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创建一个基于COMFYUI的图像分类工作流，包含数据加载、预处理、ResNet模型训练和评估模块。要求支持自定义数据集路径，可视化训练过程，并输出准确率曲线。使用Python实现，提供完整的节点连接示意图和参数配置说明。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个图像分类项目时，发现传统代码开发方式调试起来特别费时间。后来尝试了COMFYUI的可视化工作流，整个过程变得直观多了。这里分享一下我的使用心得，希望能帮到同样在探索AI开发的伙伴们。
为什么选择COMFYUI工作流传统AI开发需要反复修改代码、运行调试，而COMFYUI通过节点拖拽的方式，把数据流和模型结构可视化。每个功能模块变成可连接的"盒子"，比如数据加载、图像增强、模型训练等，连线就能建立处理流程。这种设计特别适合快速验证想法，调整参数时也不用到处翻代码。
搭建基础工作流框架新建项目后，我先拖入四个核心节点：
- 数据加载节点：配置自定义数据集路径，支持自动划分训练集/验证集
- 预处理节点：包含归一化、随机裁剪等常见图像处理操作
- ResNet模型节点：选择预训练权重，可调整全连接层维度
评估节点：输出分类准确率和loss曲线
关键参数配置技巧连接节点时发现几个需要注意的地方：
- 数据路径要使用绝对路径，相对路径可能导致节点报错
- 预处理节点的输出尺寸需要和模型输入层匹配
训练节点建议先用小批量数据试跑，确认流程无误再加大epoch数 通过右键点击节点可以随时查看文档提示，这对不熟悉参数意义的新手很友好。
可视化调试的优势最让我惊喜的是实时监控功能。训练过程中可以直接看到：
- 每个batch的处理进度
- 动态更新的准确率曲线
显存占用情况 发现异常时可以立即暂停调整，不用像以前那样等完整训练周期结束。
模型部署测试工作流跑通后，通过导出功能生成Python脚本。这里建议：
- 导出前简化不需要的调试节点
- 检查依赖库版本是否一致
- 测试脚本能否脱离COMFYUI环境独立运行
整个体验下来，COMFYUI确实大幅提升了开发效率。特别是它的"所见即所得"特性，让模型结构、数据流向一目了然。对于刚接触AI开发的同学，这种可视化方式能更快理解整个pipeline的运作逻辑。
最近在InsCode(快马)平台上尝试部署这个项目时，发现他们的环境预装了常用AI框架，连CUDA都不用自己配置。上传工作流文件后，点几下就完成了云端部署，还能生成可分享的演示链接，特别适合快速展示成果。对于需要协作的项目，这种即开即用的方式真的省去了很多环境配置的麻烦。
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