深度学习面试题17：VGGNet(1000类图像分类)

VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，使错误率大幅下降，同时拓展性又很强，迁移到其它图片数据上的泛化性也非常好。到目前为止，VGG仍然被用来提取图像特征。
VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet，都是由卷积层、全连接层两大部分构成。

VGGNet网络结构

VGGNet比AlexNet的网络层数多，不再使用尺寸较大的卷积核，如11*11、7*7、5*5，而是只采用了尺寸为3*3的卷积核，VGG-16的卷积神经网络结构如下:

对应代码为：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 输入
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])
# 第1层：与64个3*3*3的核，步长=1，SAME卷积
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 3, 64]), dtype=tf.float32, name=\'w1\')
conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x, w1, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为224*224*64

# 第2层：与64个3*3*64的核，步长=1，SAME卷积
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 64, 64]), dtype=tf.float32, name=\'w2\')
conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(conv1, w2, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为224*224*64

# 池化1
pool1 = tf.nn.max_pool(conv2, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], \'VALID\')
# 结果为112*112*64

# 第3层：与128个3*3*64的核，步长=1，SAME卷积
w3 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 64, 128]), dtype=tf.float32, name=\'w3\')
conv3 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(pool1, w3, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为112*112*128

# 第4层：与128个3*3*128的核，步长=1，SAME卷积
w4 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 128, 128]), dtype=tf.float32, name=\'w4\')
conv4 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(conv3, w4, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为112*112*128

# 池化2
pool2 = tf.nn.max_pool(conv4, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], \'VALID\')
# 结果为56*56*128

# 第5层：与256个3*3*128的核，步长=1，SAME卷积
w5 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 128, 256]), dtype=tf.float32, name=\'w5\')
conv5 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(pool2, w5, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为56*56*256

# 第6层：与256个3*3*256的核，步长=1，SAME卷积
w6 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 256, 256]), dtype=tf.float32, name=\'w6\')
conv6 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(conv5, w6, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为56*56*256

# 第7层：与256个3*3*256的核，步长=1，SAME卷积
w7 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 256, 256]), dtype=tf.float32, name=\'w7\')
conv7 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(conv6, w7, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为56*56*256

# 池化3
pool3 = tf.nn.max_pool(conv7, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], \'VALID\')
# 结果为28*28*256

# 第8层：与512个3*3*256的核，步长=1，SAME卷积
w8 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 256, 512]), dtype=tf.float32, name=\'w8\')
conv8 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(pool3, w8, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为28*28*512

# 第9层：与512个3*3*512的核，步长=1，SAME卷积
w9 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 512, 512]), dtype=tf.float32, name=\'w9\')
conv9 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(conv8, w9, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为28*28*512

# 第10层：与512个3*3*512的核，步长=1，SAME卷积
w10 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 512, 512]), dtype=tf.float32, name=\'w10\')
conv10 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(conv9, w10, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为28*28*512

# 池化4
pool4 = tf.nn.max_pool(conv10, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], \'VALID\')
# 结果为14*14*512

# 第11层：与512个3*3*256的核，步长=1，SAME卷积
w11 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 512, 512]), dtype=tf.float32, name=\'w11\')
conv11 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(pool4, w11, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为14*14*512

# 第12层：与512个3*3*512的核，步长=1，SAME卷积
w12 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 512, 512]), dtype=tf.float32, name=\'w12\')
conv12 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(conv11, w12, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为14*14*512

# 第13层：与512个3*3*512的核，步长=1，SAME卷积
w13 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 512, 512]), dtype=tf.float32, name=\'w13\')
conv13 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(conv12, w13, [1, 1, 1, 1], \'SAME\'))
# 结果为14*14*512

# 池化5
pool5 = tf.nn.max_pool(conv13, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], \'VALID\')
# 结果为7*7*512

# 拉伸为25088
pool_l5_shape = pool5.get_shape()
num = pool_l5_shape[1].value * pool_l5_shape[2].value * pool_l5_shape[3].value
flatten = tf.reshape(pool5, [-1, num])
# 结果为25088*1

# 第14层：与4096个神经元全连接
fcW1 = tf.Variable(tf.random_normal([num, 4096]), dtype=tf.float32, name=\'fcW1\')
fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(flatten, fcW1))

# 第15层：与4096个神经元全连接
fcW2 = tf.Variable(tf.random_normal([4096, 4096]), dtype=tf.float32, name=\'fcW2\')
fc2 = tf.nn.relu(tf.matmul(fc1, fcW2))

# 第16层：与1000个神经元全连接+softmax输出
fcW3 = tf.Variable(tf.random_normal([4096, 1000]), dtype=tf.float32, name=\'fcW3\')
out = tf.matmul(fc2, fcW3)
out=tf.nn.softmax(out)

session = tf.Session()
session.run(tf.global_variables_initializer())
result = session.run(out, feed_dict={x: np.ones([1, 224, 224, 3], np.float32)})
# "打印最后的输出尺寸"
print(np.shape(result))