基于 PyTorch 的 CIFAR-10 图像分类实践

一、引言

图像分类是计算机视觉领域的基础任务，CIFAR-10 数据集作为经典的图像分类基准数据集，包含 10 个类别、共 60000 张 32×32 的彩色图像，非常适合用于入门深度学习图像分类任务。本文将介绍如何使用 PyTorch 框架完成 CIFAR-10 数据集的图像分类工作，从数据准备到模型训练与测试，逐步展开实践过程。

二、数据准备与预处理

在进行图像分类任务前，数据的准备和预处理至关重要。我们使用 PyTorch 的torchvision库来加载 CIFAR-10 数据集。首先，通过transforms对数据进行预处理，将图像转换为张量并进行归一化，这样可以使模型在训练时更容易收敛。同时，为了方便，我们提前下载好数据并解压存放在指定目录，设置download=False避免重复下载。

对于训练集，我们使用DataLoader来加载数据，设置batch_size为 4，shuffle=True以打乱数据顺序，增强模型的泛化能力；对于测试集，同样使用DataLoader加载，shuffle=False保证测试结果的可重复性。此外，还定义了数据集的 10 个类别，为后续查看分类结果提供依据。

三、卷积神经网络模型构建

为了实现 CIFAR-10 的图像分类，我们构建了一个卷积神经网络（CNN）。该网络首先通过卷积层提取图像的特征，卷积层能够捕捉图像的局部特征，如边缘、纹理等。接着使用池化层对特征进行下采样，减少参数数量，同时保留重要特征。

具体来说，网络包含两个卷积层，第一个卷积层输入通道为 3（彩色图像的 RGB 通道），输出通道为 16，卷积核大小为 5；第二个卷积层输入通道为 16，输出通道为 36，卷积核大小为 3。每个卷积层后都跟着一个最大池化层，池化核大小为 2，步长为 2。之后，通过全连接层将提取的特征映射到 10 个类别上，第一个全连接层输入特征数为 1296，输出为 128；第二个全连接层输入为 128，输出为 10（对应 10 个类别）。

在模型构建完成后，我们还统计了模型的参数总数，本模型共有约 17 万参数，参数数量适中，既能够较好地学习数据特征，又不会过于复杂导致训练困难。

四、模型训练

训练模型时，我们选择交叉熵损失函数，它在分类任务中能很好地衡量预测结果与真实标签的差异。优化器选用带动量的随机梯度下降（SGD），学习率设置为 0.001，动量为 0.9，这样可以加快训练收敛速度并减少震荡。

训练过程中，我们设置了 10 个 epoch。在每个 epoch 中，遍历训练数据加载器，获取输入图像和标签，并将其移动到合适的设备（CPU 或 GPU）。首先将优化器的梯度清零，然后进行前向传播得到模型的预测输出，计算损失后进行反向传播，最后通过优化器更新模型参数。为了监控训练过程，每 2000 个 mini-batches 打印一次损失值，从输出的损失值变化可以看到，随着训练的进行，损失逐渐降低，说明模型在不断学习。

五、模型测试

训练完成后，我们使用测试集对模型进行评估。首先从测试数据加载器中获取一批数据，查看图像的真实标签。然后将图像输入到训练好的模型中，得到预测结果。通过对比真实标签和预测标签，可以初步了解模型的分类效果。

从测试结果来看，模型能够对部分图像进行正确分类，但也存在一些错误分类的情况。这是因为 CIFAR-10 数据集中的一些图像本身具有一定的相似性，同时模型的复杂度和训练轮数等因素也会影响分类效果。后续可以通过调整网络结构、增加训练轮数、使用数据增强等方法进一步提升模型性能。

六、总结

本文基于 PyTorch 完成了 CIFAR-10 数据集的图像分类任务，涵盖了数据准备与预处理、卷积神经网络模型构建、模型训练和测试等关键步骤。通过实践，我们对图像分类的流程和卷积神经网络的工作原理有了更深入的理解。在实际应用中，还可以根据具体需求对模型和训练策略进行优化，以获得更好的分类效果。