为什么这个 PyTorch AutoEncoder 的参数要这样硬编码？

Question

您好，我正在尝试了解以下 PyTorch AutoEncoder 代码的工作原理。下面的代码使用了 28X28 的 MNIST 数据集。我的问题是如何选择 nn.Linear(128,3) 参数？

我有一个 512X512 的数据集，我想修改此 AutoEncoder 的代码以支持它。

class LitAutoEncoder(pl.LightningModule):

def __init__(self):
    super().__init__()
    self.encoder = nn.Sequential(nn.Linear(28 * 28, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 3))
    self.decoder = nn.Sequential(nn.Linear(3, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, 28 * 28))

def forward(self, x):
    # in lightning, forward defines the prediction/inference actions
    embedding = self.encoder(x)
    return embedding

def training_step(self, batch, batch_idx):
    # training_step defined the train loop. It is independent of forward
    x, y = batch
    x = x.view(x.size(0), -1)
    z = self.encoder(x)
    x_hat = self.decoder(z)
    loss = F.mse_loss(x_hat, x)
    return loss

def configure_optimizers(self):
    optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-3)
    return optimizer

Answer 1

我假设输入图像数据是这种形状：x.shape == [bs, 1, h, w]，其中 bs 是批量大小。然后，x首先被视为[bs, h*w]，即[bs, 28*28]。这意味着图像中的所有像素都被展平为一维矢量。

然后在编码器中：

nn.Linear(28*28, 128) 接受大小为 [bs, 28*28] 的扁平化输入并输出大小为 [bs, 128]
nn.Linear(128, 3): [bs, 128] -> [bs, 3]

然后在解码器中：

nn.Linear(3, 128): [bs, 3] -> [bs, 128]
nn.Linear(128, 28*28): [bs, 128] -> [bs, 28*28]

然后将最终输出与输入进行匹配。

如果您想为 512x512 图像使用确切的架构，只需将代码中出现的每个 28*28 更改为 512*512。然而，这是一个非常不可行的选择，原因如下：

对于 MNIST 图像，nn.Linear(28*28, 128) 包含 28x28x128+128=100480 个参数，而对于您的图像 nn.Linear(512*512, 128) 包含 512x512x128+128=33554560 个参数。尺寸过大，可能导致过拟合
中间数据[bs, 3]只使用了3个浮点数来编码一个512x512的图像。我不认为你可以用这样的压缩恢复任何东西

我建议为您查找卷积架构

为什么这个 PyTorch AutoEncoder 的参数要这样硬编码？

Why are the parameters of this PyTorch AutoEncoder hardcoded this way?

conv-neural-network

pytorch

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