怎么判断一个网站是否使用帝国做的移动互联网应用程序信息服务管理规定
使用23w张数据集-vit-打算30轮-内存崩了-改为batch_size = 8
我准备用23w张数据集，太大了，这个用不了，所以
是否保留 .stack() 加载所有图片？ | 情况 | 建议 |
|---|---|---|
| ✅ 小数据集（<2w张，图像小） | 想加快速度 | 可以用 |
| ❌ 大数据集（>5w张图） | Colab / 本地内存有限 | ❌ 不建议，容易爆 RAM |
| ✅ 你正在用 Dataloader | 说明已动态加载 | 不需要这段代码 |
网上经验
| 模型 | 图片大小 | batch_size 安全值（Colab Pro） |
|---|---|---|
| ViT-B/16 | 224×224 | ✅ 8 非常安全（推荐） |
| ViT-B/16 | 224×224 | ⚠️ 16 可能会炸（尤其 A100/T4） |
| ViT-S/16 | 224×224 | ✅ 16~32 都行 |
| ViT-Tiny / DeiT-Tiny | 224×224 | ✅ 32~64 可尝试 |
什么是“骨架图”？
我们说“骨架图”，就是指：
-
神经网络的“结构组成”
-
包括：每一层的类型（如
Conv2d,Linear,Transformer等） -
每层的参数维度（比如
Linear(768 → 29)） -
模型的前向传递路线（从输入 → 输出）
ViT-B/16 模型骨架图包含：
| 模块名 | 内容简介 |
|---|---|
conv_proj | 把图像分成 patch（切成小块），变成 768 维向量 |
encoder | 12 层 Transformer，每层包括 self-attention + MLP |
heads | 线性分类层：将最终特征 [768] 映射到你要的类别（比如 29） |
举个例子（完整流程）：
如果你输入一张图片 img = [1, 3, 224, 224]：（1指batch_size）
-
conv_proj把它切成 16x16 的 patch（共 196 个 patch），每个 patch 映射为 768 维向量 -
Transformer 对 768 的向量做注意力建模（12 层）
-
取出第一个“分类 token”的输出，传给
Linear(768 → num_classes)num_classes=29，这里 -
输出结果为
[1, num_classes]，比如[1, 29]
ViT 是一种用“文字处理的方式”来看图片的模型。
把图像当成一串“小块块”（Patch），就像文本中的“单词”，然后用 Transformer 来分析这些块的关系。
类比图像与文字：
| 文本（NLP） | 图像（ViT） |
|---|---|
| 单词 Word | 图像小块 Patch |
| 词向量 | Patch 向量（Embedding） |
| BERT 模型 | ViT 模型（结构几乎一样） |
输入图像：[B, 3, 224, 224]表示你输入的是 batch_size = B 张 RGB 彩色图像，分辨率为 224x224。│
【步骤1】Conv2d 分块 → Patch Embedding（patch 大小为 16x16）│ 得到 patch 数量：224/16 * 224/16 = 196个 patch（再加1个分类Token）│ 每个 patch 映射为 768维向量↓
总输入：[B, 197, 768] （197 = 196 patch + 1 cls_token）【步骤2】加上位置编码（告诉模型每个 patch 的位置）↓【步骤3】12 层 Transformer 编码器（每层都包含以下结构）：├── LayerNorm├── Multi-head Self Attention（观察所有 patch 之间的关系）├── MLP（前馈网络：两个 Linear + GELU 激活）└── Residual（残差连接）↓【步骤4】取出第一个位置的输出（cls_token）↓【步骤5】传入全连接层（Linear(768 → 29)） → 输出分类结果
| 步骤 | 模块 | 输出 shape（假设 B=8） | 说明 |
|---|---|---|---|
| 输入图像 | img | [8, 3, 224, 224] | 一批图像 |
| Patch Embedding | conv_proj | [8, 768, 14, 14] | 用卷积切成 14x14 个 patch，每个是 768 维向量 |
| → Flatten + permute | .reshape() | [8, 196, 768] | 展平为 patch 序列：14×14 = 196 个 patch |
| 加 CLS token | cls_token + concat | [8, 197, 768] | 加 1 个 [CLS] 向量在开头，共 197 个 token |
| 加位置编码 | pos_embedding | [8, 197, 768] | 给每个 patch 一个位置信息（加法） |
Encoder Block × 12 层：
每层结构都一样，输入输出 shape 都是：
Layer input: [8, 197, 768] Layer output: [8, 197, 768]
说明：每层的输出仍然是 197 个 token（含CLS），每个 token 是 768 维特征。
最终输出阶段：
| 步骤 | 模块 | 输出 shape |
|---|---|---|
| 分类 token | x[:, 0, :] | [8, 768] → 取第1个CLS token |
| 全连接层 | Linear(768 → num_classes) | [8, 29]（假设你要分29类） |
使用的ViT-B/16 模型
| 名字 | 含义 |
|---|---|
| ViT | Vision Transformer（图像版的 Transformer） |
| B | Base（中等模型大小，有 12 层 encoder） |
| 16 | Patch 大小为 16×16 像素 |
使用的步骤，新手小白
| 阶段 | 要做的事 | 示例代码 / 解释 |
|---|---|---|
| ① 加载预训练模型 | 使用 torchvision 的 vit_b_16 | ✅ 一行代码就能加载 |
| ② 修改输出层 | 替换为自己的分类数，比如 29 类 | model.heads.head = nn.Linear(768, 29) |
| ③ 预处理图像 | 必须是 224×224 大小，标准化 | 用 transforms.Resize + Normalize |
| ④ 训练模型 | 和 ResNet 一样用 dataloader | 训练 epoch，记录 loss 和 acc |
| ⑤ 保存 / 加载模型 | torch.save() + torch.load() | 保存好 .pth 文件 |
| ⑥ 预测一张图像 | 图像 → Tensor → 模型预测 | 用 softmax 和 argmax 得到分类结果 |
| ⑦ 可视化 attention（进阶） | 可选：叠图显示 ViT 看哪里了 | 用 attention map（可视化热图） |
只是做一个手势识别任务（而不是 ImageNet 等通用视觉任务），完全没必要用到全部 23 万张数据，使用的是预训练的 ViT（pretrained=True），你只需要每类几百到上千张图像，就能训练出一个效果不错的模型。
用 ViT-B/16 训练 batch_size=8 的一轮（epoch）
在 A100 上 大约每 step 0.05 - 0.08 秒（视数据加载效率不同）
如果是23w张大概需要14h
| 原因 | 说明 |
|---|---|
| ✅ ViT 已经在 ImageNet 上学过了 | 它早就“学会看图”了，你只需要教它你手势的分类方式 |
| ✅ 手势分类是“小数据任务” | 一般只需要几十个类，图像也比较规范，模型很好学 |
| ✅ 23w 张图片训练成本高 | 占用 GPU 时间大、调参慢、不适合原型验证 |
以29类手势为例
| 每类图片数 | 总图片数 | 适用阶段 | 训练建议 |
|---|---|---|---|
| 100 | 2,900 | 快速验证 | 快速调试训练流程，10分钟出结果 |
| 500 | 14,500 | 初始训练 | 可达到不错效果 |
| 1,000 | 29,000 | 稳定训练 | 精度较好，不容易过拟合 |
| 3,000+ | 87,000+ | 高精度训练 | 适合微调完整 ViT，建议 batch_size 大一点 |
| 23万张 | ✖ | 实验冗余 | 除非你做的是论文级 benchmark，否则不建议一开始就全用 |
实际证明我前面想的不太对
29类-每类1500张-batch_size=32-训练轮数25
这个准确率
粘贴的，目前识别率可以，我在想是不是因为其他网络训练的数据集没有没那么多的原因