7.训练篇5-毕设
使用23w张数据集-vit-打算30轮-内存崩了-改为batch_size = 8
我准备用23w张数据集，太大了，这个用不了，所以
是否保留 .stack() 加载所有图片？ | 情况 | 建议 |
|---|---|---|
| ✅ 小数据集（<2w张，图像小） | 想加快速度 | 可以用 |
| ❌ 大数据集（>5w张图） | Colab / 本地内存有限 | ❌ 不建议，容易爆 RAM |
| ✅ 你正在用 Dataloader | 说明已动态加载 | 不需要这段代码 |
网上经验
| 模型 | 图片大小 | batch_size 安全值（Colab Pro） |
|---|---|---|
| ViT-B/16 | 224×224 | ✅ 8 非常安全（推荐） |
| ViT-B/16 | 224×224 | ⚠️ 16 可能会炸（尤其 A100/T4） |
| ViT-S/16 | 224×224 | ✅ 16~32 都行 |
| ViT-Tiny / DeiT-Tiny | 224×224 | ✅ 32~64 可尝试 |
什么是“骨架图”？
我们说“骨架图”，就是指：
-
神经网络的“结构组成”
-
包括：每一层的类型（如
Conv2d,Linear,Transformer等） -
每层的参数维度（比如
Linear(768 → 29)） -
模型的前向传递路线（从输入 → 输出）
ViT-B/16 模型骨架图包含：
| 模块名 | 内容简介 |
|---|---|
conv_proj | 把图像分成 patch（切成小块），变成 768 维向量 |
encoder | 12 层 Transformer，每层包括 self-attention + MLP |
heads | 线性分类层：将最终特征 [768] 映射到你要的类别（比如 29） |
举个例子（完整流程）：
如果你输入一张图片 img = [1, 3, 224, 224]：（1指batch_size）
-
conv_proj把它切成 16x16 的 patch（共 196 个 patch），每个 patch 映射为 768 维向量 -
Transformer 对 768 的向量做注意力建模（12 层）
-
取出第一个“分类 token”的输出，传给
Linear(768 → num_classes)num_classes=29，这里 -
输出结果为
[1, num_classes]，比如[1, 29]
ViT 是一种用“文字处理的方式”来看图片的模型。
把图像当成一串“小块块”（Patch），就像文本中的“单词”，然后用 Transformer 来分析这些块的关系。
类比图像与文字：
| 文本（NLP） | 图像（ViT） |
|---|---|
| 单词 Word | 图像小块 Patch |
| 词向量 | Patch 向量（Embedding） |
| BERT 模型 | ViT 模型（结构几乎一样） |
输入图像：[B, 3, 224, 224]表示你输入的是 batch_size = B 张 RGB 彩色图像，分辨率为 224x224。
│
【步骤1】Conv2d 分块 → Patch Embedding（patch 大小为 16x16）
│ 得到 patch 数量：224/16 * 224/16 = 196个 patch（再加1个分类Token）
│ 每个 patch 映射为 768维向量
↓
总输入：[B, 197, 768] （197 = 196 patch + 1 cls_token）
【步骤2】加上位置编码（告诉模型每个 patch 的位置）
↓
【步骤3】12 层 Transformer 编码器（每层都包含以下结构）：
├── LayerNorm
├── Multi-head Self Attention（观察所有 patch 之间的关系）
├── MLP（前馈网络：两个 Linear + GELU 激活）
└── Residual（残差连接）
↓
【步骤4】取出第一个位置的输出（cls_token）
↓
【步骤5】传入全连接层（Linear(768 → 29)） → 输出分类结果
| 步骤 | 模块 | 输出 shape（假设 B=8） | 说明 |
|---|---|---|---|
| 输入图像 | img | [8, 3, 224, 224] | 一批图像 |
| Patch Embedding | conv_proj | [8, 768, 14, 14] | 用卷积切成 14x14 个 patch，每个是 768 维向量 |
| → Flatten + permute | .reshape() | [8, 196, 768] | 展平为 patch 序列：14×14 = 196 个 patch |
| 加 CLS token | cls_token + concat | [8, 197, 768] | 加 1 个 [CLS] 向量在开头，共 197 个 token |
| 加位置编码 | pos_embedding | [8, 197, 768] | 给每个 patch 一个位置信息（加法） |
Encoder Block × 12 层：
每层结构都一样，输入输出 shape 都是：
Layer input: [8, 197, 768] Layer output: [8, 197, 768]
说明：每层的输出仍然是 197 个 token（含CLS），每个 token 是 768 维特征。
最终输出阶段：
| 步骤 | 模块 | 输出 shape |
|---|---|---|
| 分类 token | x[:, 0, :] | [8, 768] → 取第1个CLS token |
| 全连接层 | Linear(768 → num_classes) | [8, 29]（假设你要分29类） |
使用的ViT-B/16 模型
| 名字 | 含义 |
|---|---|
| ViT | Vision Transformer（图像版的 Transformer） |
| B | Base（中等模型大小，有 12 层 encoder） |
| 16 | Patch 大小为 16×16 像素 |
使用的步骤，新手小白
| 阶段 | 要做的事 | 示例代码 / 解释 |
|---|---|---|
| ① 加载预训练模型 | 使用 torchvision 的 vit_b_16 | ✅ 一行代码就能加载 |
| ② 修改输出层 | 替换为自己的分类数，比如 29 类 | model.heads.head = nn.Linear(768, 29) |
| ③ 预处理图像 | 必须是 224×224 大小，标准化 | 用 transforms.Resize + Normalize |
| ④ 训练模型 | 和 ResNet 一样用 dataloader | 训练 epoch，记录 loss 和 acc |
| ⑤ 保存 / 加载模型 | torch.save() + torch.load() | 保存好 .pth 文件 |
| ⑥ 预测一张图像 | 图像 → Tensor → 模型预测 | 用 softmax 和 argmax 得到分类结果 |
| ⑦ 可视化 attention（进阶） | 可选：叠图显示 ViT 看哪里了 | 用 attention map（可视化热图） |
只是做一个手势识别任务（而不是 ImageNet 等通用视觉任务），完全没必要用到全部 23 万张数据，使用的是预训练的 ViT（pretrained=True），你只需要每类几百到上千张图像，就能训练出一个效果不错的模型。
用 ViT-B/16 训练 batch_size=8 的一轮（epoch）
在 A100 上 大约每 step 0.05 - 0.08 秒（视数据加载效率不同）
如果是23w张大概需要14h
| 原因 | 说明 |
|---|---|
| ✅ ViT 已经在 ImageNet 上学过了 | 它早就“学会看图”了，你只需要教它你手势的分类方式 |
| ✅ 手势分类是“小数据任务” | 一般只需要几十个类，图像也比较规范，模型很好学 |
| ✅ 23w 张图片训练成本高 | 占用 GPU 时间大、调参慢、不适合原型验证 |
以29类手势为例
| 每类图片数 | 总图片数 | 适用阶段 | 训练建议 |
|---|---|---|---|
| 100 | 2,900 | 快速验证 | 快速调试训练流程，10分钟出结果 |
| 500 | 14,500 | 初始训练 | 可达到不错效果 |
| 1,000 | 29,000 | 稳定训练 | 精度较好，不容易过拟合 |
| 3,000+ | 87,000+ | 高精度训练 | 适合微调完整 ViT，建议 batch_size 大一点 |
| 23万张 | ✖ | 实验冗余 | 除非你做的是论文级 benchmark，否则不建议一开始就全用 |
实际证明我前面想的不太对
29类-每类1500张-batch_size=32-训练轮数25
这个准确率
粘贴的，目前识别率可以，我在想是不是因为其他网络训练的数据集没有没那么多的原因