PyTorch 图像分类完整项目模板实战

📘🌟 PyTorch 图像分类完整项目模板实战

（含 Notebook 可视化 Demo + 源码）

很多朋友学习深度学习时，往往是"跟着别人敲代码，能跑通算完事"。

但真正开始做项目时，你会发现：
代码能跑，不代表工程能用。

所以我整理了一个 PyTorch 图像分类完整项目模板，希望能帮你形成一种比较"体系化"的思维方式，而不是见代码就复制、见教程就照搬。

你不需要有什么深度背景，也不需要 GPU。

只要能打开 Jupyter Notebook，就能跑通全部示例。

💡 1. 为什么要做"模板"？

学人工智能其实特别像学做饭。

你可以：

跟视频做一锅咖喱
做完之后你知道"能吃"，但你不知道"为什么这样做"

但如果你学会了：

食材怎么切
火候怎么控制
各个步骤的原理是什么

那么之后你做什么菜，其实都是通的。

深度学习项目也是一样：

能跑通别人代码 = 做得出来一道菜
会搭建自己的工程模板 = 学会了做饭的方法论

💡 小提示：模板能帮你快速复用代码，而不是每次都从零开始。

这篇博客的目的很简单：

给你一套可以随时复用、可扩展的 PyTorch 图像分类工程模板。

🧱 2. 我们要实现一个什么样的项目？

为了避免一上来就太重，我设计了一个非常轻量、但结构完整的"迷你工程"：

复制代码

项目根目录/
├── dataset.py            # 自定义 Dataset
├── transforms.py         # 数据增强
├── model.py              # 模型构建
├── train.py              # 训练脚本
├── predict.py            # 推理脚本
├── create_sample_data.py # 生成示例数据
├── sample_data/          # 示例图片
└── notebook/
    └── demo.ipynb        # 可视化训练 Demo

📌 注意：保持文件职责单一，是工程化的关键！

这个结构做到两个目标：

小而全：能跑、能训、能预测
能扩展：你可以往里加入自己的 dataset / 模型 / 数据增强

你也可以把它当成未来任何项目的"起手模板"。

📝 3. 示例数据怎么来的？

我们不直接给你 ImageNet、CIFAR 这种大数据集。

那太大、太费时间，也没必要。

所以准备了一个生成脚本：
create_sample_data.py

作用非常简单：

创建 class0/ 和 class1/ 两个文件夹
分别保存一些"随机生成的示例图"
让你能马上跑通训练，而不是到处找数据集

运行方法：

bash 复制代码

python create_sample_data.py

执行后，你会得到这样的结构：

复制代码

sample_data/
├── class0/
└── class1/

🎯 小目标达成：示例数据就绪

🧠 4. Dataset：整个工程的基础地基

自定义 ImageDataset 的逻辑非常简单：

遍历 sample_data/*/*
读取图像路径
保存标签
返回 (image, label)

🔍 思考：为什么自定义 Dataset 比 ImageFolder 更灵活？

ImageFolder = 速冻水饺：能吃，但你不会做饭

自定义 Dataset = 自己擀饺子皮：麻烦一点，但真正掌握了原理

真实项目中，你会遇到：

json 或 txt 标注
多路径合并
多任务标签
多模态输入

从一开始就训练自己使用自定义 Dataset，后续升级无痛。

🔧 5. transforms：把"生数据"变成"能训练的数据"

transforms 就像厨房里的"切菜"。

你总不能把整个土豆直接丢锅里吧？
模型也不能直接吃原图，它需要标准化后的数据。

我们做了两套 Transform：

train_tf：含随机增强（让模型更稳健）
val_tf：只做基本处理（保证验证数据一致）

典型流程：

复制代码

加载 → Resize → ToTensor → Normalize

💡 Tip: 数据增强就像火候控制，让模型更稳健。

🧩 6. Model：主角登场，但不需要过度复杂

在 model.py 中写了一个简单的模型注册方式：

python 复制代码

def get_model(num_classes):
    return resnet18(...)

为什么这样写？

换成 MobileNet、EfficientNet 都无痛
可以轻松接入迁移学习
模型替换只需改一行代码

模板的价值在于：不是写死一个模型，而是随时可替换。

📈 7. Train：训练流程跑通就是胜利的 80%

在 Notebook 中，我们给了一套可视化训练流程：

tqdm 进度条
每个 epoch 的 loss 和 acc
图像可视化
模型保存

训练完成后，权重保存：

复制代码

runs/demo_best.pth

🚀 Notebook Demo = "可视化桥梁"，让过程看得见。

📊 8. Notebook Demo：让过程"看得见"

建议先跑 demo.ipynb：

数据可视化
训练过程展示
混淆矩阵
单张推理

它就像厨房里的玻璃锅盖：能看到锅里怎么变化，比盲操作更容易理解。

🏗️ 9. 模板能做什么？

可直接用作：

猫狗分类
花卉识别
工业缺陷检测
显微图像分类
医学影像分类
小型自定义数据集

只需：

替换 sample_data/
修改类别数量
调整模型
运行训练
运行预测

整个流程已铺好。

📦 10. 资源下载

完整项目资源（源码 + Notebook + 示例数据）：

👉 资源链接：https://download.csdn.net/download/weixin_43679228/92459972

内容包含：

完整工程目录
dataset/model/train/predict 源码
Notebook 可视化
示例数据生成脚本
运行说明

适合直接作为任何图像分类项目的起手模板。

🌟 11. 总结：模板的意义

模板的意义，不是跑通一个项目，而是"拥有一个起手式"。

学 PyTorch 最常见的问题：

会写，但不知道如何组织
会跑，但不知道如何扩展

一个好模板，就像：

武侠小说里的"基础心法"
不花哨，但会影响你很长时间

你以后做任何图像分类项目，都可以直接基于它开始。