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PyTorch 神经网络工具箱

news 2025/9/23 9:01:22

在深度学习领域，PyTorch 凭借其动态计算图、简洁的 API 设计和强大的灵活性，成为科研与工程领域的热门框架。无论是搭建基础神经网络，还是实现复杂的自定义模块（如残差网络），PyTorch 都能提供高效的支持。本文将基于 PyTorch 核心知识点，从神经网络核心组件、模型构建工具、三种模型构建方法、自定义网络模块到完整训练流程，手把手带您掌握 PyTorch 构建神经网络的全流程。

一、神经网络核心组件：理解深度学习的 “积木”

神经网络的本质是通过 “层” 对数据进行变换，结合 “损失函数” 和 “优化器” 实现参数学习。这四大核心组件共同构成了深度学习模型的基础，其关系与作用如下表所示：

核心组件	作用与说明
层（Layer）	神经网络的基本结构单元，负责将输入张量（如图片、文本特征）通过权重变换为输出张量。常见层包括全连接层（Linear）、卷积层（Conv2d）、池化层（MaxPool2d）等。
模型（Model）	由多个 “层” 按特定逻辑组合而成的网络结构，定义了数据从输入到输出的完整变换路径（如 CNN、RNN、Transformer）。
损失函数（Loss Function）	参数学习的 “目标标尺”，量化模型预测值（Y'）与真实值（Y）的差异。通过最小化损失函数，引导模型调整权重。常见损失函数：CrossEntropyLoss（分类）、MSELoss（回归）。
优化器（Optimizer）	实现 “损失最小化” 的工具，通过反向传播计算的梯度，更新模型的可学习参数（如权重、偏置）。常见优化器：SGD（随机梯度下降）、Adam、RMSprop。

组件工作流程示意图

数据在组件间的流转逻辑可概括为：

输入数据（X）经过层的变换，得到模型预测值（Y'）；
损失函数计算 Y' 与真实标签（Y）的差异（Loss）；
优化器根据 Loss 的梯度，反向更新 “层” 中的权重参数；
重复上述步骤，直到 Loss 收敛到最小值。

二、PyTorch 模型构建核心工具：nn.Module vs nn.functional

PyTorch 提供了两种核心工具用于构建网络：nn.Module 和 nn.functional。两者功能有重叠，但设计理念和适用场景差异显著，掌握其区别是高效构建模型的关键。

1. 工具特性对比

对比维度	`nn.Module`	`nn.functional`
本质	面向对象的类（需实例化）	纯函数（直接调用）
参数管理	自动定义、存储和管理可学习参数（如 weight、bias）	需手动定义和传入参数，无自动管理
与容器结合	支持与`nn.Sequential`等容器结合，简化代码	不支持与容器结合，需手动串联层
状态切换（如 Dropout）	调用`model.eval()`后自动关闭 Dropout（测试模式）	需手动传入`training=True/False`参数控制状态
适用场景	卷积层、全连接层、Dropout 层等需参数管理的组件	激活函数（ReLU、Sigmoid）、池化层等无参数组件

2. 代码示例：直观理解差异

以 “全连接层 + ReLU 激活” 为例，对比两种工具的使用方式：

（1）使用`nn.Module`

import torch
import torch.nn as nn# 1. 实例化层（自动管理weight和bias）
linear = nn.Linear(in_features=10, out_features=5)  # 全连接层
relu = nn.ReLU()  # 激活函数（虽无参数，也可实例化）# 2. 前向传播
x = torch.randn(3, 10)  # 输入：3个样本，每个样本10维特征
output = relu(linear(x))  # 先过全连接层，再过激活函数
print("nn.Module输出形状:", output.shape)  # torch.Size([3, 5])

（2）使用`nn.functional`

import torch
import torch.nn.functional as F# 1. 手动定义参数（需指定形状，初始化权重）
weight = torch.randn(5, 10)  # 全连接层权重：out_features × in_features
bias = torch.randn(5)        # 偏置：out_features维# 2. 前向传播（手动传入weight和bias）
x = torch.randn(3, 10)
output = F.relu(F.linear(x, weight, bias))  # 先调用linear函数，再调用relu函数
print("nn.functional输出形状:", output.shape)  # torch.Size([3, 5])

三、三种模型构建方法：从简单到灵活

PyTorch 支持多种模型构建方式，可根据模型复杂度选择。以下以 “MNIST 手写数字识别” 的全连接模型（输入 28×28=784 维，隐藏层 300/100 维，输出 10 类）为例，详细讲解三种构建方法。

方法 1：继承`nn.Module`基类（最灵活，推荐复杂模型）

当模型需要自定义前向传播逻辑（如分支结构、跳连）时，需继承nn.Module基类，并实现__init__（定义层）和forward（定义数据流转）两个方法。

代码实现

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F# 定义模型类，继承nn.Module
class MNISTModel(nn.Module):def __init__(self, in_dim=784, n_hidden1=300, n_hidden2=100, out_dim=10):super(MNISTModel, self).__init__()  # 调用父类构造函数# 1. 定义网络层（自动管理参数）self.flatten = nn.Flatten()  # 将28×28图片展平为784维向量self.linear1 = nn.Linear(in_dim, n_hidden1)  # 第1个全连接层self.bn1 = nn.BatchNorm1d(n_hidden1)  # 批量归一化（加速训练）self.linear2 = nn.Linear(n_hidden1, n_hidden2)  # 第2个全连接层self.bn2 = nn.BatchNorm1d(n_hidden2)  # 批量归一化self.out_layer = nn.Linear(n_hidden2, out_dim)  # 输出层（10类）def forward(self, x):# 2. 定义前向传播逻辑（数据流转路径）x = self.flatten(x)          # 展平：(batch, 1, 28, 28) → (batch, 784)x = self.linear1(x)          # 全连接1：(batch, 784) → (batch, 300)x = self.bn1(x)              # 批量归一化x = F.relu(x)                # 激活函数（引入非线性）x = self.linear2(x)          # 全连接2：(batch, 300) → (batch, 100)x = self.bn2(x)              # 批量归一化x = F.relu(x)                # 激活函数x = self.out_layer(x)        # 输出层：(batch, 100) → (batch, 10)x = F.softmax(x, dim=1)      # 输出概率分布（dim=1表示按样本维度归一化）return x# 实例化模型并查看结构
in_dim, n_h1, n_h2, out_dim = 784, 300, 100, 10
model = MNISTModel(in_dim, n_h1, n_h2, out_dim)
print("MNISTModel结构：")
print(model)

运行结果

MNISTModel((flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)(linear1): Linear(in_features=784, out_features=300, bias=True)(bn1): BatchNorm1d(300, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(linear2): Linear(in_features=300, out_features=100, bias=True)(bn2): BatchNorm1d(100, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)(out_layer): Linear(in_features=100, out_features=10, bias=True)
)

方法 2：使用`nn.Sequential`（简单线性模型，层顺序固定）

nn.Sequential是一个 “层容器”，可按顺序堆叠层，自动实现前向传播（无需手动写forward）。适合层顺序固定、无复杂分支的模型。它支持三种初始化方式：

方式 2.1：可变参数（最快，但无法指定层名）

直接将层作为可变参数传入，层名由容器自动分配（如 0、1、2...）。

import torch
from torch import nn# 定义超参数
in_dim, n_h1, n_h2, out_dim = 784, 300, 100, 10# 用可变参数初始化Sequential
model_seq = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(in_dim, n_h1),nn.BatchNorm1d(n_h1),nn.ReLU(),nn.Linear(n_h1, n_h2),nn.BatchNorm1d(n_h2),nn.ReLU(),nn.Linear(n_h2, out_dim),nn.Softmax(dim=1)
)print("nn.Sequential（可变参数）结构：")
print(model_seq)

方式 2.2：`add_module`方法（手动指定层名）

通过add_module("层名", 层实例)逐个添加层，适合需要明确层名的场景。

import torch
from torch import nnin_dim, n_h1, n_h2, out_dim = 784, 300, 100, 10# 初始化空的Sequential
model_seq_add = nn.Sequential()
# 逐个添加层并指定名称
model_seq_add.add_module("flatten", nn.Flatten())
model_seq_add.add_module("linear1", nn.Linear(in_dim, n_h1))
model_seq_add.add_module("bn1", nn.BatchNorm1d(n_h1))
model_seq_add.add_module("relu1", nn.ReLU())
model_seq_add.add_module("linear2", nn.Linear(n_h1, n_h2))
model_seq_add.add_module("bn2", nn.BatchNorm1d(n_h2))
model_seq_add.add_module("relu2", nn.ReLU())
model_seq_add.add_module("out_layer", nn.Linear(n_h2, out_dim))
model_seq_add.add_module("softmax", nn.Softmax(dim=1))print("nn.Sequential（add_module）结构：")
print(model_seq_add)

方式 2.3：`OrderedDict`（有序键值对，层名 + 层实例）

通过collections.OrderedDict将 “层名 - 层实例” 按顺序封装，适合层名较多的场景。

import torch
from torch import nn
from collections import OrderedDictin_dim, n_h1, n_h2, out_dim = 784, 300, 100, 10# 用OrderedDict定义层名和层实例
layers_dict = OrderedDict([("flatten", nn.Flatten()),("linear1", nn.Linear(in_dim, n_h1)),("bn1", nn.BatchNorm1d(n_h1)),("relu1", nn.ReLU()),("linear2", nn.Linear(n_h1, n_h2)),("bn2", nn.BatchNorm1d(n_h2)),("relu2", nn.ReLU()),("out_layer", nn.Linear(n_h2, out_dim)),("softmax", nn.Softmax(dim=1))
])# 初始化Sequential
model_seq_ordered = nn.Sequential(layers_dict)print("nn.Sequential（OrderedDict）结构：")
print(model_seq_ordered)

方法 3：继承`nn.Module` + 模型容器（兼顾灵活与简洁）

当模型需分 “模块” 管理（如残差网络的 “残差块”）时，可在nn.Module中嵌套模型容器（nn.Sequential、nn.ModuleList、nn.ModuleDict），既简化代码，又保留自定义逻辑。

容器 1：`nn.Sequential`（模块内顺序固定）

将模型的某个子模块（如 “全连接 + 批量归一化”）用nn.Sequential封装，减少代码冗余。

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as Fclass ModelWithSequential(nn.Module):def __init__(self, in_dim=784, n_h1=300, n_h2=100, out_dim=10):super(ModelWithSequential, self).__init__()self.flatten = nn.Flatten()# 用Sequential封装子模块1（linear1 + bn1）self.block1 = nn.Sequential(nn.Linear(in_dim, n_h1),nn.BatchNorm1d(n_h1))# 用Sequential封装子模块2（linear2 + bn2）self.block2 = nn.Sequential(nn.Linear(n_h1, n_h2),nn.BatchNorm1d(n_h2))# 输出层self.out_block = nn.Sequential(nn.Linear(n_h2, out_dim),nn.Softmax(dim=1))def forward(self, x):x = self.flatten(x)x = F.relu(self.block1(x))  # 子模块1 + 激活x = F.relu(self.block2(x))  # 子模块2 + 激活x = self.out_block(x)       # 输出子模块return x# 实例化模型
model_with_seq = ModelWithSequential()
print("ModelWithSequential结构：")
print(model_with_seq)

容器 2：`nn.ModuleList`（模块列表，支持迭代）

将层或子模块存入列表，支持索引访问和迭代，适合动态调整模块数量的场景（如可变层数的全连接网络）。

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as Fclass ModelWithModuleList(nn.Module):def __init__(self, in_dim=784, hidden_dims=[300, 100], out_dim=10):super(ModelWithModuleList, self).__init__()self.flatten = nn.Flatten()# 1. 构建模块列表：输入层→隐藏层1→隐藏层2self.layers = nn.ModuleList()prev_dim = in_dim  # 前一层的输出维度for hidden_dim in hidden_dims:self.layers.append(nn.Linear(prev_dim, hidden_dim))  # 全连接层self.layers.append(nn.BatchNorm1d(hidden_dim))       # 批量归一化prev_dim = hidden_dim# 2. 输出层self.layers.append(nn.Linear(prev_dim, out_dim))self.layers.append(nn.Softmax(dim=1))def forward(self, x):x = self.flatten(x)# 迭代模块列表，实现前向传播for layer in self.layers:# 对激活函数的特殊处理（此处简化，实际可单独判断）if isinstance(layer, (nn.Linear, nn.BatchNorm1d, nn.Softmax)):x = layer(x)# 若有ReLU，可在此处添加：x = F.relu(x)return x# 实例化模型（隐藏层维度为[300, 100]）
model_with_list = ModelWithModuleList(hidden_dims=[300, 100])
print("ModelWithModuleList结构：")
print(model_with_list)

容器 3：`nn.ModuleDict`（模块字典，支持键值访问）

将模块用 “键值对” 存储，可通过键名灵活调用模块，适合需要动态选择模块的场景（如多分支模型）。

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as Fclass ModelWithModuleDict(nn.Module):def __init__(self, in_dim=784, n_h1=300, n_h2=100, out_dim=10):super(ModelWithModuleDict, self).__init__()# 1. 用字典存储模块self.layers_dict = nn.ModuleDict({"flatten": nn.Flatten(),"linear1": nn.Linear(in_dim, n_h1),"bn1": nn.BatchNorm1d(n_h1),"relu": nn.ReLU(),"linear2": nn.Linear(n_h1, n_h2),"bn2": nn.BatchNorm1d(n_h2),"out": nn.Linear(n_h2, out_dim),"softmax": nn.Softmax(dim=1)})def forward(self, x):# 2. 按键名顺序调用模块（自定义流转路径）layer_order = ["flatten", "linear1", "bn1", "relu", "linear2", "bn2", "relu", "out", "softmax"]for layer_name in layer_order:x = self.layers_dict[layer_name](x)return x# 实例化模型
model_with_dict = ModelWithModuleDict()
print("ModelWithModuleDict结构：")
print(model_with_dict)

四、自定义网络模块：实现残差块与 ResNet18

在实际场景中，基础层往往无法满足需求（如深层网络的梯度消失问题）。此时需自定义复杂模块，以残差块（Residual Block）和 ResNet18 为例，讲解自定义模块的实现思路。

1. 残差块的核心思想

残差块通过 “跳连（Skip Connection）” 将输入直接加到输出，解决深层网络的梯度消失问题。根据输入与输出维度是否一致，残差块分为两种：

块 1：基础残差块（`RestNetBasicBlock`）

输入与输出维度一致，直接跳连（无额外参数）。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass RestNetBasicBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):super(RestNetBasicBlock, self).__init__()# 残差路径：2个3×3卷积 + 批量归一化self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1  # padding=1保证尺寸不变)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)def forward(self, x):residual = x  # 跳连：保存输入（残差）# 残差路径计算out = self.conv1(x)out = self.bn1(out)out = F.relu(out)out = self.conv2(out)out = self.bn2(out)# 残差连接：输入 + 残差路径输出out += residualout = F.relu(out)return out

块 2：下采样残差块（`RestNetDownBlock`）

输入与输出维度不一致（如通道数增加、尺寸缩小），需通过 1×1 卷积调整输入维度，再进行跳连。

class RestNetDownBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=[2, 1]):super(RestNetDownBlock, self).__init__()# 残差路径：2个3×3卷积（第1个卷积下采样） + 批量归一化self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride[0], padding=1  # stride=2下采样)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride[1], padding=1  # stride=1保持尺寸)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)# 1×1卷积：调整输入维度（通道数+尺寸），适配残差路径输出self.extra_conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride[0], padding=0  # 下采样+通道调整),nn.BatchNorm2d(out_channels))def forward(self, x):residual = self.extra_conv(x)  # 1×1卷积调整输入维度# 残差路径计算out = self.conv1(x)out = self.bn1(out)out = F.relu(out)out = self.conv2(out)out = self.bn2(out)# 残差连接：调整后的输入 + 残差路径输出out += residualout = F.relu(out)return out

2. 组合残差块构建 ResNet18

ResNet18 由 “1 个初始卷积层 + 4 个残差组（含 2 个残差块）+1 个全局平均池化 + 1 个全连接层” 构成。

class ResNet18(nn.Module):def __init__(self, num_classes=10):super(ResNet18, self).__init__()# 1. 初始卷积层（将输入图片（3通道）转换为64通道）self.init_conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)self.init_bn = nn.BatchNorm2d(64)self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)  # 下采样# 2. 残差组（4组，每组2个残差块）self.layer1 = nn.Sequential(RestNetBasicBlock(64, 64, stride=1),   # 输入64→输出64，无下采样RestNetBasicBlock(64, 64, stride=1))self.layer2 = nn.Sequential(RestNetDownBlock(64, 128, stride=[2, 1]),  # 输入64→输出128，下采样RestNetBasicBlock(128, 128, stride=1))self.layer3 = nn.Sequential(RestNetDownBlock(128, 256, stride=[2, 1]),  # 输入128→输出256，下采样RestNetBasicBlock(256, 256, stride=1))self.layer4 = nn.Sequential(RestNetDownBlock(256, 512, stride=[2, 1]),  # 输入256→输出512，下采样RestNetBasicBlock(512, 512, stride=1))# 3. 全局平均池化（将512×7×7特征图转换为512×1×1）self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1))# 4. 全连接层（输出类别概率）self.fc = nn.Linear(512, num_classes)def forward(self, x):# 初始卷积+池化out = self.init_conv(x)out = self.init_bn(out)out = F.relu(out)out = self.maxpool(out)# 残差组out = self.layer1(out)out = self.layer2(out)out = self.layer3(out)out = self.layer4(out)# 池化+全连接out = self.avgpool(out)out = out.reshape(out.shape[0], -1)  # 展平：(batch, 512, 1, 1) → (batch, 512)out = self.fc(out)return out# 实例化ResNet18（假设分类10类）
resnet18 = ResNet18(num_classes=10)
print("ResNet18结构：")
print(resnet18)

五、模型训练全流程：从数据到可视化

掌握模型构建后，需通过训练让模型 “学习” 数据规律。以下以 ResNet18 训练 CIFAR-10 数据集为例，讲解完整训练流程。

步骤 1：加载并预处理数据集

使用torchvision加载公开数据集（如 CIFAR-10），并进行数据增强（如随机翻转、归一化），提升模型泛化能力。

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms# 1. 数据预处理与增强
transform_train = transforms.Compose([transforms.RandomCrop(32, padding=4),  # 随机裁剪（32×32）transforms.RandomHorizontalFlip(),     # 随机水平翻转transforms.ToTensor(),                 # 转换为张量（0-1）transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))  # 归一化（CIFAR-10均值/标准差）
])transform_test = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
])# 2. 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root="./data", train=True, download=True, transform=transform_train
)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root="./data", train=False, download=True, transform=transform_test
)# 3. 构建数据加载器（批量读取数据）
batch_size = 128
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=2)

步骤 2：定义损失函数与优化器

损失函数：CIFAR-10 是分类任务，使用CrossEntropyLoss（含 Softmax，无需手动添加）。
优化器：使用Adam（自适应学习率，收敛更快），并添加权重衰减（L2 正则化，防止过拟合）。

import torch.optim as optim# 1. 定义模型（ResNet18）
model = ResNet18(num_classes=10)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")  # 优先使用GPU
model.to(device)  # 将模型移动到GPU/CPU# 2. 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 3. 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001,  # 初始学习率weight_decay=5e-4  # 权重衰减（L2正则化）
)# 4. 学习率调度器（可选，按epoch衰减学习率）
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=20, gamma=0.5)  # 每20个epoch学习率减半

步骤 3：循环训练模型

训练流程核心是 “前向传播计算损失→反向传播计算梯度→优化器更新参数”，每个 epoch 包含 “训练阶段” 和 “验证阶段”。

import time# 超参数
epochs = 50  # 训练轮次
best_acc = 0.0  # 最佳测试准确率
train_losses = []  # 记录训练损失
test_accs = []     # 记录测试准确率for epoch in range(epochs):# -------------------------- 训练阶段 --------------------------model.train()  # 切换到训练模式（启用Dropout、BatchNorm更新）train_loss = 0.0start_time = time.time()for batch_idx, (data, targets) in enumerate(train_loader):# 1. 数据移动到设备（GPU/CPU）data, targets = data.to(device), targets.to(device)# 2. 清零梯度（防止梯度累积）optimizer.zero_grad()# 3. 前向传播：计算预测值outputs = model(data)# 4. 计算损失loss = criterion(outputs, targets)# 5. 反向传播：计算梯度loss.backward()# 6. 优化器更新参数optimizer.step()# 7. 累加损失train_loss += loss.item() * data.size(0)  # 乘以batch_size，得到总损失# 计算每个epoch的平均训练损失avg_train_loss = train_loss / len(train_dataset)train_losses.append(avg_train_loss)# -------------------------- 测试阶段 --------------------------model.eval()  # 切换到测试模式（关闭Dropout、固定BatchNorm）test_acc = 0.0with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算，加速测试for data, targets in test_loader:data, targets = data.to(device), targets.to(device)outputs = model(data)_, predicted = torch.max(outputs, dim=1)  # 取概率最大的类别test_acc += (predicted == targets).sum().item()  # 累加正确预测数# 计算测试准确率avg_test_acc = test_acc / len(test_dataset)test_accs.append(avg_test_acc)# 更新最佳准确率并保存模型if avg_test_acc > best_acc:best_acc = avg_test_acctorch.save(model.state_dict(), "resnet18_best.pth")  # 保存模型权重# 学习率调度scheduler.step()# 打印日志end_time = time.time()print(f"Epoch [{epoch+1}/{epochs}], "f"Train Loss: {avg_train_loss:.4f}, "f"Test Acc: {avg_test_acc:.4f}, "f"Best Acc: {best_acc:.4f}, "f"Time: {end_time - start_time:.2f}s")

步骤 4：可视化训练结果

使用matplotlib绘制 “训练损失曲线” 和 “测试准确率曲线”，直观分析模型训练趋势（如是否过拟合、是否收敛）。

import matplotlib.pyplot as plt# 设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Zen Hei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 创建画布
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))# 1. 绘制训练损失曲线
ax1.plot(range(1, epochs+1), train_losses, label='训练损失', color='blue')
ax1.set_xlabel('Epoch（训练轮次）')
ax1.set_ylabel('损失值')
ax1.set_title('ResNet18训练损失曲线')
ax1.legend()
ax1.grid(True, alpha=0.3)# 2. 绘制测试准确率曲线
ax2.plot(range(1, epochs+1), test_accs, label='测试准确率', color='red')
ax2.set_xlabel('Epoch（训练轮次）')
ax2.set_ylabel('准确率')
ax2.set_title('ResNet18测试准确率曲线')
ax2.legend()
ax2.grid(True, alpha=0.3)# 保存图片
plt.tight_layout()
plt.savefig('resnet18_training_curve.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()