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- 图像数据的格式：灰度和彩色数据
- 模型的定义
- 显存占用的4种地方
- 模型参数+梯度参数
- 优化器参数
- 数据批量所占显存
- 神经元输出中间状态
- batchisize和训练的关系
作业：今日代码较少，理解内容即可
一、图像数据的介绍
结构化数据（如表格）的形状通常是 (样本数, 特征数)
图像数据的形状更复杂，需要保留空间信息（高度、宽度、通道），不能直接用一维向量表示。其中，颜色信息往往是最开始输入数据的通道的含义，因为每个颜色可以用红绿蓝三原色表示，因此一般输入数据的通道数是 3。
1.灰度图像
2.彩色图像
在 PyTorch 中，图像数据的形状的格式是 (通道数, 高度, 宽度) ，即 Channel First 格式。这与常见的 (高度, 宽度, 通道数)格式不同，Channel Last 格式，如 NumPy 数组。---注意顺序关系
注意点：
1. 如果用matplotlib库来画图，需要转换下顺序，我们后续介绍
2. 模型输入还需要加入 批次维度（Batch Size），形状变为 (批次大小, 通道数, 高度, 宽度)。例如，批量输入 10 张 MNIST 图像时，形状为 (10, 1, 28, 28)。
二、图像相关神经网络定义
1.黑白图像
# 先归一化，再标准化
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), # 转换为张量并归一化到[0,1]transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # MNIST数据集的均值和标准差，这个值很出名，所以直接使用
])
import matplotlib.pyplot as plt# 2. 加载MNIST数据集，如果没有会自动下载
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data',train=True,download=True,transform=transform
)test_dataset = datasets.MNIST(root='./data',train=False,transform=transform
)# 定义两层MLP神经网络
class MLP(nn.Module):def __init__(self):super(MLP, self).__init__()self.flatten = nn.Flatten() # 将28x28的图像展平为784维向量self.layer1 = nn.Linear(784, 128) # 第一层：784个输入，128个神经元self.relu = nn.ReLU() # 激活函数self.layer2 = nn.Linear(128, 10) # 第二层：128个输入，10个输出（对应10个数字类别）def forward(self, x):x = self.flatten(x) # 展平图像x = self.layer1(x) # 第一层线性变换x = self.relu(x) # 应用ReLU激活函数x = self.layer2(x) # 第二层线性变换，输出logitsreturn x# 初始化模型
model = MLP()device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device) # 将模型移至GPU（如果可用）from torchsummary import summary # 导入torchsummary库
print("\n模型结构信息：")
summary(model, input_size=(1, 28, 28)) # 输入尺寸为MNIST图像尺寸
图像MLP与之前结构化MLP的差异对比
（1）输入图像，需要展平操作
MLP 的输入层要求输入是一维向量，但 MNIST 图像是二维结构（28×28 像素），形状为 [1, 28, 28]（通道 × 高 × 宽）。
通过nn.Flatten()展平操作，将二维图像 “拉成” 一维向量（784=28×28 个元素），使其符合全连接层的输入格式。其中不定义这个flatten方法，直接在前向传播的过程中用 x = x.view(-1, 28 * 28) 将图像展平为一维向量也可以实现
（2）输入数据的尺寸包含了通道数input_size=(1, 28, 28)
（3）参数的计算
第一层 layer1（全连接层）
权重参数：输入维度 × 输出维度 = 784 × 128 = 100,352
偏置参数：输出维度 = 128
合计：100,352 + 128 = 100,480
第二层 layer2（全连接层）
权重参数：输入维度 × 输出维度 = 128 × 10 = 1,280
偏置参数：输出维度 = 10
合计：1,280 + 10 = 1,290
- 总参数：100,480（layer1） + 1,290（layer2） = 101,770
2.彩色图像
class MLP(nn.Module):def __init__(self, input_size=3072, hidden_size=128, num_classes=10):super(MLP, self).__init__()# 展平层：将3×32×32的彩色图像转为一维向量# 输入尺寸计算：3通道 × 32高 × 32宽 = 3072self.flatten = nn.Flatten()# 全连接层self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) # 第一层self.relu = nn.ReLU()self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes) # 输出层def forward(self, x):x = self.flatten(x) # 展平：[batch, 3, 32, 32] → [batch, 3072]x = self.fc1(x) # 线性变换：[batch, 3072] → [batch, 128]x = self.relu(x) # 激活函数x = self.fc2(x) # 输出层：[batch, 128] → [batch, 10]return x# 初始化模型
model = MLP()device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device) # 将模型移至GPU（如果可用）from torchsummary import summary # 导入torchsummary库
print("\n模型结构信息：")
summary(model, input_size=(3, 32, 32)) # CIFAR-10 彩色图像（3×32×32）3.batch_size——批次维度
PyTorch 模型会自动处理 batch 维度（即第一维），无论 batch_size 是多少，模型的计算逻辑都不变。
class MLP(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.flatten = nn.Flatten() # nn.Flatten()会将每个样本的图像展平为 784 维向量，但保留 batch 维度。self.layer1 = nn.Linear(784, 128)self.relu = nn.ReLU()self.layer2 = nn.Linear(128, 10)def forward(self, x):x = self.flatten(x) # 输入：[batch_size, 1, 28, 28] → [batch_size, 784]x = self.layer1(x) # [batch_size, 784] → [batch_size, 128]x = self.relu(x)x = self.layer2(x) # [batch_size, 128] → [batch_size, 10]return x三、占用显存的主要部分
1. 模型参数与梯度：模型的权重（Parameters）和对应的梯度（Gradients）会占用显存，尤其是深度神经网络（如 Transformer、ResNet 等），一个 1 亿参数的模型（如 BERT-base），单精度（float32）参数占用约 400MB（1e8×4Byte），加上梯度则翻倍至 800MB（每个权重参数都有其对应的梯度）
2. 优化器：部分优化器（如 Adam）会为每个参数存储动量（Momentum）和平方梯度（Square Gradient），进一步增加显存占用（通常为参数大小的 2-3 倍）
3. 其他开销：数据批次、前向或反向传播过程中的中间变量