四、PyTorch训练分类器教程：小张的CIFAR-10实战之旅
引言：从53%到78%的分类器优化之路
小张盯着屏幕上跳动的测试准确率数字皱起了眉——53%的结果让他忍不住敲了敲桌子：“为什么模型总是把猫认成狗，把鸟当成飞机？”他面对的CIFAR-10数据集包含飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车10个常见类别，这些32x32像素的彩色图像看似简单，却成了新手训练路上的“拦路虎”。
优化起点：用简单卷积神经网络和基础训练策略搭建的基线模型，在CIFAR-10测试集上仅能达到53%准确率1。而我们的目标，是通过实战优化将这一数字提升至78%，解锁分类器性能跃迁的关键技术路径。
无需纠结环境配置，接下来我们将全程聚焦训练任务本身，跟着小张的笔记拆解每个优化节点如何让模型从“迷糊”走向“精准”。
数据准备：CIFAR-10数据集的加载与增强策略
CIFAR-10数据集加载与探索
CIFAR-10包含10个类别的3通道彩色图像，尺寸32x32像素，类别包括('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')，训练集50000张、测试集10000张。
使用torchvision加载代码：
python
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms# 定义基础变换（无增强）
basic_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2470, 0.2435, 0.2616))
])# 加载训练集和测试集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=basic_transform
)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=basic_transform
)# 创建数据加载器
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2
)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=2
)
注意：单张图像读取后为(32,32,3)数组，OpenCV默认BGR通道顺序。
数据预处理：标准化与格式转换
数据预处理含格式转换和标准化。用 torch.from_numpy() 将 NumPy 数组转为 PyTorch 张量，通过 permute(2, 0, 1) 调整维度为 (C, H, W)，再按 CIFAR-10 均值 [0.4914, 0.4822, 0.4465] 和标准差 [0.2470, 0.2435, 0.2616] 标准化。
便捷方式用 transforms 链：
python
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2470, 0.2435, 0.2616))
])
ToTensor 转 PIL 为张量并归一化 [0,1]，Normalize 调整至标准正态分布，符合神经网络输入要求。
数据增强：提升模型泛化能力的关键
小张发现训练集准确率90%而测试集仅53%的过拟合问题后，通过数据增强实现了12%的性能提升。以下是他采用的增强策略：
pyt