ResNet18服装分类教程：学生党用云端GPU，1块钱做课设-开发者社区

ResNet18服装分类教程：学生党用云端GPU，1块钱做课设

引言

作为一名服装设计专业的学生，你是否遇到过这样的困扰：想用AI技术做毕业设计，但手头只有一台轻薄本，根本跑不动深度学习模型？别担心，今天我要分享的ResNet18服装分类方案，就是专门为你量身定制的解决方案。

这个教程将带你用不到1块钱的成本，在云端GPU上完成一个专业的服装分类模型。不需要昂贵的设备，不需要复杂的配置，跟着步骤走，半天时间就能搞定你的课设项目。ResNet18作为经典的图像分类网络，结构简单但效果出色，特别适合新手入门深度学习。

1. 为什么选择ResNet18做服装分类

ResNet18是深度学习领域最经典的图像分类模型之一，它有以下几个特点特别适合学生党：

轻量高效：只有18层网络结构，相比其他大型模型更节省计算资源
迁移学习友好：可以直接使用在ImageNet上预训练好的权重，快速适配新任务
准确率够用：对于服装分类这种相对简单的任务，准确率通常能达到90%以上

想象一下，ResNet18就像一个经验丰富的服装设计师，它已经看过上百万张各种类型的图片（预训练），现在只需要再学习一些服装的专业知识（微调），就能成为你的专属分类助手。

2. 准备工作：云端GPU环境配置

既然我们的轻薄本跑不动深度学习，那就用云端GPU来解决。这里推荐使用CSDN星图平台的GPU资源，新用户注册还有优惠，做这个项目成本不到1块钱。

2.1 创建GPU实例

登录CSDN星图平台，选择"创建实例"
在镜像市场搜索"PyTorch"，选择预装了PyTorch框架的基础镜像
选择按量计费的GPU机型（如T4或P100就够用）
点击"立即创建"，等待1-2分钟实例就绪

2.2 连接云端环境

实例创建成功后，你可以通过两种方式连接：

网页终端：直接点击"打开终端"按钮
SSH连接：使用本地终端通过SSH协议连接

ssh root@你的实例IP

3. 服装分类实战步骤

3.1 准备数据集

服装分类常用的公开数据集有Fashion-MNIST和DeepFashion，这里我们使用更贴近真实场景的DeepFashion数据集。

# 下载并解压数据集 !wget http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion/AttributePrediction/Img.zip !unzip Img.zip -d ./data

数据集解压后，我们需要按照以下结构组织：

data/ ├── train/ │ ├── t-shirt/ │ ├── dress/ │ ├── pants/ │ └── ... └── val/ ├── t-shirt/ ├── dress/ ├── pants/ └── ...

3.2 构建ResNet18模型

PyTorch已经内置了ResNet18模型，我们可以直接调用并修改最后的全连接层：

import torch import torchvision.models as models # 加载预训练模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 修改最后的全连接层 num_classes = 10 # 假设我们有10类服装 model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes) # 将模型转移到GPU device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device)

3.3 数据预处理与加载

为了让模型更好地学习，我们需要对图像进行标准化处理：

from torchvision import transforms # 定义数据增强和标准化 train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) val_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 创建数据集和数据加载器 from torchvision.datasets import ImageFolder train_dataset = ImageFolder('data/train', transform=train_transform) val_dataset = ImageFolder('data/val', transform=val_transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_dataset, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4)

3.4 训练模型

现在我们可以开始训练了，这里使用交叉熵损失和SGD优化器：

import torch.optim as optim criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练循环 for epoch in range(10): # 训练10个epoch model.train() running_loss = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: print(f'Epoch {epoch+1}, Batch {i+1}, Loss: {running_loss/100:.4f}') running_loss = 0.0

3.5 模型评估

训练完成后，我们需要评估模型在验证集上的表现：

model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for (inputs, labels) in val_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print(f'Accuracy on validation set: {100 * correct / total:.2f}%')

4. 常见问题与优化技巧

4.1 训练过程中Loss不下降怎么办？

检查学习率：尝试增大或减小学习率（如0.01或0.0001）
检查数据：确认数据集标签是否正确，图片是否加载正常
尝试更小的batch size：有时batch size太大会影响收敛

4.2 如何提高模型准确率？

数据增强：增加更多数据增强方式，如旋转、颜色抖动等
调整模型：尝试ResNet34或ResNet50等更深层的网络
微调策略：可以先冻结前面的层，只训练最后的全连接层

4.3 模型训练太慢怎么办？

使用混合精度训练：可以显著加快训练速度
增大batch size：在显存允许范围内尽可能增大
使用更高效的优化器：如AdamW

5. 将模型应用到毕业设计中

训练好的模型可以保存下来，应用到你的毕业设计中：

# 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'fashion_classifier.pth') # 加载模型 model = models.resnet18(pretrained=False) model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes) model.load_state_dict(torch.load('fashion_classifier.pth')) model = model.to(device) model.eval()

你可以用这个模型：