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wzjs 2025/8/13 7:16:10

药品和医疗器械网站icp备案前置审批流程,百度网页版首页,搭建网站内链系统,租用网站空间知识点回顾图像数据的格式：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 1、图像数据的格式：灰度和彩色数…

知识点回顾

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
1. 模型参数+梯度参数
2. 优化器参数
3. 数据批量所占显存
4. 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

1、图像数据的格式：灰度和彩色数据

# 打印一张彩色图像，用cifar-10数据集
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 设置随机种子确保结果可复现
torch.manual_seed(42)
# 定义数据预处理步骤
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),  # 转换为张量并归一化到[0,1]transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 标准化处理
])# 加载CIFAR-10训练集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./cifar_data',train=True,download=True,transform=transform
)# 创建数据加载器
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset,batch_size=4,shuffle=True
)# CIFAR-10的10个类别
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')# 随机选择一张图片
sample_idx = torch.randint(0, len(trainset), size=(1,)).item()
image, label = trainset[sample_idx]# 打印图片形状
print(f"图像形状: {image.shape}")  # 输出: torch.Size([3, 32, 32])
print(f"图像类别: {classes[label]}")# 定义图像显示函数（适用于CIFAR-10彩色图像）
def imshow(img):img = img / 2 + 0.5  # 反标准化处理，将图像范围从[-1,1]转回[0,1]npimg = img.numpy()plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))  # 调整维度顺序：(通道,高,宽) → (高,宽,通道)plt.axis('off')  # 关闭坐标轴显示plt.show()# 显示图像
imshow(image)

2、模型的定义

2.1黑白图像模型定义

# 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

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）。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

2.2彩色图像模型定义

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）

实际定义中，输入图像还存在batchsize这一维度。

在 PyTorch 中，模型定义和输入尺寸的指定不依赖于 batch_size，无论设置多大的 batch_size，模型结构和输入尺寸的写法都是不变的。

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。batch_size 是在数据加载阶段定义的，与模型结构无关。

summary(model, input_size=(1, 28, 28))中的input_size不包含 batch 维度，只需指定样本的形状（通道 × 高 × 宽）。