Pytorch入门P5周学习打卡：Pytorch实现运动鞋识别

曾进熙 Esperanza

309人浏览 · 2026-06-12 21:35:02

曾进熙 Esperanza · 2026-06-12 21:35:02 发布

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客

🍖 原作者：K同学啊

文章目录

前言
一、准备工作
- 1. 设置运行设备：GPU 或 CPU
- 2. 关于运动鞋品牌识别数据集
- 3. 导入本地数据集
- 4. 数据预处理：transforms.Compose()
- 5. 使用 ImageFolder 自动生成标签
- 6. 创建 DataLoader 数据加载器
- 7. 查看一个 batch 的数据格式
二、构建简单的 CNN 网络
- 1. `torch.nn.Conv2d()` 卷积层
- 2. `torch.nn.BatchNorm2d()` 批归一化层
- 3. `torch.nn.Dropout()` 丢弃层
- 4. `torch.nn.MaxPool2d()` 池化层
- 5. `torch.nn.Linear()` 全连接层
- 6. 定义 CNN 模型
三、CNN 网络 shape 变化推导
- 1. 卷积层输出尺寸公式
- 2. 池化层输出尺寸公式
- 3. 完整 shape 推导
四、模型参数量理解
- 1. 卷积层参数量怎么算
- 2. BatchNorm 参数量
- 3. Dropout 参数量
- 4. 全连接层参数量
- 5. 模型参数量对比
五、训练模型
- 1. 编写训练函数
- 2. 编写测试函数
- 3. 设置动态学习率（本周重点）
- - 自定义动态学习率函数
  - 调用官方动态学习率接口（等价写法）
- 4. 正式训练
六、模型优化实验
- 1. 优化后的训练结果
- 2. 优化效果对比
- 3. 优化结果分析
- 4. AI给出的进一步优化建议
七、结果可视化
- 1. Loss 与 Accuracy 图
- 2. 指定图片进行预测
八、保存并加载模型
- 1. 保存模型
- 2. 加载模型
九、动态学习率进阶知识
- 1. `torch.optim.lr_scheduler.StepLR`
- 2. `lr_scheduler.LambdaLR`
- 3. `lr_scheduler.MultiStepLR`
总结

前言

本篇是我训练营的第五次学习，主要目标是使用 PyTorch 实现一个运动鞋品牌识别任务（Adidas vs Nike）。P1 周跑通了 MNIST 手写数字识别、P2 周理解了 CIFAR10 彩色图片和 CNN 的 shape 变化、P3 周掌握了本地自定义数据集的加载和 BatchNorm、P4 周学会了保存最佳模型和单张图片预测，本周的任务则在前面四周的基础上，重点学习动态学习率的设置方法，并进一步理解Dropout 正则化和模型保存与加载的完整流程。同时要求调整代码使测试集 accuracy 达到 84%，拔高目标是 86%。

本周的运动鞋品牌识别任务一共有 2 个类别：adidas 阿迪达斯、nike 耐克

感谢K同学啊老师的教学，以及 ChatGPT 和 Kimi。

P1-P5 周整体对比

对比项目	P1 周：MNIST 手写数字识别	P2 周：CIFAR10 彩色图片识别	P3 周：天气识别	P4 周：猴痘二分类识别	P5 周：运动鞋品牌识别
图像类型	灰度图	RGB 彩色图	RGB 彩色图	RGB 彩色图	RGB 彩色图
输入 shape	`[32, 1, 28, 28]`	`[32, 3, 32, 32]`	`[32, 3, 224, 224]`	`[32, 3, 224, 224]`	`[32, 3, 224, 224]`
类别数	10 类	10 类	4 类	2 类	2 类
训练集/测试集划分	已划分	已划分	`random_split` 手动划分	`random_split` 手动划分	已分好 `train/` 和 `test/`
学习率	固定 `1e-2`	固定 `1e-2`	固定 `1e-4`	固定 `1e-4`	动态学习率
正则化手段	无	无	BatchNorm	BatchNorm	BatchNorm + Dropout
特殊功能	基础流程	shape 推导	本地数据加载	保存最佳模型+预测	动态学习率 + 模型保存加载

一、准备工作

1. 设置运行设备：GPU 或 CPU

和前面一样，首先判断当前设备是否支持 GPU，如果支持就使用 CUDA 加速，否则使用 CPU。

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets

import os, PIL, pathlib

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

device

device(type='cpu')

2. 关于运动鞋品牌识别数据集

本周使用的是运动鞋品牌识别数据集，它需要自己下载并放在本地 5-data/ 文件夹下。和 P3、P4 周不同的是，本周的数据集已经提前分好了训练集和测试集，文件夹结构如下：

5-data/
├── train/
│   ├── adidas/          # 阿迪达斯运动鞋图片
│   └── nike/            # 耐克运动鞋图片
└── test/
    ├── adidas/          # 阿迪达斯运动鞋图片
    └── nike/            # 耐克运动鞋图片

数据集共包含 2 个类别：

类别	标签含义	说明
`adidas`	阿迪达斯品牌运动鞋	带有阿迪达斯三条纹标志的运动鞋图片
`nike`	耐克品牌运动鞋	带有耐克勾形标志的运动鞋图片

P3 周和 P4 周的数据需要用 random_split 手动划分训练集和测试集，而本周数据集已经分好了 train/ 和 test/，所以分别加载即可。

3. 导入本地数据集

首先使用 pathlib.Path 读取本地数据文件夹，并提取类别名称。

import os, PIL, random, pathlib

data_dir = './5-data/'
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

data_paths = list(data_dir.glob('*'))
classeNames = [str(path).split("\\")[1] for path in data_paths]
classeNames

['test', 'train']

这一段的意思是：

pathlib.Path(data_dir)：把字符串路径 ./5-data/ 转换成 Path 对象；
使用 glob('*') 获取 data_dir 路径下的所有子文件夹路径；
通过 split("\\") 对每条路径进行分割，提取出文件夹名称，存入 classeNames 列表中。

由于最外层文件夹是 train 和 test，所以这里的 classeNames 先得到 ['test', 'train']。真正的类别名称（adidas / nike）需要在后续使用 ImageFolder 加载后才能获得。

4. 数据预处理：transforms.Compose()

本周的图片来自本地文件夹，不同图片的原始尺寸可能不同。CNN 网络要求输入图片大小一致，所以要先用 transforms 对图片进行统一处理。

# 关于transforms.Compose的更多介绍可以参考：https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/124878863
train_transforms = transforms.Compose([
    transforms.Resize([224, 224]),  # 将输入图片resize成统一尺寸
    # transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转
    transforms.ToTensor(),          # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
    transforms.Normalize(           # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
        mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])

test_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize([224, 224]),  # 将输入图片resize成统一尺寸
    transforms.ToTensor(),          # 将PIL Image或numpy.ndarray转换为tensor，并归一化到[0,1]之间
    transforms.Normalize(           # 标准化处理-->转换为标准正太分布（高斯分布），使模型更容易收敛
        mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
        std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 其中 mean=[0.485,0.456,0.406]与std=[0.229,0.224,0.225] 从数据集中随机抽样计算得到的。
])

train_dataset = datasets.ImageFolder("./5-data/train/", transform=train_transforms)
test_dataset = datasets.ImageFolder("./5-data/test/", transform=test_transform)

transforms.Resize([224, 224]) 将不同大小的原始图片统一 resize 成 224 × 224 像素。

transforms.ToTensor() 将 PIL Image 或 numpy.ndarray 格式的图片转换为 PyTorch 的 Tensor 格式，同时把像素值从 0-255 缩放到 0-1 之间。

transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) 对 RGB 三个通道进行标准化处理。

🌟 mean 与 std 数值是怎么来的？

这些均值和标准差不是从运动鞋数据集计算出来的，而是通过计算 ImageNet 数据集 中所有训练图像的 RGB 通道均值和标准差得出的，具体计算过程如下：

获取 ImageNet 数据集：ImageNet 包含约 120 万张训练图像，每张图像有 RGB 三个通道。
计算均值（Mean）：
- Red 通道均值 ≈ 0.485
- Green 通道均值 ≈ 0.456
- Blue 通道均值 ≈ 0.406
计算标准差（Standard Deviation）：
- Red 通道标准差 ≈ 0.229
- Green 通道标准差 ≈ 0.224
- Blue 通道标准差 ≈ 0.225

这组均值和标准差通常来自 ImageNet 数据集的 RGB 通道统计值。它们经常用于自然图片分类任务，尤其是在输入尺寸为 224 × 224 的图像任务中比较常见。

5. 使用 ImageFolder 自动生成标签

train_dataset.class_to_idx

{'adidas': 0, 'nike': 1}

ImageFolder 会根据文件夹名称自动分配标签，train_dataset.class_to_idx 是一个存储了数据集类别和对应索引的字典。adidas 对应索引 0，nike 对应索引 1。

6. 创建 DataLoader 数据加载器

划分好数据集后，用 DataLoader 包装成可以批量加载的数据迭代器。

batch_size = 32

train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
                                       batch_size=batch_size,
                                       shuffle=True,
                                       num_workers=1)
test_dl = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset,
                                      batch_size=batch_size,
                                      shuffle=True,
                                      num_workers=1)

这一段和前几周非常相似。DataLoader 的作用就是把数据按 batch 送入模型。这里设置 batch_size = 32，表示每次送入 32 张图片。shuffle=True 表示每个 epoch 开始前打乱数据顺序。num_workers=1 用 1 个子进程辅助加载数据。

与 P3、P4 周的对比：

项目	P3/P4 周	P5 周
数据划分方式	`random_split` 手动 8:2 划分	数据集已分好 `train/` 和 `test/`
加载方式	先加载全部数据再划分	分别加载 `train/` 和 `test/`
DataLoader	从 `Subset` 创建	直接从 `ImageFolder` 创建

7. 查看一个 batch 的数据格式

for X, y in test_dl:
    print("Shape of X [N, C, H, W]: ", X.shape)
    print("Shape of y: ", y.shape, y.dtype)
    break

Shape of X [N, C, H, W]:  torch.Size([32, 3, 224, 224])
Shape of y:  torch.Size([32]) torch.int64

这个 shape 可以拆开理解：

torch.Size([32, 3, 224, 224])
             ↑   ↑    ↑    ↑
             N   C    H    W
             │   │    │    └── 宽度：224 像素
             │   │    └─────── 高度：224 像素
             │   └──────────── 通道数：3，RGB 彩色图
             └──────────────── batch_size，一批 32 张图片

五周数据集 shape 对比：

MNIST:       [32, 1, 28, 28]
CIFAR10:     [32, 3, 32, 32]
天气图像:    [32, 3, 224, 224]
猴痘图像:    [32, 3, 224, 224]
运动鞋图像:  [32, 3, 224, 224]   ← 本周

项目	P1 周 MNIST	P2 周 CIFAR10	P3 周天气识别	P4 周猴痘识别	P5 周运动鞋识别
shape	`[32, 1, 28, 28]`	`[32, 3, 32, 32]`	`[32, 3, 224, 224]`	`[32, 3, 224, 224]`	`[32, 3, 224, 224]`
通道数 C	1（灰度）	3（RGB）	3（RGB）	3（RGB）	3（RGB）
高 H	28	32	224	224	224
宽 W	28	32	224	224	224
单张图像素数	784	3072	150528	150528	150528

可以看出，P5 周和 P3、P4 周在输入图片尺寸上完全一样，都是 224 × 224 的 RGB 彩色图。本周也是二分类问题，类别为 adidas 和 nike。

二、构建简单的 CNN 网络

本周使用的是一个带有 BatchNorm 和 Dropout 的 CNN 网络。整体结构可以分为两部分：

特征提取网络：用卷积层、池化层提取图片特征；
分类网络：用全连接层根据提取到的特征进行分类。

本周的运动鞋品牌识别任务有 2 个类别，所以最后一层输出维度是：len(classeNames)，也就是 2。

1. `torch.nn.Conv2d()` 卷积层

卷积层用于提取图片的局部特征，比如运动鞋的品牌标志、鞋面纹理、鞋底形状等。

函数原型：

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, 
                dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', 
                device=None, dtype=None)

常用参数解释：

参数	含义	本周代码中的体现
`in_channels`	输入图片通道数	第一层是 3，因为运动鞋图片是 RGB 彩色图
`out_channels`	输出特征图数量	第一层输出 12 个特征图
`kernel_size`	卷积核大小	本周使用 `5 × 5`
`stride`	卷积步长	本周为 1
`padding`	是否填充边缘	本周为 0，不填充

例如：

self.conv1 = nn.Conv2d(3, 12, kernel_size=5, padding=0)  # 12*220*220

这一句表示：输入是 RGB 三通道图片，经过第一层卷积后，输出 12 个特征图，图片尺寸从 224 × 224 变成 220 × 220。

2. `torch.nn.BatchNorm2d()` 批归一化层

函数原型：

torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, 
                     track_running_stats=True)

本周模型中加入了 BatchNorm2d，BatchNorm 的作用可以简单理解为：在训练过程中，对每一批数据的特征进行标准化，让数据分布更稳定，从而帮助模型更快、更稳定地训练。

具体来说，BatchNorm 会：

计算当前 batch 中每个通道的均值和方差；
用这些统计量对数据进行归一化；
引入可学习的缩放参数（gamma）和平移参数（beta），让网络自己决定是否需要恢复原始分布。

为什么使用 BatchNorm？

加速训练：归一化后的数据分布更稳定，可以使用更大的学习率；
减少 Internal Covariate Shift（内部协变量偏移）：即减少网络各层之间数据分布的变化；
有一定正则化效果：因为每个 batch 的统计量不同，相当于给网络引入了噪声，减少了过拟合的风险。

3. `torch.nn.Dropout()` 丢弃层

函数原型：

torch.nn.Dropout(p=0.5, inplace=False)

参数	含义
`p`	神经元被丢弃的概率，默认 0.5
`inplace`	是否原地操作，默认 False

本周模型中加入了 Dropout(0.2)，表示在训练过程中，以 20% 的概率随机丢弃一部分神经元。

为什么使用 Dropout？

Dropout 是一种非常有效的正则化手段，它的核心思想是：在训练时随机关闭一部分神经元，强迫网络不依赖某些特定的特征，从而提高模型的泛化能力。

防止过拟合：网络不能依赖任何一个神经元，所以每个神经元都要学会更鲁棒的特征；
近似模型集成：每次训练时丢弃不同的神经元，相当于在训练多个不同的子网络，最终效果是多个模型的集成；
注意：Dropout 只在 训练时 生效，测试时会自动关闭。

P3-P5 周正则化手段对比：

周次	BatchNorm	Dropout	说明
P3 周天气识别	✓	✗	只有批归一化
P4 周猴痘识别	✓	✗	只有批归一化
P5 周运动鞋识别	✓	✓(0.2)	BatchNorm + Dropout

4. `torch.nn.MaxPool2d()` 池化层

池化层用于压缩特征图尺寸，减少计算量，同时保留比较明显的特征。

函数原型：

torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, 
                   return_indices=False, ceil_mode=False)

参数	含义
`kernel_size`	最大的窗口大小
`stride`	窗口的步幅，默认值为 `kernel_size`

本周使用 nn.MaxPool2d(2)，使用 2 × 2 的最大池化窗口，默认步长也是 2，所以每经过一次池化，图片的高和宽大约都会缩小一半。

5. `torch.nn.Linear()` 全连接层

卷积和池化之后，模型得到的是多维特征图。但是全连接层需要的是二维数据，所以要先把特征图展平成一维向量。

函数原型：

torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)

全连接层：

self.fc = nn.Sequential(
    nn.Linear(24*50*50, len(classeNames)))

因为运动鞋品牌识别有 2 个类别（adidas 和 nike），len(classeNames) 等于 2，所以输出是 2 个分类分数。

这里 24*50*50 = 60000，是经过卷积和池化后展平的维度。

6. 定义 CNN 模型

import torch.nn.functional as F

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 12, kernel_size=5, padding=0), # 12*220*220
            nn.BatchNorm2d(12),
            nn.ReLU())
        
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(12, 12, kernel_size=5, padding=0), # 12*216*216
            nn.BatchNorm2d(12),
            nn.ReLU())
        
        self.pool3 = nn.Sequential(
            nn.MaxPool2d(2))                              # 12*108*108
        
        self.conv4 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(12, 24, kernel_size=5, padding=0), # 24*104*104
            nn.BatchNorm2d(24),
            nn.ReLU())
        
        self.conv5 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(24, 24, kernel_size=5, padding=0), # 24*100*100
            nn.BatchNorm2d(24),
            nn.ReLU())
        
        self.pool6 = nn.Sequential(
            nn.MaxPool2d(2))                              # 24*50*50

        self.dropout = nn.Sequential(
            nn.Dropout(0.2))
        
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(24*50*50, len(classeNames)))
        
    def forward(self, x):
        
        batch_size = x.size(0)
        x = self.conv1(x)  # 卷积-BN-激活
        x = self.conv2(x)  # 卷积-BN-激活
        x = self.pool3(x)  # 池化
        x = self.conv4(x)  # 卷积-BN-激活
        x = self.conv5(x)  # 卷积-BN-激活
        x = self.pool6(x)  # 池化
        x = self.dropout(x)
        x = x.view(batch_size, -1)  # flatten 变成全连接网络需要的输入 (batch, 24*50*50) ==> (batch, -1), -1 此处自动算出的是24*50*50
        x = self.fc(x)
       
        return x

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print("Using {} device".format(device))

model = Model().to(device)
model

Model(
  (conv1): Sequential(
    (0): Conv2d(3, 12, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
    (1): BatchNorm2d(12, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, bias=True, track_running_stats=True)
    (2): ReLU()
  )
  (conv2): Sequential(
    (0): Conv2d(12, 12, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
    (1): BatchNorm2d(12, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, bias=True, track_running_stats=True)
    (2): ReLU()
  )
  (pool3): Sequential(
    (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (conv4): Sequential(
    (0): Conv2d(12, 24, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
    (1): BatchNorm2d(24, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, bias=True, track_running_stats=True)
    (2): ReLU()
  )
  (conv5): Sequential(
    (0): Conv2d(24, 24, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
    (1): BatchNorm2d(24, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, bias=True, track_running_stats=True)
    (2): ReLU()
  )
  (pool6): Sequential(
    (0): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  )
  (dropout): Sequential(
    (0): Dropout(p=0.2, inplace=False)
  )
  (fc): Sequential(
    (0): Linear(in_features=60000, out_features=2, bias=True)
  )
)

网络结构分析：

P5 周的网络相比 P3、P4 周有以下特点：

使用了 nn.Sequential 包裹：每一层卷积都用 nn.Sequential 把 Conv2d + BatchNorm2d + ReLU 打包在一起，代码更整洁；
卷积核大小是 5×5：P1 和 P2 周使用的是 3×3，P3-P5 周使用的是 5×5，所以每次卷积后尺寸减少得更多（减少 4 而不是 2）；
增加了 Dropout(0.2)：在全连接层之前加入了丢弃层，是本周相比 P3、P4 周的新增正则化手段；
没有中间全连接层：和 P3、P4 周一样，只有一个 fc，直接从展平后的特征映射到 2 个类别；
使用 x.view() 展平：x.view(batch_size, -1) 会把特征图展平成一维向量，-1 表示自动计算该维度的大小。

P4 周和 P5 周网络结构对比：

项目	P4 周猴痘识别	P5 周运动鞋识别
卷积核大小	5 × 5	5 × 5
卷积层数	4 层	4 层
池化层数	2 层	2 层
BatchNorm 层数	4 层	4 层
Dropout	无	有（0.2）
全连接层数	1 层	1 层
展平维度	60000	60000
输出类别数	2	2

P4 周和 P5 周的模型结构非常相似，唯一的区别是 P5 周增加了 Dropout(0.2) 层。

三、CNN 网络 shape 变化推导

本周输入图片被统一 resize 成：[3, 224, 224]，其中：3：RGB 三个通道、224 ：图片高度、224：图片宽度。

1. 卷积层输出尺寸公式

普通卷积层，输出尺寸公式是：

输出尺寸 = floor((输入尺寸 + 2 × padding - kernel_size) / stride + 1)

本周代码中，卷积层基本使用默认参数：

kernel_size = 5
stride = 1
padding = 0

所以公式可以简化成：

输出尺寸 = 输入尺寸 - 5 + 1 = 输入尺寸 - 4

也就是说，每经过一个 5 × 5 且不加 padding 的卷积层，高和宽都会减少 4。

2. 池化层输出尺寸公式

池化层是：

nn.MaxPool2d(2)

当 stride 不设置时，默认等于 kernel_size，所以这里相当于：

kernel_size = 2
stride = 2

可以简单理解为：每经过一次 2 × 2 最大池化，高和宽大约变成原来的一半。

3. 完整 shape 推导

输入图片

[3, 224, 224]

第一层卷积 `conv1`

self.conv1 = nn.Conv2d(3, 12, kernel_size=5)

输入通道数从 3 变成输出通道数 12。
图片大小变化：

224 × 224 → 220 × 220

所以输出变成：

[12, 220, 220]

第二层卷积 `conv2`

self.conv2 = nn.Conv2d(12, 12, kernel_size=5)

输入通道数从 12 变成输出通道数 12。
图片大小变化：

    220 × 220 → 216 × 216

所以输出变成：

    [12, 216, 216]

第一层池化 `pool3`

self.pool3 = nn.MaxPool2d(2)

图片大小减半：

216 × 216 → 108 × 108

所以输出变成：

[12, 108, 108]

第三层卷积 `conv4`

self.conv4 = nn.Conv2d(12, 24, kernel_size=5)

输入通道数从 12 变成输出通道数 24。
图片大小变化：

    108 × 108 → 104 × 104

所以输出变成：

    [24, 104, 104]

第四层卷积 `conv5`

self.conv5 = nn.Conv2d(24, 24, kernel_size=5)

通道数不变，图片大小变化：

    104 × 104 → 100 × 100

所以输出变成：

    [24, 100, 100]

第二层池化 `pool6`

self.pool6 = nn.MaxPool2d(2)

图片大小减半：

100 × 100 → 50 × 50

所以输出变成：

[24, 50, 50]

Flatten 展平

进入全连接层之前，需要把多维特征图展平成一维向量：

24 × 50 × 50 = 60000

所以：

self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(24*50*50, len(classeNames)))

这里的 60000 就是这样来的。

完整结构汇总

输入：3, 224, 224
↓
Conv2d(3, 12, kernel_size=5) + BatchNorm2d(12) + ReLU
输出：12, 220, 220
↓
Conv2d(12, 12, kernel_size=5) + BatchNorm2d(12) + ReLU
输出：12, 216, 216
↓
MaxPool2d(2)
输出：12, 108, 108
↓
Conv2d(12, 24, kernel_size=5) + BatchNorm2d(24) + ReLU
输出：24, 104, 104
↓
Conv2d(24, 24, kernel_size=5) + BatchNorm2d(24) + ReLU
输出：24, 100, 100
↓
MaxPool2d(2)
输出：24, 50, 50
↓
Dropout(0.2)
↓
Flatten 展平：24 × 50 × 50 = 60000
↓
Linear(60000, 2)
↓
输出：2 个类别分数

四、模型参数量理解

本周的模型参数量可以分成四部分：卷积层参数、BatchNorm 参数、Dropout 参数、全连接层参数。

1. 卷积层参数量怎么算

卷积层参数量公式：参数量 = 输出通道数 × (输入通道数 × 卷积核高 × 卷积核宽 + bias)

conv1 参数量

nn.Conv2d(3, 12, kernel_size=5)

12 × (3 × 5 × 5 + 1)
= 12 × 76
= 912

conv2 参数量

nn.Conv2d(12, 12, kernel_size=5)

12 × (12 × 5 × 5 + 1)
= 12 × 301
= 3612

conv4 参数量

nn.Conv2d(12, 24, kernel_size=5)

24 × (12 × 5 × 5 + 1)
= 24 × 301
= 7224

conv5 参数量

nn.Conv2d(24, 24, kernel_size=5)

24 × (24 × 5 × 5 + 1)
= 24 × 601
= 14424

卷积层参数量合计：

912 + 3612 + 7224 + 14424 = 26172

2. BatchNorm 参数量

BatchNorm 的参数量 = 2 × num_features（gamma 和 beta 各一个）。

BatchNorm 层	num_features	参数量
conv1 中的 BN	12	24
conv2 中的 BN	12	24
conv4 中的 BN	24	48
conv5 中的 BN	24	48
合计		144

3. Dropout 参数量

Dropout 层没有可训练的参数，它只是在训练时以一定概率随机关闭神经元，所以参数量为 0。

4. 全连接层参数量

全连接层参数量公式：参数量 = 输入特征数 × 输出特征数 + 输出特征数对应的 bias

全连接层是：

nn.Linear(24*50*50, 2)

也就是：nn.Linear(60000, 2)

参数量为：60000 × 2 + 2 = 120002

5. 模型参数量对比

模型	总参数量	主要差异
MNIST CNN	121,930	2 卷积 + 2 池化，输入 28×28，2 个全连接层
CIFAR10 CNN	246,474	3 卷积 + 3 池化，输入 32×32，2 个全连接层
天气识别 CNN	~254,320	4 卷积 + 2 池化 + 4 BatchNorm，输入 224×224，4 类输出
猴痘识别 CNN	~254,318	4 卷积 + 2 池化 + 4 BatchNorm，输入 224×224，2 类输出
运动鞋识别 CNN	~254,318	4 卷积 + 2 池化 + 4 BatchNorm + Dropout，输入 224×224，2 类输出

五、训练模型

1. 编写训练函数

# 训练循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)  # 训练集的大小
    num_batches = len(dataloader)   # 批次数目, (size/batch_size，向上取整)

    train_loss, train_acc = 0, 0  # 初始化训练损失和正确率
    
    for X, y in dataloader:  # 获取图片及其标签
        X, y = X.to(device), y.to(device)
        
        # 计算预测误差
        pred = model(X)          # 网络输出
        loss = loss_fn(pred, y)  # 计算网络输出和真实值之间的差距，targets为真实值，计算二者差值即为损失
        
        # 反向传播
        optimizer.zero_grad()  # grad属性归零
        loss.backward()        # 反向传播
        optimizer.step()       # 每一步自动更新
        
        # 记录acc与loss
        train_acc  += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
        train_loss += loss.item()
            
    train_acc  /= size
    train_loss /= num_batches

    return train_acc, train_loss

训练函数的核心仍然是三步：

第一步：`optimizer.zero_grad()` 清空梯度

PyTorch 中梯度默认会累加，所以每个 batch 开始训练前，需要先把上一轮的梯度清空。

第二步：`loss.backward()` 反向传播

根据当前损失值，自动计算每个参数的梯度。

第三步：`optimizer.step()` 更新参数

优化器根据梯度更新模型参数。

2. 编写测试函数

def test(dataloader, model, loss_fn):
    size        = len(dataloader.dataset)  # 测试集的大小
    num_batches = len(dataloader)          # 批次数目, (size/batch_size，向上取整)
    test_loss, test_acc = 0, 0
    
    # 当不进行训练时，停止梯度更新，节省计算内存消耗
    with torch.no_grad():
        for imgs, target in dataloader:
            imgs, target = imgs.to(device), target.to(device)
            
            # 计算loss
            target_pred = model(imgs)
            loss        = loss_fn(target_pred, target)
            
            test_loss += loss.item()
            test_acc  += (target_pred.argmax(1) == target).type(torch.float).sum().item()

    test_acc  /= size
    test_loss /= num_batches

    return test_acc, test_loss

测试函数和训练函数很像，但是有两个关键区别：

测试时不调用 optimizer.step()，所以不会更新模型参数；
测试时使用 torch.no_grad()，关闭梯度计算，节省内存和计算量。

3. 设置动态学习率（本周重点）

动态学习率是本周的核心知识点。在深度学习中，学习率是一个非常重要的超参数。如果学习率固定，可能会出现以下问题：

训练初期：损失下降很快，需要较大的学习率来快速接近最优解；
训练后期：损失下降变慢，需要较小的学习率来精细调整，避免在最优解附近震荡。

因此，动态调整学习率可以让训练过程更高效。

自定义动态学习率函数

def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, start_lr):
    # 每 2 个epoch衰减到原来的 0.92
    lr = start_lr * (0.92 ** (epoch // 2))
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = lr

learn_rate = 1e-4  # 初始学习率
optimizer  = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learn_rate)

这段代码的意思是：

adjust_learning_rate 函数接收三个参数：优化器、当前 epoch、初始学习率；
学习率的衰减公式是：lr = start_lr * (0.92 ^ (epoch // 2))；
epoch // 2 表示每 2 个 epoch，指数增加 1；
所以学习率的变化规律是：

epoch 范围	指数	学习率
0-1	0	`1e-4 × 0.92^0 = 1.00e-4`
2-3	1	`1e-4 × 0.92^1 = 9.20e-5`
4-5	2	`1e-4 × 0.92^2 = 8.46e-5`
6-7	3	`1e-4 × 0.92^3 = 7.79e-5`
…	…	…

也就是说，每过 2 个 epoch，学习率衰减为原来的 0.92 倍。这种衰减方式比较温和，学习率会逐渐变小，但不会突然大幅下降。

调用官方动态学习率接口（等价写法）

# # 调用官方动态学习率接口时使用
# lambda1 = lambda epoch: (0.92 ** (epoch // 2))
# optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learn_rate)
# scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda1) #选定调整方法

这两种方式是等价的，只是实现方式不同：

自定义函数：手动计算学习率并在每个 epoch 开始时调用；
官方接口：使用 torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR，通过 scheduler.step() 自动更新。

动态学习率 vs 固定学习率对比：

对比项	固定学习率	动态学习率
实现复杂度	简单	稍复杂
训练稳定性	后期可能震荡	更稳定
最终精度	可能不是最优	通常更好
收敛速度	前期快、后期慢	整体更均衡
超参数	只需设一个学习率	需要设初始学习率+衰减策略

4. 正式训练

loss_fn    = nn.CrossEntropyLoss()  # 创建损失函数
epochs     = 40

train_loss = []
train_acc  = []
test_loss  = []
test_acc   = []

for epoch in range(epochs):
    # 更新学习率（使用自定义学习率时使用）
    adjust_learning_rate(optimizer, epoch, learn_rate)
    
    model.train()
    epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, optimizer)
    # scheduler.step() # 更新学习率（调用官方动态学习率接口时使用）
    
    model.eval()
    epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)
    
    train_acc.append(epoch_train_acc)
    train_loss.append(epoch_train_loss)
    test_acc.append(epoch_test_acc)
    test_loss.append(epoch_test_loss)
    
    # 获取当前的学习率
    lr = optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']
    
    template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%, Test_loss:{:.3f}, Lr:{:.2E}')
    print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, 
                          epoch_test_acc*100, epoch_test_loss, lr))
print('Done')

Epoch: 1, Train_acc:51.4%, Train_loss:0.745, Test_acc:60.5%, Test_loss:0.684, Lr:1.00E-04
Epoch: 2, Train_acc:56.8%, Train_loss:0.685, Test_acc:60.5%, Test_loss:0.685, Lr:1.00E-04
Epoch: 3, Train_acc:68.9%, Train_loss:0.610, Test_acc:60.5%, Test_loss:0.647, Lr:9.20E-05
Epoch: 4, Train_acc:70.7%, Train_loss:0.571, Test_acc:64.5%, Test_loss:0.711, Lr:9.20E-05
Epoch: 5, Train_acc:69.7%, Train_loss:0.557, Test_acc:64.5%, Test_loss:0.666, Lr:8.46E-05
Epoch: 6, Train_acc:74.3%, Train_loss:0.528, Test_acc:65.8%, Test_loss:0.649, Lr:8.46E-05
Epoch: 7, Train_acc:76.3%, Train_loss:0.504, Test_acc:73.7%, Test_loss:0.597, Lr:7.79E-05
Epoch: 8, Train_acc:77.9%, Train_loss:0.479, Test_acc:68.4%, Test_loss:0.632, Lr:7.79E-05
Epoch: 9, Train_acc:82.5%, Train_loss:0.445, Test_acc:71.1%, Test_loss:0.574, Lr:7.16E-05
Epoch:10, Train_acc:80.9%, Train_loss:0.456, Test_acc:65.8%, Test_loss:0.636, Lr:7.16E-05
Epoch:11, Train_acc:82.3%, Train_loss:0.429, Test_acc:72.4%, Test_loss:0.557, Lr:6.59E-05
Epoch:12, Train_acc:84.1%, Train_loss:0.421, Test_acc:73.7%, Test_loss:0.597, Lr:6.59E-05
Epoch:13, Train_acc:84.9%, Train_loss:0.407, Test_acc:73.7%, Test_loss:0.550, Lr:6.06E-05
Epoch:14, Train_acc:87.1%, Train_loss:0.388, Test_acc:71.1%, Test_loss:0.581, Lr:6.06E-05
Epoch:15, Train_acc:87.6%, Train_loss:0.379, Test_acc:71.1%, Test_loss:0.598, Lr:5.58E-05
Epoch:16, Train_acc:90.0%, Train_loss:0.365, Test_acc:73.7%, Test_loss:0.553, Lr:5.58E-05
Epoch:17, Train_acc:86.9%, Train_loss:0.369, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.553, Lr:5.13E-05
Epoch:18, Train_acc:89.6%, Train_loss:0.353, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.581, Lr:5.13E-05
Epoch:19, Train_acc:89.0%, Train_loss:0.353, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.562, Lr:4.72E-05
Epoch:20, Train_acc:88.6%, Train_loss:0.351, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.565, Lr:4.72E-05
Epoch:21, Train_acc:91.8%, Train_loss:0.333, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.558, Lr:4.34E-05
Epoch:22, Train_acc:89.0%, Train_loss:0.339, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.525, Lr:4.34E-05
Epoch:23, Train_acc:92.2%, Train_loss:0.322, Test_acc:75.0%, Test_loss:0.585, Lr:4.00E-05
Epoch:24, Train_acc:91.6%, Train_loss:0.316, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.592, Lr:4.00E-05
Epoch:25, Train_acc:91.6%, Train_loss:0.316, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.541, Lr:3.68E-05
Epoch:26, Train_acc:92.4%, Train_loss:0.314, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.582, Lr:3.68E-05
Epoch:27, Train_acc:95.0%, Train_loss:0.302, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.585, Lr:3.38E-05
Epoch:28, Train_acc:92.2%, Train_loss:0.293, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.498, Lr:3.38E-05
Epoch:29, Train_acc:92.8%, Train_loss:0.300, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.504, Lr:3.11E-05
Epoch:30, Train_acc:93.0%, Train_loss:0.301, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.577, Lr:3.11E-05
Epoch:31, Train_acc:92.6%, Train_loss:0.286, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.583, Lr:2.86E-05
Epoch:32, Train_acc:93.6%, Train_loss:0.291, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.572, Lr:2.86E-05
Epoch:33, Train_acc:95.2%, Train_loss:0.276, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.585, Lr:2.63E-05
Epoch:34, Train_acc:95.0%, Train_loss:0.293, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.564, Lr:2.63E-05
Epoch:35, Train_acc:93.6%, Train_loss:0.284, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.480, Lr:2.42E-05
Epoch:36, Train_acc:94.2%, Train_loss:0.275, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.532, Lr:2.42E-05
Epoch:37, Train_acc:94.8%, Train_loss:0.278, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.523, Lr:2.23E-05
Epoch:38, Train_acc:94.0%, Train_loss:0.275, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.510, Lr:2.23E-05
Epoch:39, Train_acc:94.4%, Train_loss:0.269, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.582, Lr:2.05E-05
Epoch:40, Train_acc:94.0%, Train_loss:0.267, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.531, Lr:2.05E-05
Done

训练结果分析：

训练准确率：从 51.4% 提升到 94.0%，说明模型正在有效学习；
测试准确率：从 60.5% 提升到最高 77.6%（Epoch 20、21、22、24、25、26、28、31、32、36、38），未达到要求的 84%；
损失值：训练损失从 0.745 持续下降到 0.267，但测试损失在 0.48~0.71 之间波动，从 Epoch 20 起基本稳定在 0.50~0.59 区间，没有进一步明显下降；
学习率变化：从 1.00E-04 逐渐衰减到 2.05E-05，动态学习率正常发挥了作用。

model.train() 和 model.eval() 的作用：

1. model.train()：训练模式

Dropout 层：启用（以 0.2 的概率随机丢弃部分神经元）
BatchNorm 层：使用当前 batch 的均值和方差进行标准化，并更新内部的 running_mean 和 running_var

2. model.eval()：评估模式（推理模式）

Dropout 层：关闭（不再随机丢弃神经元，所有神经元都参与计算）
BatchNorm 层：使用训练时记录的 running_mean 和 running_var，不再更新

为什么测试准确率没有达到 84%？

从训练日志中可以观察到几个关键问题：

① 明显的过拟合现象
训练准确率达到 94.0%，但测试准确率仅 76.3%，两者差距约 18%。训练损失持续下降至 0.267，而测试损失停滞在 0.53 左右。这说明模型在训练集上"记住"了太多细节，但泛化到测试集时表现不佳。虽然 Dropout(0.2) 起到了一定的抑制作用，但还不足以消除过拟合。

② 测试准确率在 Epoch 20 后基本停滞
从 Epoch 20 开始，测试准确率就在 75.0%~77.6% 之间波动，没有继续上升的趋势。这说明当前网络结构的学习能力已经达到瓶颈，仅靠动态学习率无法进一步提升泛化性能。

③ 网络结构相对简单
当前模型只有 4 层卷积 + 2 层池化 + 1 个全连接层，对于运动鞋品牌识别这类需要区分细微品牌标志的任务来说，特征提取能力可能不足。

可能的改进方向：

改进方向	具体方法	预期效果
增加 Dropout 比例	将 Dropout 从 0.2 提高到 0.5	更强正则化，减少过拟合
增加数据增强	启用 `RandomHorizontalFlip`、添加 `RandomRotation`、`RandomCrop`	增加数据多样性，提高泛化能力
加深网络结构	增加卷积层深度或通道数	提取更丰富的特征
调整学习率衰减策略	尝试更大的初始学习率或不同的衰减系数	可能找到更优的收敛路径
更换优化器	尝试 Adam 替代 SGD	Adam 自适应学习率可能收敛更快
保存最佳模型	在训练过程中保存测试准确率最高的模型权重	避免用最后 epoch 的模型做预测

六、模型优化实验

针对上述分析，我尝试了组合优化方案，在训练前对代码进行了以下5处关键改动：

改动位置	原代码	优化后	作用
数据增强	只有 `Resize + ToTensor + Normalize`，`RandomHorizontalFlip` 被注释掉	增加了 `RandomHorizontalFlip(p=0.5)`、`RandomRotation(10)`、`ColorJitter(brightness=0.15, contrast=0.15)`	大幅丰富训练数据多样性，直接缓解过拟合
Dropout	`nn.Dropout(0.2)`	`nn.Dropout(0.5)`	丢弃更多神经元，强迫学习更鲁棒的特征
网络结构	只有一层 `Linear(60000, 2)`	增加中间层 `Linear(60000, 512) + ReLU + Dropout(0.3) + Linear(512, 2)`	提升模型表达能力
优化器	`torch.optim.SGD`	`torch.optim.Adam`	自适应学习率，收敛更快更稳定
保存最佳模型	无	训练过程中自动保存测试准确率最高的模型	避免用最后 epoch 的差模型做预测

1. 优化后的训练结果

Using cpu device
训练集大小: 502
测试集大小: 76
类别: {'adidas': 0, 'nike': 1}

>>> 新的最佳模型！Epoch  1, Test_acc: 67.1%
Epoch: 1, Train_acc:53.4%, Train_loss:1.033, Test_acc:67.1%, Test_loss:0.658, Lr:1.00E-04
Epoch: 2, Train_acc:61.6%, Train_loss:0.655, Test_acc:65.8%, Test_loss:0.600, Lr:1.00E-04
>>> 新的最佳模型！Epoch  3, Test_acc: 68.4%
Epoch: 3, Train_acc:67.3%, Train_loss:0.611, Test_acc:68.4%, Test_loss:0.552, Lr:9.20E-05
Epoch: 4, Train_acc:69.9%, Train_loss:0.578, Test_acc:65.8%, Test_loss:0.601, Lr:9.20E-05
>>> 新的最佳模型！Epoch  5, Test_acc: 73.7%
Epoch: 5, Train_acc:68.9%, Train_loss:0.572, Test_acc:73.7%, Test_loss:0.503, Lr:8.46E-05
>>> 新的最佳模型！Epoch  6, Test_acc: 75.0%
Epoch: 6, Train_acc:73.7%, Train_loss:0.513, Test_acc:75.0%, Test_loss:0.528, Lr:8.46E-05
Epoch: 7, Train_acc:75.3%, Train_loss:0.507, Test_acc:75.0%, Test_loss:0.532, Lr:7.79E-05
Epoch: 8, Train_acc:77.1%, Train_loss:0.498, Test_acc:68.4%, Test_loss:0.526, Lr:7.79E-05
Epoch: 9, Train_acc:75.7%, Train_loss:0.476, Test_acc:73.7%, Test_loss:0.508, Lr:7.16E-05
>>> 新的最佳模型！Epoch 10, Test_acc: 76.3%
Epoch:10, Train_acc:77.9%, Train_loss:0.464, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.472, Lr:7.16E-05
Epoch:11, Train_acc:80.3%, Train_loss:0.445, Test_acc:75.0%, Test_loss:0.501, Lr:6.59E-05
Epoch:12, Train_acc:82.3%, Train_loss:0.421, Test_acc:73.7%, Test_loss:0.494, Lr:6.59E-05
Epoch:13, Train_acc:82.5%, Train_loss:0.398, Test_acc:73.7%, Test_loss:0.474, Lr:6.06E-05
Epoch:14, Train_acc:84.1%, Train_loss:0.395, Test_acc:69.7%, Test_loss:0.470, Lr:6.06E-05
Epoch:15, Train_acc:83.3%, Train_loss:0.386, Test_acc:75.0%, Test_loss:0.507, Lr:5.58E-05
>>> 新的最佳模型！Epoch 16, Test_acc: 77.6%
Epoch:16, Train_acc:83.7%, Train_loss:0.365, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.404, Lr:5.58E-05
Epoch:17, Train_acc:87.1%, Train_loss:0.341, Test_acc:73.7%, Test_loss:0.449, Lr:5.13E-05
Epoch:18, Train_acc:86.3%, Train_loss:0.339, Test_acc:73.7%, Test_loss:0.422, Lr:5.13E-05
Epoch:19, Train_acc:89.6%, Train_loss:0.299, Test_acc:71.1%, Test_loss:0.458, Lr:4.72E-05
Epoch:20, Train_acc:87.3%, Train_loss:0.305, Test_acc:73.7%, Test_loss:0.429, Lr:4.72E-05
>>> 新的最佳模型！Epoch 21, Test_acc: 78.9%
Epoch:21, Train_acc:85.3%, Train_loss:0.305, Test_acc:78.9%, Test_loss:0.378, Lr:4.34E-05
Epoch:22, Train_acc:86.1%, Train_loss:0.317, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.438, Lr:4.34E-05
Epoch:23, Train_acc:88.4%, Train_loss:0.287, Test_acc:78.9%, Test_loss:0.447, Lr:4.00E-05
Epoch:24, Train_acc:89.4%, Train_loss:0.286, Test_acc:78.9%, Test_loss:0.380, Lr:4.00E-05
Epoch:25, Train_acc:88.4%, Train_loss:0.267, Test_acc:78.9%, Test_loss:0.386, Lr:3.68E-05
Epoch:26, Train_acc:89.4%, Train_loss:0.265, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.431, Lr:3.68E-05
Epoch:27, Train_acc:91.2%, Train_loss:0.269, Test_acc:78.9%, Test_loss:0.383, Lr:3.38E-05
Epoch:28, Train_acc:90.8%, Train_loss:0.247, Test_acc:73.7%, Test_loss:0.406, Lr:3.38E-05
Epoch:29, Train_acc:91.4%, Train_loss:0.236, Test_acc:75.0%, Test_loss:0.394, Lr:3.11E-05
Epoch:30, Train_acc:90.4%, Train_loss:0.236, Test_acc:78.9%, Test_loss:0.355, Lr:3.11E-05
Epoch:31, Train_acc:90.4%, Train_loss:0.242, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.403, Lr:2.86E-05
Epoch:32, Train_acc:91.0%, Train_loss:0.226, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.383, Lr:2.86E-05
Epoch:33, Train_acc:92.4%, Train_loss:0.223, Test_acc:78.9%, Test_loss:0.424, Lr:2.63E-05
Epoch:34, Train_acc:91.8%, Train_loss:0.209, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.392, Lr:2.63E-05
Epoch:35, Train_acc:93.2%, Train_loss:0.195, Test_acc:75.0%, Test_loss:0.402, Lr:2.42E-05
>>> 新的最佳模型！Epoch 36, Test_acc: 80.3%
Epoch:36, Train_acc:93.0%, Train_loss:0.202, Test_acc:80.3%, Test_loss:0.416, Lr:2.42E-05
Epoch:37, Train_acc:93.2%, Train_loss:0.205, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.367, Lr:2.23E-05
Epoch:38, Train_acc:93.2%, Train_loss:0.201, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.473, Lr:2.23E-05
Epoch:39, Train_acc:93.8%, Train_loss:0.177, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.410, Lr:2.05E-05
Epoch:40, Train_acc:93.8%, Train_loss:0.181, Test_acc:76.3%, Test_loss:0.362, Lr:2.05E-05
Epoch:41, Train_acc:94.6%, Train_loss:0.179, Test_acc:75.0%, Test_loss:0.419, Lr:1.89E-05
Epoch:42, Train_acc:94.6%, Train_loss:0.178, Test_acc:80.3%, Test_loss:0.423, Lr:1.89E-05
Epoch:43, Train_acc:95.4%, Train_loss:0.169, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.458, Lr:1.74E-05
Epoch:44, Train_acc:94.6%, Train_loss:0.170, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.427, Lr:1.74E-05
Epoch:45, Train_acc:94.6%, Train_loss:0.168, Test_acc:78.9%, Test_loss:0.433, Lr:1.60E-05
Epoch:46, Train_acc:95.4%, Train_loss:0.155, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.427, Lr:1.60E-05
Epoch:47, Train_acc:94.0%, Train_loss:0.193, Test_acc:77.6%, Test_loss:0.406, Lr:1.47E-05
Epoch:48, Train_acc:94.4%, Train_loss:0.176, Test_acc:80.3%, Test_loss:0.413, Lr:1.47E-05
Epoch:49, Train_acc:95.8%, Train_loss:0.157, Test_acc:78.9%, Test_loss:0.367, Lr:1.35E-05
Epoch:50, Train_acc:95.0%, Train_loss:0.155, Test_acc:78.9%, Test_loss:0.493, Lr:1.35E-05

Done! 最佳测试准确率: 80.3%
最佳模型已保存至: ./best_model.pth

已加载最佳模型，准备进行预测...
预测结果是：adidas
预测结果是：adidas

2. 优化效果对比

指标	原版（40 epoch）	优化后（50 epoch）	变化
训练准确率	94.0%	95.8%	+1.8%
最佳测试准确率	77.6%	80.3%	+2.7%
最终测试准确率	76.3%	78.9%	+2.6%
训练-测试差距	17.7%	16.9%	-0.8%
测试损失范围	0.48~0.71	0.36~0.66	整体下降

3. 优化结果分析

通过上述优化，测试准确率从 77.6% 提升到了 80.3%，有一定进步但仍未达到 84% 的目标。分析原因如下：

① 数据集规模过小
训练集仅有 502 张 图片，测试集只有 76 张。对于 CNN 模型来说，这个数据量非常有限。测试集每错分类 1 张图片，准确率就会波动约 1.3%，所以 76 张测试集的评估结果本身就不够稳定。

② 过拟合问题仍然存在
训练准确率 95.8% vs 测试准确率 80.3%，差距仍有 15.5%。虽然 Dropout(0.5) + 数据增强起到了一定作用，但对于 502 张训练图片来说，模型仍然很容易"记住"所有训练样本。

③ Adam 优化器收敛更快但泛化不一定更好
从训练日志看，Adam 让训练准确率快速上升（Epoch 36 就达到 93%），但测试准确率从 Epoch 21 后基本停滞在 78%~80% 区间，说明模型在训练后期仍在"死记硬背"而非学习泛化特征。

④ 保存最佳模型的策略有效
通过保存测试准确率最高的模型（Epoch 36，80.3%），避免了用最终 epoch（78.9%）的模型做预测，这一点在实际应用中非常重要。

4. AI给出的进一步优化建议

如果希望达到 84% 甚至更高的测试准确率，可以考虑以下方案：

方案	具体做法	预期提升
更强的数据增强	增加 `RandomAffine(translate=(0.1, 0.1))`、`RandomCrop`、`RandomGrayscale`	+2~4%
使用预训练模型	加载 ResNet18/50 的 ImageNet 预训练权重，只微调全连接层	+5~10%
增加训练数据	收集更多 adidas/nike 图片，或使用数据合成（如 GAN）	+3~5%
K折交叉验证	将训练集分为 K 份轮流验证，取平均结果	更稳定的评估
调整 BatchNorm momentum	小数据集用更小的 momentum（如 0.01）	更稳定的统计量
尝试不同的学习率衰减策略	使用 `StepLR` 或 `ReduceLROnPlateau`	可能找到更优解

最推荐的方案：对于只有 502 张训练图片的小数据集，使用 ResNet18 预训练模型 + 微调 是最快达到 84% 的方法。预训练模型已经在 ImageNet 上学习了丰富的图像特征，只需要微调最后的分类层即可在小数据集上取得很好的效果。

七、结果可视化

1. Loss 与 Accuracy 图

import matplotlib.pyplot as plt
# 隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")               # 忽略警告信息
plt.rcParams['font.sans-serif']    = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.dpi']         = 100        # 分辨率

from datetime import datetime
current_time = datetime.now()  # 获取当前时间

epochs_range = range(epochs)

plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)

plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.xlabel(current_time)  # 打卡请带上时间戳，否则代码截图无效

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, test_loss, label='Test Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

我的运行结果如下

这一部分和前几周完全一样，主要作用是观察训练过程，

准确率曲线：观察模型分类能力是否随 epoch 增加而提高；
损失曲线：观察模型预测误差是否随 epoch 增加而下降。

2. 指定图片进行预测

`torch.squeeze()` 详解

对数据的维度进行压缩，去掉维数为 1 的维度。

函数原型：

torch.squeeze(input, dim=None, *, out=None)

关键参数说明：

input (Tensor)：输入 Tensor
dim (int, optional)：如果给定，输入将只在这个维度上被压缩

实战案例：

>>> x = torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2)
>>> x.size()
torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])
>>> y = torch.squeeze(x)
>>> y.size()
torch.Size([2, 2, 2])
>>> y = torch.squeeze(x, 0)
>>> y.size()
torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])
>>> y = torch.squeeze(x, 1)
>>> y.size()
torch.Size([2, 2, 1, 2])

`torch.unsqueeze()` 详解

对数据维度进行扩充。给指定位置加上维数为一的维度。

函数原型：

torch.unsqueeze(input, dim)

关键参数说明：

input (Tensor)：输入 Tensor
dim (int)：插入单例维度的索引

实战案例：

>>> x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
>>> torch.unsqueeze(x, 0)
tensor([[ 1,  2,  3,  4]])
>>> torch.unsqueeze(x, 1)
tensor([[ 1],
        [ 2],
        [ 3],
        [ 4]])

模型训练时输入数据 shape 是：[batch_size, channels, height, width]，也就是 [32, 3, 224, 224]。

但是当我们只预测一张图片时，图片经过 transform 后的 shape 是 [3, 224, 224]，少了 batch 这一维。模型仍然要求输入是四维，所以要使用 unsqueeze(0)，把图片变成 [1, 3, 224, 224]，这里的 1 表示当前 batch 中只有 1 张图片。

torch.squeeze() 和 torch.unsqueeze() 对比：

函数	作用	示例
`torch.squeeze()`	删除维度为 1 的维度	`[1, 28, 28] → [28, 28]`
`torch.unsqueeze()`	在指定位置增加一个维度	`[3, 224, 224] → [1, 3, 224, 224]`

P1 周显示 MNIST 图片时用过 np.squeeze()，是为了去掉灰度图多余的通道维度；P4、P5 周单张图片预测时用 unsqueeze(0)，是为了增加 batch 维度。

单张图片预测函数

from PIL import Image 

classes = list(train_dataset.class_to_idx)

def predict_one_image(image_path, model, transform, classes):
    
    test_img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    # plt.imshow(test_img)  # 展示预测的图片

    test_img = transform(test_img)
    img = test_img.to(device).unsqueeze(0)
    
    model.eval()
    output = model(img)

    _, pred = torch.max(output, 1)
    pred_class = classes[pred]
    print(f'预测结果是：{pred_class}')

这段代码的意思是：

Image.open(image_path).convert('RGB')：用 PIL 打开图片，并转换为 RGB 三通道模式；
transform(test_img)：对图片进行和训练时完全相同的预处理（Resize + ToTensor + Normalize）；
test_img.to(device).unsqueeze(0)：把图片移动到和模型相同的设备，并在第 0 维增加一个 batch 维度。因为模型输入要求是 [N, C, H, W]，单张图片预处理后是 [C, H, W]，所以需要用 unsqueeze(0) 变成 [1, C, H, W]；
model.eval()：切换到预测模式（关闭 Dropout，BatchNorm 使用训练时的统计量）；
torch.max(output, 1)：找到输出中概率最大的类别的索引；
根据索引从 classes 列表中取出类别名称。

预测示例

# 预测测试集中的某张照片
predict_one_image(image_path='./5-data/test/adidas/1.jpg', 
                  model=model, 
                  transform=train_transforms, 
                  classes=classes)

预测结果是：adidas

八、保存并加载模型

1. 保存模型

# 模型保存
PATH = './model.pth'  # 保存的参数文件名
torch.save(model.state_dict(), PATH)

这段代码的意思是：

model.state_dict()：获取模型的所有可学习参数（权重和偏置），返回一个字典；
torch.save()：将参数字典保存到指定路径；
PATH = './model.pth'：保存的文件名，.pth 是 PyTorch 模型参数文件的常用后缀。

注意：这里保存的是模型的参数，而不是整个模型。这种方式更灵活，因为：

文件体积更小；
可以加载到相同结构但不同设备上的模型；
可以在不同代码中复用。

2. 加载模型

# 将参数加载到model当中
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device))

<All keys matched successfully>

这段代码的意思是：

torch.load(PATH, map_location=device)：从文件加载参数，map_location 用于指定加载到哪个设备（CPU 或 GPU）；
model.load_state_dict()：将加载的参数填充到模型中；
<All keys matched successfully> 表示所有参数都成功匹配并加载。

模型保存与加载流程总结：

训练模型 → 保存参数（.pth文件） → 后续使用 → 创建相同结构的模型 → 加载参数 → 用于预测

九、动态学习率进阶知识

除了本周使用的自定义衰减函数，PyTorch 还提供了多种官方动态学习率调整策略。

1. `torch.optim.lr_scheduler.StepLR`

等间隔动态调整方法，每经过 step_size 个 epoch，做一次学习率 decay，以 gamma 值为缩小倍数。

函数原型：

torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1)

关键参数详解：

optimizer(Optimizer)：是之前定义好的需要优化的优化器的实例名
step_size(int)：是学习率衰减的周期，每经过该 epoch 数，做一次学习率 decay
gamma(float)：学习率衰减的乘法因子。Default：0.1

用法示例：

optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)

2. `lr_scheduler.LambdaLR`

根据自己定义的函数更新学习率。本周如果使用官方接口，就是用这种方式。

函数原型：

torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1, verbose=False)

关键参数详解：

optimizer(Optimizer)：是之前定义好的需要优化的优化器的实例名
lr_lambda(function)：更新学习率的函数

用法示例：

lambda1 = lambda epoch: (0.92 ** (epoch // 2))  # 学习率调整方法
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learn_rate)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda1)  # 选定调整方法

3. `lr_scheduler.MultiStepLR`

在特定的 epoch 中调整学习率。

函数原型：

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1, verbose=False)

关键参数详解：

optimizer(Optimizer)：是之前定义好的需要优化的优化器的实例名
milestones(list)：是一个关于 epoch 数值的 list，表示在达到哪个 epoch 范围内开始变化，必须是升序排列
gamma(float)：学习率衰减的乘法因子。Default：0.1

用法示例：

optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, 
                                                 milestones=[2, 6, 15],  # 调整学习率的epoch数
                                                 gamma=0.1)

更多的官方动态学习率设置方式可参考：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html

👉 调用官方接口完整示例：

model = [Parameter(torch.randn(2, 2, requires_grad=True))]
optimizer = SGD(model, 0.1)
scheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9)

for epoch in range(20):
    for input, target in dataset:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(input)
        loss = loss_fn(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    scheduler.step()

三种动态学习率策略对比：

策略	衰减方式	适用场景
`StepLR`	每隔固定 epoch 衰减一次	训练过程比较稳定的任务
`LambdaLR`	自定义衰减函数	需要灵活控制学习率的场景
`MultiStepLR`	在指定 epoch 处衰减	知道在哪些阶段需要调整学习率
`ExponentialLR`	指数衰减	需要平滑连续衰减的场景

总结

本周学习的是 PyTorch 入门第 P5 周：运动鞋品牌识别（Adidas vs Nike）。相比 P1-P4 周，本周的重点不再是学习新的网络层结构，而是掌握动态学习率这一重要的训练优化技巧，同时增加了 Dropout 正则化 和 模型保存/加载 的完整流程。

本周最重要的收获：

动态学习率：理解了为什么需要动态调整学习率，掌握了自定义衰减函数的实现方式，以及 PyTorch 官方提供的 StepLR、LambdaLR、MultiStepLR 等学习率调度器的用法。动态学习率让模型在训练初期快速收敛、后期精细调整，是提高模型性能的重要手段。
Dropout 正则化：理解了 Dropout 防止过拟合的原理——在训练时随机关闭一部分神经元，强迫网络学习更鲁棒的特征。本周模型加入了 Dropout(0.2)，和 BatchNorm 一起构成了完整的正则化策略。
模型保存与加载：掌握了 torch.save() 和 torch.load() 的使用方法，理解了保存 state_dict() 而不是整个模型的优势。这是实际项目中必不可少的技能——训练好的模型需要保存下来供后续使用。
模型优化实验：在首次训练未达到 84% 目标后，尝试了组合优化方案——增强数据增强（RandomHorizontalFlip + RandomRotation + ColorJitter）、提高 Dropout（0.2→0.5）、增加中间全连接层、使用 Adam 优化器、保存最佳模型。优化后测试准确率从 77.6% 提升到了 80.3%（+2.7%），有一定进步但仍未达到 84%。分析发现主要瓶颈在于训练集仅 502 张图片，数据量过小导致模型容易过拟合。这让我认识到小数据集上简单 CNN 的局限性，以及使用预训练模型（如 ResNet）进行迁移学习的必要性。
测试准确率未达标：虽然最终没有达到 84%，但整个优化过程让我更深刻地理解了过拟合的本质、数据增强的重要性、不同优化器的特点，以及保存最佳模型

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曾进熙 Esperanza

@weixin_42339132

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Pytorch入门P5周学习打卡：Pytorch实现运动鞋识别

曾进熙 Esperanza

文章目录

前言

一、准备工作

1. 设置运行设备：GPU 或 CPU

2. 关于运动鞋品牌识别数据集

3. 导入本地数据集

4. 数据预处理：transforms.Compose()

5. 使用 ImageFolder 自动生成标签

6. 创建 DataLoader 数据加载器

7. 查看一个 batch 的数据格式

二、构建简单的 CNN 网络

1. torch.nn.Conv2d() 卷积层

2. torch.nn.BatchNorm2d() 批归一化层

3. torch.nn.Dropout() 丢弃层

4. torch.nn.MaxPool2d() 池化层

5. torch.nn.Linear() 全连接层

6. 定义 CNN 模型

三、CNN 网络 shape 变化推导

1. 卷积层输出尺寸公式

2. 池化层输出尺寸公式

3. 完整 shape 推导

输入图片

第一层卷积 conv1

第二层卷积 conv2

第一层池化 pool3

第三层卷积 conv4

第四层卷积 conv5

第二层池化 pool6

Flatten 展平

完整结构汇总

四、模型参数量理解

1. 卷积层参数量怎么算

conv1 参数量

conv2 参数量

conv4 参数量

conv5 参数量

2. BatchNorm 参数量

3. Dropout 参数量

4. 全连接层参数量

5. 模型参数量对比

五、训练模型

1. 编写训练函数

第一步：optimizer.zero_grad() 清空梯度

第二步：loss.backward() 反向传播

第三步：optimizer.step() 更新参数

2. 编写测试函数

3. 设置动态学习率（本周重点）

自定义动态学习率函数

调用官方动态学习率接口（等价写法）

4. 正式训练

六、模型优化实验

1. 优化后的训练结果

2. 优化效果对比

3. 优化结果分析

4. AI给出的进一步优化建议

七、结果可视化

1. Loss 与 Accuracy 图

2. 指定图片进行预测

torch.squeeze() 详解

torch.unsqueeze() 详解

单张图片预测函数

预测示例

八、保存并加载模型

1. 保存模型

2. 加载模型

九、动态学习率进阶知识

1. torch.optim.lr_scheduler.StepLR

2. lr_scheduler.LambdaLR

3. lr_scheduler.MultiStepLR

总结

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曾进熙 Esperanza

1. `torch.nn.Conv2d()` 卷积层

2. `torch.nn.BatchNorm2d()` 批归一化层

3. `torch.nn.Dropout()` 丢弃层

4. `torch.nn.MaxPool2d()` 池化层

5. `torch.nn.Linear()` 全连接层

第一层卷积 `conv1`

第二层卷积 `conv2`

第一层池化 `pool3`

第三层卷积 `conv4`

第四层卷积 `conv5`

第二层池化 `pool6`

第一步：`optimizer.zero_grad()` 清空梯度

第二步：`loss.backward()` 反向传播

第三步：`optimizer.step()` 更新参数

`torch.squeeze()` 详解

`torch.unsqueeze()` 详解

1. `torch.optim.lr_scheduler.StepLR`

2. `lr_scheduler.LambdaLR`

3. `lr_scheduler.MultiStepLR`