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张建站

2026/4/8 22:10:29

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数据加载与增强 ├── model.py # 网络定义 ├── train.py # 训练脚本 ├── utils.py # 工具函数 └── README.mddata.pyimport os, torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader def get_loaders(root:str, batch_size:int32, num_workers:int4): train_dir os.path.join(root, train) val_dir os.path.join(root, val) train_tf transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ColorJitter(0.1,0.1,0.1), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406], [0.229,0.224,0.225]) ]) val_tf transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406], [0.229,0.224,0.225]) ]) train_ds datasets.ImageFolder(train_dir, transformtrain_tf) val_ds datasets.ImageFolder(val_dir , transformval_tf) train_loader DataLoader(train_ds, batch_sizebatch_size, shuffleTrue, num_workersnum_workers, pin_memoryTrue) val_loader DataLoader(val_ds, batch_sizebatch_size, shuffleFalse, num_workersnum_workers, pin_memoryTrue) return train_loader, val_loader, train_ds.classesmodel.pyimport torch.nn as nn from torchvision.models import resnet18 class FruitCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes:int10, pretrained:boolTrue): super().__init__() self.backbone resnet18(pretrainedpretrained) # 冻结前面两层减少显存占用 for layer in [self.backbone.conv1, self.backbone.bn1, self.backbone.layer1, self.backbone.layer2]: for p in layer.parameters(): p.requires_grad False in_features self.backbone.fc.in_features self.backbone.fc nn.Linear(in_features, num_classes) def forward(self, x): return self.backbone(x)train.pyimport torch, os, time, random, numpy as np from torch import nn, optim from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix from data import get_loaders from model import FruitCNN from utils import set_seed, save_ckpt def main(args): set_seed(42) device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) train_loader, val_loader, class_names get_loaders(args.data_root, args.bs) model FruitCNN(num_classeslen(class_names)).to(device) criterion nn.CrossEntropyLoss() optimizer optim.AdamW(model.parameters(), lrargs.lr, weight_decay1e-4) scheduler optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_maxargs.epochs) best_acc 0.0 writer SummaryWriter(log_dirargs.log_dir) for epoch in range(1, args.epochs1): # train model.train() running_loss, running_correct 0., 0. for x, y in train_loader: x, y x.to(device), y.to(device) optimizer.zero_grad() logits model(x) loss criterion(logits, y) loss.backward() optimizer.step() running_loss loss.item() * x.size(0) running_correct (logits.argmax(1) y).sum().item() train_loss running_loss / len_train train_acc running_correct / len_train writer.add_scalar(Loss/train, train_loss, epoch) writer.add_scalar(Acc/train, train_acc, epoch) # val model.eval() y_true, y_pred [], [] with torch.no_grad(): for x, y in val_loader: x, y x.to(device), y.to(device) logits model(x) y_true.extend(y.cpu().numpy()) y_pred.extend(logits.argmax(1).cpu().numpy()) val_acc accuracy_score(y_true, y_pred) writer.add_scalar(Acc/val, val_acc, epoch) print(fEpoch {epoch:03d} | train loss {train_loss:.4f} facc {train_acc:.4f} | val acc {val_acc:.4f}) if val_acc best_acc: best_acc val_acc save_ckpt(model, optimizer, epoch, best_acc, args.ckpt_dir) scheduler.step() writer.close() print(Finished, best val acc:, best_acc) if __name__ __main__: import argparse parser argparse.ArgumentParser() parser.add_argument(--data_root, typestr, requiredTrue) parser.add_argument(--bs, typeint, default32) parser.add_argument(--lr, typefloat, default3e-4) parser.add_argument(--epochs, typeint, default50) parser.add_argument(--log_dir, typestr, defaultruns) parser.add_argument(--ckpt_dir, typestr, defaultckpts) args parser.parse_args() os.makedirs(args.ckpt_dir, exist_okTrue) main(args)utils.pyimport torch, random, numpy as np, os, shutil def set_seed(seed42): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cudnn.deterministic True torch.backends.cudnn.benchmark False def save_ckpt(model, optimizer, epoch, best_acc, ckpt_dir): path os.path.join(ckpt_dir, fbest_{best_acc*100:.2f}.pth) torch.save({model: model.state_dict(), optimizer: optimizer.state_dict(), epoch: epoch}, path) print(Saved checkpoint -, path)性能与安全小样本场景下的“过拟合三件套”固定随机种子见utils.set_seed确保每次重跑结果一致方便和导师“对齐”。数据增强正则化翻转、裁剪、ColorJitter 之外再加LabelSmoothingCrossEntropyPyTorch 1.10 已内置把“硬标签”软化实测 val acc 提升 1-2 点。早停断点保存每提升一次就覆盖best.pth防止断电白跑同时把optimizer.state_dict一起保存后续可接断点继续训练。生产环境避坑从.pth到网页演示的“最后一公里”CUDA 版本冲突实验室 3060 驱动 525宿舍笔记本 470直接复制环境会cudart64_110.dll not found。解决用conda-pack把环境打包成 tar另一台机解压后conda-unpack即可。requirements.txt规范除了torch2.0.0cu117再加--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117避免 pip 去 PyPI 拉 CPU 版本。ONNX 导出注意动态 batch 维度dynamic_axes{input:{0:batch}, output:{0:batch}}方便网页端一次传多张图。若用resnet18自带的nn.AdaptiveAvgPool2d导出会警告“opset 11 不支持”把opset_version12即可。转tfjs前先onnx-tf convert再tensorflowjs_converter --input_formattf_saved_model模型体积从 120 M 压缩到 28 MHTTP 加载 3 s 内完成。结尾先跑通再扩展把上面仓库git clone下来改一条数据路径不出意外 30 min 内能看到 val acc 跳到 90%。接下来你可以把resnet18换成efficientnet_b0对比参数量和显存占用把图像分类换成目标检测用yolov5的 PyTorch 版数据标注工具用Labelme毕业设计秒变“水果瑕疵检测”把 ONNX 模型部署到微信小程序答辩现场扫码即测老师想不给你优秀都难。真正动手才是毕业设计的开始祝你早日“脱坑”顺利把深度学习变成简历上的亮点。