Comments (1)
ありがとうございます。
書籍の説明との違いは、執筆時のPyTorchとtorchvisionのバージョンが現在の最新よりも古いために発生しております。
最新バージョンのtorchvisionで読み込むVGGモデルは、記載いただいた通り、モジュール数が3つになっています。
第1章を進めるうえで、この違いは問題になりますでしょうか?
いいえ。問題ございません。この違いに起因するエラーはなく、第1章を進めることができます。
この (avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))は何でしょうか?
このAdaptiveAvgPool2dは2次元のアベレージプーリング層です。output_sizeが7×7になっているのはfeatureモジュールからの出力サイズが7×7だからです。
「では、featureモジュールから7×7の特徴量が出てきたあと、7×7にアベレージプーリングするのであれば何の処理もしていないのと同じでは?」と思いますが、その通りです。
何の処理もしていません。
ただしこれは、入力画像をきちんと224×224にリサイズしてから、featureモジュールに入力しているためです。
featureモジュールに入力する画像のサイズが224×224でない場合、featureモジュールの出力は7×7にはなりません。
ですが、classifierモジュールは7×7の特徴量サイズを前提としているので、このような場合はエラーになってしまいます。
そこで、AdaptiveAvgPool2d(output_size=(7, 7))で、featureモジュールから出力される特徴量サイズが何であれ、7×7の特徴量サイズへと変換してからclassifierモジュールへと渡すことで、エラー発生を避けています。
このように、入力画像サイズに起因したエラーが起きないようにavgpoolモジュールが追加されている(と私は思っている)のですが、ともあれ、きちんと入力画像のサイズをリサイズしておくのが良いです。
参考:PyTorchのAdaptiveAvgPool2dの解説
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html?highlight=adaptiveavgpool2d#torch.nn.AdaptiveAvgPool2d
from pytorch_advanced.
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