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python学习打卡day39

news 2025/6/8 5:09:09

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

1.图像数据的格式：

1.1灰度图像：

昨天我们介绍了minist这个经典的手写数据集，它的数据图像就是灰度图像。作为图像数据，相较于结构化数据（表格数据）他的特点在于他每个样本的的形状并不是(特征数，)，而是(宽，高，通道数)

minist数据集的形状就是（1，28，28）表示通道数为1，宽和高皆为28像素。

1.2彩色图像：

以cifar-10数据集为例，其是彩色图像。它的形状是（3，32，32）表示通道数为3，宽和高皆为32像素。

在 PyTorch 中，图像数据的形状通常遵循 (通道数, 高度, 宽度) 的格式（即 Channel First 格式），这与常见的 (高度, 宽度, 通道数)（Channel Last，如 NumPy 数组）不同。---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，matplotlib的维度循序是（高，宽，通道数）

2. 模型输入通常需要批次维度（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)。

2.模型定义

2.1黑白图像模型的定义：

# 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

我们关注和之前结构化MLP的差异

1. 输入需要展平操作

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）。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

2.2彩色图像模型的定义：

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）

- 第一层 layer1（全连接层）

权重参数：输入维度 × 输出维度 = 3072 × 128 = 393,216

偏置参数：输出维度 = 128

合计：393,216 + 128 = 393,344

- 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：393,344（layer1） + 1,290（layer2） = 394,634

3.显存占用的4种地方：

昨天说到了在面对数据集过大的情况下，由于无法一次性将数据全部加入到显存中，所以采取了分批次加载这种方式。即一次只加载一部分数据，保证在显存的范围内。

那么显存设置多少合适呢？如果设置的太小，那么每个batchsize的训练不足以发挥显卡的能力，浪费计算资源；如果设置的太大，会出现OOT（out of memory）

显存一般被以下内容占用：

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. 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。