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5.29 打卡

ai 2025/7/20 14:05:24

DAY 39 图像数据与显存

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

# 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='./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)

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）

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

from torch.utils.data import DataLoader# 定义训练集的数据加载器，并指定batch_size
train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset,  # 加载的数据集batch_size=64,          # 每次加载64张图像shuffle=True            # 训练时打乱数据顺序
)# 定义测试集的数据加载器（通常batch_size更大，减少测试时间）
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset,batch_size=1000,shuffle=False
)