级别A的简单网络，再复用A网络的权重来初始化后面的几个复杂模型，这样训练收敛的速度更快。
3. 在预测时，VGG采用mutil-Scale的方法，将图像scale到一个尺寸Q，并将图像输入卷积网络计算。然后在最后一个卷积层使用滑窗的方式进行分类预测，将不同窗口的分类结果平均，再将不同尺寸Q的结果平均得到最后结果，这样可提高图片数据的利用率并提升预测准确率。
4. VGGNet还使用了Mutil-Scale的方法做数据增强，将原始数据缩放到不同尺寸S，然后再随机裁切224*224的图片，这样能增加很多数据量，对于防止模型过拟合有不错的效果。

作者在对比各级网络时总结了一下观点：

1. LRN层作用不大
2. 越深的网络效果越好
3. 1*1的卷积也是很有效的，但是没有3*3的卷积好，大一些的卷积核可以学习更大的空间特征。

在这里，我们不直接使用ImageNet数据训练一个VGGNet，而是采用跟AlexNet一样的方式：构造出VGGNet网络，并评测其forward（inference）耗时和backward（training）耗时。

from datetime import datetimeimport mathimport timeimport tensorflow as tfbatch_size = 32num_batches = 100# 先定义一个conv_op函数，用于创建卷积层并把本层的参数存入参数列表def conv_op(input_op, name, kh, kw, n_out, dh, dw, p):    n_in = input_op.get_shape()[-1].value    with tf.name_scope(name) as scope:        kernel = tf.get_variable(scope+"w",                                 shape=[kh, kw, n_in, n_out], dtype=tf.float32,                                 initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d())        conv = tf.nn.conv2d(input_op, kernel, (1, dh, dw, 1), padding='SAME')        bias_init_val = tf.constant(0.0, shape=[n_out], dtype=tf.float32)        biases = tf.Variable(bias_init_val, trainable=True, name='b')        z = tf.nn.bias_add(conv, biases)        activation = tf.nn.relu(z, name=scope)        p += [kernel, biases]        return activation# 下面定义全连接层创建函数fc_opdef fc_op(input_op, name, n_out, p):    n_in = input_op.get_shape()[-1].value    with tf.name_scope(name) as scope:        kernel = tf.get_variable(scope+"w",                                 shape=[n_in, n_out],                                 dtype=tf.float32,                                 initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d())        biases = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_out], dtype=tf.float32), name='b')        activation = tf.nn.relu_layer(input_op, kernel, biases, name=scope)        p += [kernel, biases]        return activation# 定义最大池化层的创建函数mpool_opdef mpool_op(input_op, name, kh, kw, dh, dw):    return tf.nn.max_pool(input_op,                          ksize=[1, kh, kw, 1],                          strides=[1, dh, dw, 1],                          padding='SAME',                          name=name)# 开始创建VGGNet-16，主要分为6个部分：前5部分为卷积网络，最后一段是全连接网络def inference_op(input_op, keep_prob):    p = []    conv1_1 = conv_op(input_op, name='conv1_1', kh=3, kw=3, n_out=64, dh=1, dw=1, p=p)    conv1_2 = conv_op(conv1_1, name='conv1_2', kh=3, kw=3, n_out=64, dh=1, dw=1, p=p)    pool1 = mpool_op(conv1_2, name='pool1', kh=2, kw=2, dw=2, dh=2)    conv2_1 = conv_op(pool1, name='conv2_1', kh=3, kw=3, n_out=128, dh=1, dw=1, p=p)    conv2_2 = conv_op(conv2_1, name='conv2_2', kh=3, kw=3, n_out=128, dh=1, dw=1, p=p)    pool2 = mpool_op(conv2_2, name='pool2', kh=2, kw=2, dh=2, dw=2)    conv3_1 = conv_op(pool2, name='conv3_1', kh=3, kw=3, n_out=256, dh=1, dw=1, p=p)    conv3_2 = conv_op(conv3_1, name='conv3_2', kh=3, kw=3, n_out=256, dh=1, dw=1, p=p)    conv3_3 = conv_op(conv3_2, name='conv3_3', kh=3, kw=3, n_out=256, dh=1, dw=1, p=p)    pool3 = mpool_op(conv3_3, name='pool3', kh=2, kw=2, dh=2, dw=2)    conv4_1 = conv_op(pool3, name='conv4_1', kh=3, kw=3, n_out=512, dh=1, dw=1, p=p)    conv4_2 = conv_op(conv4_1, name='conv4_2', kh=3, kw=3, n_out=512, dh=1, dw=1, p=p)    conv4_3 = conv_op(conv4_2, name='conv4_3', kh=3, kw=3, n_out=512, dh=1, dw=1, p=p)    pool4 = mpool_op(conv4_3, name='pool4', kh=2, kw=2, dh=2, dw=2)    conv5_1 = conv_op(pool4, name='conv5_1', kh=3, kw=3, n_out=512, dh=1, dw=1, p=p)    conv5_2 = conv_op(conv5_1, name='conv5_2', kh=3, kw=3, n_out=512, dh=1, dw=1, p=p)    conv5_3 = conv_op(conv5_2, name='conv5_3', kh=3, kw=3, n_out=512, dh=1, dw=1, p=p)    pool5 = mpool_op(conv5_3, name='pool5', kh=2, kw=2, dh=2, dw=2)    # 将输出结果扁平化    shp = pool5.get_shape()    flattened_shape = shp[1].value * shp[2].value * shp[3].value    resh1 = tf.reshape(pool5, [-1, flattened_shape], name="resh1")    fc6 = fc_op(resh1, name='fc6', n_out=4096, p=p)    fc6_drop = tf.nn.dropout(fc6, keep_prob=keep_prob, name="fc6_drop")    fc7 = fc_op(fc6_drop, name='fc7', n_out=4096, p=p)    fc7_drop = tf.nn.dropout(fc7, keep_prob=keep_prob, name="fc7_drop")    fc8 = fc_op(fc7_drop, name='fc8', n_out=1000, p=p)    softmax = tf.nn.softmax(fc8)    predictions = tf.argmax(softmax, 1)    return predictions, softmax, fc8, p# 定义测评函数time_tensorflow_run()def time_tensorflow_run(session, target, feed, info_string):    num_steps_burn_in = 10    total_duration = 0.0    total_duration_squared = 0.0    for i in range(num_batches + num_steps_burn_in):        start_time = time.time()        _ = session.run(target, feed_dict=feed)        duration = time.time() - start_time        if i >= num_steps_burn_in:            if not i % 10:                print('%s: step %d, duration = %.3f' % (datetime.now(), i - num_steps_burn_in, duration))                total_duration += duration                total_duration_squared += duration * duration    mn = total_duration / num_batches    vr = total_duration_squared / num_batches - mn * mn    sd = math.sqrt(vr)    print('%s: %s across %d steps, %.3f +/- %.3f sec / batch' % (datetime.now(), info_string,                                                                 num_batches, mn, sd))def run_benchmark():    with tf.Graph().as_default():        image_size = 224        images = tf.Variable(tf.random_normal([batch_size,                                               image_size,                                               image_size, 3],                                              dtype=tf.float32,                                              stddev=1e-1))        keep_prob = tf.placeholder(dtype=tf.float32)        predictions, softmax, fc8, p = inference_op(images, keep_prob)        init = tf.global_variables_initializer()        sess = tf.Session()        sess.run(init)        time_tensorflow_run(sess, predictions, {keep_prob: 1.0}, "Forward")        objective = tf.nn.l2_loss(fc8)        grad = tf.gradients(objective, p)        time_tensorflow_run(sess, grad, {keep_prob: 0.5}, "Forward-backward")run_benchmark()

VGGNet的模型参数虽然比AlexNet多， 但反而只需要较少的迭代次数就可以收敛，主要原因是更深的网络和更小的卷积核带来的隐式的正则化效果。VGGNet凭借其相对不算很高的复杂度和优秀的分类性能，成为了一代经典的卷积神经网络，直到现在依然被应用在很多地方。