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MLP（Multi-layer perceptron，多层感知机）实现

最近在看PointNet论文，其主要思想为利用MLP结构学习点云特征，并进行全局池化（构造一个对称函数，symmetric function），实现无序点集输入时特征提取的不变性。

转到代码实现时，原以为用nn.Linear（PyTorch）这个方法创建网络结构（因为结构上CNN中的全连层FC Layer就是一个MLP，而其实现用的就是nn.Linear），但实际上用的是nn.Conv1d（注意kernel_size=1）实现的，一下就有些疑问了，nn.Conv1d也能实现MLP结构？

答案是肯定的，但输入数据形式存在不同

MLP结构

MLP应该是最简单的神经网络结构，下图（由NN-SVG生成）所示为一个输入层4节点、隐含层8节点、输出层3节点的MLP：

每一层的每个节点与前一层的所有节点进行连接（也即CNN中全连接的来由），节点的个数表示该层的特征维度，通过设置网络层数和节点个数，学习到输入数据的不同维度特征信息。

具体到数据处理形式上，MLP计算如下：
$$X=[x_1,x_2,...,x_m{]}^T$$
$$Y=[y_1,y_2,...,y_n{]}^T$$
$$h_j=\sum _{i=1}^m{w}_{ij}{x}_i$$
$$y_j=g(h_j)=g(\sum _{i=1}^m{w}_{ij}{x}_i)$$
其中：

• $X$：输入层向量，$m$个维度/节点，$Y$：输出层向量，$n$个维度/节点，注意：此处输入层输出层指的是相邻两层前一层为输入层，后一层为输出层，与MLP的输入层和输出层概念不同
• $w$：权重系数，$w_{ij}$：输入层第$i$个节点至输出层第$j$个节点的权重
• $h_j$：输出层第$j$个节点的所有输入层节点加权之和
• $g()$：激活函数
• $i=1,2,...,m$，$j=1,2,...,n$

需要注意的是，上述表示的是以向量（Tensor维度为1）作为输入的计算过程，对于由多个向量构成的多维矩阵（Tensor维度大于等于2），计算过程类似，保持向量的组合尺寸，只对向量的不同特征维度进行加权计算

例如，对于一个长度为100的点云（100×3，tensor）进行MLP处理，经过一个3输入-10输出的Layer计算后，输出结果仍为一个二维tensor（100×10，tensor）；同样，对于一个batch size为4，长度为100的点云数据包（4×100×3，tensor），经过同样的Layer计算，输出为一个三维tensor（4×100×10，tensor），如下图所示

方法1:nn.Linear

PyTorch官方文档中nn.Linear的描述如下：

对输入数据$x$进行一个线性变化，与上文中$h$的计算方式一致，具体含义：

• in_features：每个输入样本的大小，对应MLP中当前层的输入节点数/特征维度
• out_features：每个输出样本的大小，对应MLP中当前层的输出节点数/特征维度
• 输入数据形式：形状为[N, *, in_features]的tensor，N为batch size，这个参数是PyTorch各个数据操作中都具备的，相似的，输出数据形式为[N, *, out_features]

需要注意的是输入输出数据形式中的*参数，其表示为任意维度，对于单个向量，*为空

代码A：利用nn.Linear对单个点云数据（向量）进行Layer计算

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

x = torch.randn(1, 3)		# 创建batch_size=1的单个点云
layer = nn.Linear(3, 10)	# 构造一个输入节点为3，输出节点为10的网络层
y = F.sigmoid(layer(x))		# 计算y，sigmoid激活函数

print(x.size())
print(y.size())
''' >>>torch.Size([1, 3]) >>>torch.Size([1, 10]) '''

代码B：利用nn.Linear对点云集进行Layer计算

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

x = torch.randn(1, 100, 3)		# 创建一个batch_size=1的点云，长度100
layer = nn.Linear(3, 10)	    # 构造一个输入节点为3，输出节点为10的网络层
y = F.sigmoid(layer(x))		    # 计算y，sigmoid激活函数

print(x.size())
print(y.size())
''' >>>torch.Size([1, 100, 3]) >>>torch.Size([1, 100, 10]) '''

代码C：利用nn.Linear对多批次点云集进行Layer计算

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

x = torch.randn(4, 100, 3)		# 创建一个batch_size=4的点云，长度100
layer = nn.Linear(3, 10)	    # 构造一个输入节点为3，输出节点为10的网络层
y = F.sigmoid(layer(x))		    # 计算y，sigmoid激活函数

print(x.size())
print(y.size())
''' >>>torch.Size([4, 100, 3]) >>>torch.Size([4, 100, 10]) '''

通过上述代码可以看出，nn.Linear作用在输入数据的最后一个维度上，这一点不同于以下的nn.Conv1d

方法2:nn.Conv1d & kernel_size=1

Pytorch官方文档中nn.Conv1d的描述如下：

关键参数：

• in_channels：输入通道，MLP中决定Layer输入的节点
• out_channels：输出通道，MLP中决定Layer输出的节点
• kernel_size：卷积核的宽度，应用在MLP中必须为1
• stride：每次卷积移动的步长，应用在MLP中必须为1
• padding：序列两端补0的个数，应用在MLP中必须为0

与图像的二维卷积（可参考该博客中gif介绍）类似，一维卷积表示对序列数据进行卷积，如下图所示：

每个卷积核沿着数据长度方向对核内的数据进行卷积（根据卷积核权重累加），每移动一个步长获取一个值，所有的值构成输出的一个通道/特征维度；每个卷积核计算获得一个通道/特征维度

由nn.Conv1d的输出长度计算方式和上图示意可知：

当kernel_size=1，stride=1，padding=0时，每个卷积核计算后输出数据和输入数据的长度相同，并且一一对应，即$h_{oj}=\sum _{s=1}^{ic}{k}_s{x}_{js}$，$oj$为第$o$个卷积核第$j$个输出值，$ic$为输入数据的通道/特征维度，$js$为输入数据第$j$个中通道$s$的位置，这与MLP的节点计算方式一样，因此可以用nn.Conv1d进行MLP计算

代码D：利用nn.Conv1d对单个点云数据（向量）进行Layer计算

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

x = torch.randn(1, 3, 1)		            # 创建batch_size=1的单个点云
layer = nn.Conv1d(3, 10, kernel_size=1)	    # 构造一个输入节点为3，输出节点为10的网络层
y = F.sigmoid(layer(x))		                # 计算y，sigmoid激活函数

print(x.size())
print(y.size())
''' >>>torch.Size([1, 3, 1]) >>>torch.Size([1, 10, 1]) '''

代码E：利用nn.Conv1d对点云集进行Layer计算

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

x = torch.randn(1, 3, 100)		            # 创建一个batch_size=1的点云，长度100
layer = nn.Conv1d(3, 10, kernel_size=1)	    # 构造一个输入节点为3，输出节点为10的网络层
y = F.sigmoid(layer(x))		                 # 计算y，sigmoid激活函数

print(x.size())
print(y.size())
''' >>>torch.Size([1, 3, 100]) >>>torch.Size([1, 10, 100]) '''

代码F：利用nn.Conv1d对多批次点云集进行Layer计算

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

x = torch.randn(4, 3, 100)		            # 创建一个batch_size=4的点云，长度100
layer = nn.Conv1d(3, 10, kernel_size=1)	    # 构造一个输入节点为3，输出节点为10的网络层
y = F.sigmoid(layer(x))		                 # 计算y，sigmoid激活函数

print(x.size())
print(y.size())
''' >>>torch.Size([4, 3, 100]) >>>torch.Size([4, 10, 100]) '''

通过上述代码可以看出，nn.Conv1d的输入数据格式只能一个三维tensor[batch, channel, length]，与nn.Linear输入数据格式不同；并且，nn.Conv1d的数据作用位置也不同，nn.Conv1d作用在第二个维度channel上

nn.Conv1d, kernel_size=1与nn.Linear不同

从上述方法1和方法2可以看出，两者可以实现同样结构的MLP计算，但计算形式不同，具体为：

• nn.Conv1d输入的是一个[batch, channel, length]，3维tensor，而nn.Linear输入的是一个[batch, *, in_features]，可变形状tensor，在进行等价计算时务必保证nn.Linear输入tensor为三维
• nn.Conv1d作用在第二个维度位置channel，nn.Linear作用在第三个维度位置in_features，对于一个$X$，若要在两者之间进行等价计算，需要进行tensor.permute，重新排列维度轴秩序

代码G：验证nn.Conv1d, kernel_size=1与nn.Linear计算结果相同，代码来自stack overflow

import torch

def count_parameters(model):
    """Count the number of parameters in a model."""
    return sum([p.numel() for p in model.parameters()])

conv = torch.nn.Conv1d(8,32,1)
print(count_parameters(conv))
# 288

linear = torch.nn.Linear(8,32)
print(count_parameters(linear))
# 288

print(conv.weight.shape)
# torch.Size([32, 8, 1])
print(linear.weight.shape)
# torch.Size([32, 8])

# use same initialization
linear.weight = torch.nn.Parameter(conv.weight.squeeze(2))
linear.bias = torch.nn.Parameter(conv.bias)

tensor = torch.randn(128,256,8)
permuted_tensor = tensor.permute(0,2,1).clone().contiguous()	# 注意此处进行了维度重新排列

out_linear = linear(tensor)
print(out_linear.mean())
# tensor(0.0067, grad_fn=<MeanBackward0>)

out_conv = conv(permuted_tensor)
print(out_conv.mean())
# tensor(0.0067, grad_fn=<MeanBackward0>)