ResNet50 图像分类完整实战（Notebook Demo + 训练代码）

之前做了一个 PyTorch 图像分类项目模板，解决的是「结构怎么搭、流程怎么跑通」的问题。

这篇文章，我们往前再走一步 ------
用一个真正常用的模型：ResNet50，把整个图像分类训练流程完整跑一遍。

不是为了刷精度，而是为了让你对 "一个标准深度学习分类项目" 有一个清晰、可复用的认知。

文章目录

[ResNet50 图像分类完整实战（Notebook Demo + 训练代码）](#ResNet50 图像分类完整实战（Notebook Demo + 训练代码）)
- [📌 这篇博客你能收获什么？](#📌 这篇博客你能收获什么？)
- [🧩 一、为什么选 ResNet50？](#🧩 一、为什么选 ResNet50？)
- [🧱 二、项目整体结构回顾](#🧱 二、项目整体结构回顾)
- [🧪 三、Notebook 的整体设计思路](#🧪 三、Notebook 的整体设计思路)
- [🔍 四、从环境检查开始（真的很重要）](#🔍 四、从环境检查开始（真的很重要）)
- [🖼️ 五、数据是怎么读进来的？](#🖼️ 五、数据是怎么读进来的？)
- [🧠 六、ResNet50 的"改造"其实很简单](#🧠 六、ResNet50 的“改造”其实很简单)
- [⚙️ 七、训练循环：重点但不复杂](#⚙️ 七、训练循环：重点但不复杂)
- [📈 八、为什么要画训练曲线？](#📈 八、为什么要画训练曲线？)
- [💾 九、模型保存：为下一步做准备](#💾 九、模型保存：为下一步做准备)
- [🧾 十、写在最后](#🧾 十、写在最后)

📌 这篇博客你能收获什么？

简单说三点：

✅ ResNet50 在 PyTorch 里到底怎么用

✅ Notebook 中，一个"合理"的训练流程应该长什么样

✅ 如果你之后要换数据集，这套代码该怎么改

如果你已经会写 model = models.resnet50()，

那这篇文章的价值在于 ------ 把零散知识串成一条完整的路。

🧩 一、为什么选 ResNet50？

先不讲公式，换个生活化的说法。

如果把图像分类模型比作交通工具：

手写 CNN：自行车

AlexNet / VGG：摩托车

ResNet50：家用轿车

它不一定是最快的，但：

稳定
好开
出问题少
文档和资料非常多

📌 尤其适合：

入门后的第一个"正规模型"
需要一个靠谱 baseline 的项目

🧱 二、项目整体结构回顾

这次我们依然保持一个清爽、不臃肿的项目结构：

复制代码

02_resnet50_image_classification/
├── resnet50_demo.ipynb
├── model.py
├── sample_data/
│   ├── class1/
│   └── class2/
├── runs/
├── requirements.txt
└── README.md

🟢 和上一个资源一样，结构本身就是学习内容的一部分。

🧪 三、Notebook 的整体设计思路

这不是那种"跑一次就扔"的 Notebook，而是：

👉 你以后可以反复复制、替换数据、继续用的模板

Notebook 中的 Cell 被刻意拆得很清楚：

1️⃣ 环境检查

2️⃣ 基础配置

3️⃣ 数据加载

4️⃣ 模型构建

5️⃣ 训练流程

6️⃣ 结果可视化

7️⃣ 权重保存

这样做的好处是：
你随时知道现在跑到哪一步了。

🔍 四、从环境检查开始（真的很重要）

python 复制代码

print("Python:", sys.version)
print("Torch:", torch.__version__)
print("Torchvision:", torchvision.__version__)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())

很多初学者会跳过这一步，但我个人非常推荐：

📌 先确认环境，再谈代码

这次我自己就在 torchvision 和 Python 版本上踩过坑，

也正是因为这一行输出，才能快速定位问题。

🖼️ 五、数据是怎么读进来的？

我们采用的是 PyTorch 最常见、也最"朴素"的方式：

text 复制代码

sample_data/
├── cat/
├── dog/

在代码中，对应的是：

python 复制代码

datasets.ImageFolder(DATA_DIR, transform=train_tf)

你可以把它理解为：

📂 每个文件夹 = 一个类别

🖼️ 文件夹里的图片 = 该类别的样本

这套结构，80% 的图像分类项目都能直接用。

🧠 六、ResNet50 的"改造"其实很简单

加载模型：

python 复制代码

model = models.resnet50(pretrained=True)

然后只做一件事 ------ 换掉最后一层：

python 复制代码

model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

可以用一个不太严谨但好理解的比喻：

ResNet50 像一个已经练过多年基本功的运动员

我们不动他的"身体结构"

只让他学会 新的分类规则

⚙️ 七、训练循环：重点但不复杂

训练代码没有什么花活，基本就是四步循环：

前向传播
计算损失
反向传播
参数更新

python 复制代码

loss.backward()
optimizer.step()

我这里刻意把 epoch 设得很小：

python 复制代码

EPOCHS = 3

原因只有一个：

👉 Demo 的第一目标不是"练好模型"，而是"跑通流程"

📈 八、为什么要画训练曲线？

python 复制代码

plt.plot(train_losses)
plt.plot(train_accs)

这一步其实是一个"习惯问题"。

📌 你不一定每次都要画，但你要知道什么时候该画。

Loss 不降？
Acc 上不去？
模型是不是根本没在学？

一张简单的曲线，能帮你省下很多猜测。

💾 九、模型保存：为下一步做准备

python 复制代码

torch.save(model.state_dict(), "runs/resnet50_demo.pth")

哪怕你现在用不到这个权重，也一定要保存。

因为：

深度学习项目，训练本身就是一种"资产"

🧾 十、写在最后

这篇文章没有追求：

SOTA
花哨技巧
超高精度

而是希望你在跑完整个 Notebook 后，能有这样一种感觉：

"哦，原来一个标准的 ResNet50 分类项目，大概就是这个样子。"

本文资源已经上传到"一瞬祈望"下载连接

下一步，你完全可以在这个基础上继续升级，比如：

加验证集
引入混淆矩阵
加 TensorBoard
或者直接换成你自己的真实数据