VGG块
虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板（例如VGG块）来指导后续的研究人员设计新的网络。 在下面的几个章节中，我们将介绍一些常用于设计深层神经网络的启发式概念。
经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：
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带填充以保持分辨率的卷积层；
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非线性激活函数，如ReLU；
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汇聚层，如最大汇聚层。
而一个VGG块与之类似，由一系列卷积层组成，后面再加上用于空间下采样的最大汇聚层。
该函数有三个参数，分别对应于卷积层的数量num_convs、输入通道的数量in_channels 和输出通道的数量out_channels.
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
def vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels):
layers = []
for _ in range(num_convs):
layers.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels,
kernel_size=3, padding=1))
layers.append(nn.ReLU())
in_channels = out_channels
layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2))
return nn.Sequential(*layers)
VGG网络
VGG神经网络连接 图7.2.1的几个VGG块（在vgg_block函数中定义）。其中有超参数变量conv_arch。该变量指定了每个VGG块里卷积层个数和输出通道数。全连接模块则与AlexNet中的相同。
原始VGG网络有5个卷积块，其中前两个块各有一个卷积层，后三个块各包含两个卷积层。 第一个模块有64个输出通道，每个后续模块将输出通道数量翻倍，直到该数字达到512。由于该网络使用8个卷积层和3个全连接层，因此它通常被称为VGG-11。
conv_arch = ((1, 64), (1, 128), (2, 256), (2, 512), (2, 512))
def vgg(conv_arch):
conv_blks = []
in_channels = 1
# 卷积层部分
for (num_convs, out_channels) in conv_arch:
conv_blks.append(vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels))
in_channels = out_channels
return nn.Sequential(
*conv_blks, nn.Flatten(),
# 全连接层部分
nn.Linear(out_channels * 7 * 7, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(4096, 10))
net = vgg(conv_arch)
接下来，我们将构建一个高度和宽度为224的单通道数据样本，以观察每个层输出的形状。
X = torch.randn(size=(1, 1, 224, 224))
for blk in net:
X = blk(X)
print(blk.__class__.__name__,'output shape:\t',X.shape)
Sequential output shape: torch.Size([1, 64, 112, 112]) Sequential output shape: torch.Size([1, 128, 56, 56]) Sequential output shape: torch.Size([1, 256, 28, 28]) Sequential output shape: torch.Size([1, 512, 14, 14]) Sequential output shape: torch.Size([1, 512, 7, 7]) Flatten output shape: torch.Size([1, 25088]) Linear output shape: torch.Size([1, 4096]) ReLU output shape: torch.Size([1, 4096]) Dropout output shape: torch.Size([1, 4096]) Linear output shape: torch.Size([1, 4096]) ReLU output shape: torch.Size([1, 4096]) Dropout output shape: torch.Size([1, 4096]) Linear output shape: torch.Size([1, 10])
正如从代码中所看到的，我们在每个块的高度和宽度减半，最终高度和宽度都为7。最后再展平表示，送入全连接层处理。
总结
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VGG-11使用可复用的卷积块构造网络。不同的VGG模型可通过每个块中卷积层数量和输出通道数量的差异来定义。
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块的使用导致网络定义的非常简洁。使用块可以有效地设计复杂的网络。
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在VGG论文中，Simonyan和Ziserman尝试了各种架构。特别是他们发现深层且窄的卷积（即3*3）比较浅层且宽的卷积更有效。