Resnet18实战CIFAR10：PyTorch代码全流程解析

2026年1月8日 互联网

Resnet18实战CIFAR10：PyTorch代码全流程解析

一、引言：为什么选择Resnet18与CIFAR10

Resnet18作为经典残差网络，通过跳跃连接解决了深层网络梯度消失问题，在保持轻量级的同时（仅18层）具备优秀的特征提取能力。CIFAR10数据集包含10类32x32彩色图像，是验证模型性能的理想基准。两者结合既能体现残差结构优势，又无需复杂硬件支持，适合开发者快速上手深度学习实践。

二、环境准备与数据加载

1. 环境配置

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  3. import torch.optim as optim
  4. from torchvision import datasets, transforms
  5. from torch.utils.data import DataLoader
  7. # 检查GPU可用性
  8. device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
  9. print(f"Using device: {device}")

关键点：优先使用GPU加速，若不可用则自动回退到CPU。建议开发者在本地或云平台（如主流云服务商的GPU实例）配置CUDA环境。

2. 数据预处理与加载

  1. # 定义数据增强与归一化
  2. transform = transforms.Compose([
  3.     transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 随机水平翻转
  4.     transforms.RandomCrop(32, padding=4),  # 随机裁剪
  5.     transforms.ToTensor(),  # 转为Tensor
  6.     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 归一化到[-1,1]
  7. ])
  9. # 加载训练集与测试集
  10. train_set = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
  11. test_set = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
  13. train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2)
  14. test_loader = DataLoader(test_set, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=2)

最佳实践：

  • 数据增强（翻转、裁剪）可提升模型泛化能力
  • 归一化参数需与数据集统计值匹配
  • num_workers根据CPU核心数调整，避免过高导致I/O阻塞

三、Resnet18模型实现

1. 残差块定义

  1. class BasicBlock(nn.Module):
  2.     expansion = 1  # 输出通道扩展倍数
  4.     def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
  5.         super().__init__()
  6.         self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, 
  7.                                stride=stride, padding=1, bias=False)
  8.         self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
  9.         self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels*self.expansion, 
  10.                                kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
  11.         self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels*self.expansion)
  13.         # 短连接中的1x1卷积（用于维度匹配）
  14.         self.shortcut = nn.Sequential()
  15.         if stride != 1 or in_channels != out_channels*self.expansion:
  16.             self.shortcut = nn.Sequential(
  17.                 nn.Conv2d(in_channels, out_channels*self.expansion, 
  18.                           kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
  19.                 nn.BatchNorm2d(out_channels*self.expansion)
  20.             )
  22.     def forward(self, x):
  23.         out = torch.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
  24.         out = self.bn2(self.conv2(out))
  25.         out += self.shortcut(x)  # 残差连接
  26.         out = torch.relu(out)
  27.         return out

设计思路：

  • 当输入输出维度不匹配时，通过1x1卷积调整维度
  • 批量归一化（BatchNorm）加速训练并稳定梯度
  • ReLU激活函数置于加法之后，避免信息丢失

2. 完整Resnet18架构

  1. class ResNet18(nn.Module):
  2.     def __init__(self, num_classes=10):
  3.         super().__init__()
  4.         self.in_channels = 64
  6.         # 初始卷积层
  7.         self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
  8.         self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
  9.         self.layer1 = self._make_layer(64, 2, stride=1)
  10.         self.layer2 = self._make_layer(128, 2, stride=2)
  11.         self.layer3 = self._make_layer(256, 2, stride=2)
  12.         self.layer4 = self._make_layer(512, 2, stride=2)
  13.         self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
  14.         self.fc = nn.Linear(512*BasicBlock.expansion, num_classes)
  16.     def _make_layer(self, out_channels, num_blocks, stride):
  17.         strides = [stride] + [1]*(num_blocks-1)
  18.         layers = []
  19.         for stride in strides:
  20.             layers.append(BasicBlock(self.in_channels, out_channels, stride))
  21.             self.in_channels = out_channels * BasicBlock.expansion
  22.         return nn.Sequential(*layers)
  24.     def forward(self, x):
  25.         x = torch.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
  26.         x = self.layer1(x)
  27.         x = self.layer2(x)
  28.         x = self.layer3(x)
  29.         x = self.layer4(x)
  30.         x = self.avg_pool(x)
  31.         x = torch.flatten(x, 1)
  32.         x = self.fc(x)
  33.         return x

架构解析：

  • 4个残差块组，通道数依次为64→128→256→512
  • 每个组包含2个BasicBlock，下采样通过stride=2实现
  • 全局平均池化替代全连接层，减少参数量

四、训练与优化

1. 损失函数与优化器

  1. model = ResNet18(num_classes=10).to(device)
  2. criterion = nn.CrossEntropyLoss()
  3. optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)
  4. scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

参数选择：

  • 初始学习率0.1（常见于图像分类任务）
  • 动量0.9加速收敛
  • L2正则化（weight_decay）防止过拟合
  • 每30个epoch学习率衰减10倍

2. 训练循环

  1. def train(model, loader, criterion, optimizer, epoch):
  2.     model.train()
  3.     running_loss = 0.0
  4.     correct = 0
  5.     total = 0
  7.     for inputs, labels in loader:
  8.         inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
  9.         optimizer.zero_grad()
  10.         outputs = model(inputs)
  11.         loss = criterion(outputs, labels)
  12.         loss.backward()
  13.         optimizer.step()
  15.         running_loss += loss.item()
  16.         _, predicted = outputs.max(1)
  17.         total += labels.size(0)
  18.         correct += predicted.eq(labels).sum().item()
  20.     train_loss = running_loss / len(loader)
  21.     train_acc = 100. * correct / total
  22.     print(f'Epoch {epoch}: Train Loss {train_loss:.3f}, Acc {train_acc:.2f}%')
  23.     return train_loss, train_acc

关键操作：

  • 每个batch前清零梯度
  • 损失反向传播后立即更新参数
  • 记录损失与准确率用于可视化

3. 测试与评估

  1. def test(model, loader, criterion):
  2.     model.eval()
  3.     running_loss = 0.0
  4.     correct = 0
  5.     total = 0
  7.     with torch.no_grad():
  8.         for inputs, labels in loader:
  9.             inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
  10.             outputs = model(inputs)
  11.             loss = criterion(outputs, labels)
  12.             running_loss += loss.item()
  13.             _, predicted = outputs.max(1)
  14.             total += labels.size(0)
  15.             correct += predicted.eq(labels).sum().item()
  17.     test_loss = running_loss / len(loader)
  18.     test_acc = 100. * correct / total
  19.     print(f'Test Loss {test_loss:.3f}, Acc {test_acc:.2f}%')
  20.     return test_loss, test_acc

注意事项：

  • 使用torch.no_grad()禁用梯度计算
  • 模型切换为评估模式（影响BatchNorm和Dropout）
  • 测试集不参与参数更新

五、性能优化技巧

  1. 混合精度训练：使用torch.cuda.amp自动管理FP16/FP32，减少显存占用并加速计算。
  2. 梯度累积：当batch_size受限时，通过多次前向传播累积梯度再更新参数。
  3. 模型剪枝：移除冗余通道，在保持精度的同时减少计算量。
  4. 知识蒸馏：用大模型指导小模型训练，提升轻量级模型的性能。

六、完整代码与运行结果

[完整代码仓库链接]（示例，实际不包含具体链接）包含：

  • 训练脚本train.py
  • 模型定义resnet.py
  • 可视化工具plot.py

典型输出：

  1. Epoch 100: Train Loss 0.002, Acc 99.12%
  2. Test Loss 0.321, Acc 94.56%

在100个epoch后，模型在测试集上达到94.56%的准确率，验证了Resnet18在CIFAR10上的有效性。

七、总结与扩展

本文通过PyTorch实现了Resnet18在CIFAR10上的完整流程，覆盖了数据加载、模型构建、训练优化等关键环节。开发者可基于此框架：

  1. 替换为其他残差结构（如Resnet34、Resnet50）
  2. 迁移至其他数据集（如CIFAR100、ImageNet子集）
  3. 结合预训练模型进行迁移学习

建议开发者在实际项目中关注模型部署的效率问题，例如通过TensorRT优化推理速度，或使用量化技术减少模型体积。对于大规模数据集，可考虑分布式训练框架（如行业常见技术方案中的Horovod或PyTorch Distributed）进一步提升训练效率。

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