ResNet18图像分类5问5答：没GPU如何快速上手

引言

作为一名刚接触深度学习的新手，你可能经常听到"ResNet18"这个名词，但面对复杂的网络结构和代码实现时又感到无从下手。特别是当你手头没有强大的GPU设备时，更会担心无法顺利运行模型。别担心，这篇文章就是为你量身定制的入门指南。

ResNet18是计算机视觉领域最经典的卷积神经网络之一，它通过引入"残差连接"的创新设计，解决了深层网络训练困难的问题。虽然名字听起来高大上，但其实它的使用比你想象的要简单得多。即使没有GPU，我们也能通过一些技巧和方法快速上手实践。

本文将用最通俗的语言解答初学者最常见的5个问题，并手把手教你如何在普通电脑上运行ResNet18完成图像分类任务。学完本文后，你将能够：

理解ResNet18的基本原理和优势
在没有GPU的情况下运行ResNet18模型
使用CIFAR-10数据集完成图像分类任务
调整关键参数优化模型性能
解决训练过程中可能遇到的常见问题

1. ResNet18是什么？为什么初学者应该从它开始？

1.1 ResNet18的基本概念

ResNet18全称是Residual Network with 18 layers，即具有18层深度的残差网络。它是由微软研究院在2015年提出的，一经问世就刷新了多项图像识别比赛的记录。

你可以把ResNet18想象成一个特别会学习的"学生"。传统神经网络就像是一个死记硬背的学生，随着学习内容（网络层数）增加，成绩（准确率）反而可能下降。而ResNet18则像是一个会总结方法的学生，它通过"残差连接"（一种特殊的跳线设计）能够记住前面学过的知识，因此即使学习内容增加，成绩也能持续提升。

1.2 为什么选择ResNet18入门

对于初学者来说，ResNet18有三大优势：

结构简单但有效：18层的深度既不会太浅（影响效果）也不会太深（增加复杂度）
资源需求适中：相比更深的ResNet50/101，它可以在普通电脑上运行
学习曲线平缓：PyTorch等框架已经内置了ResNet18的实现，无需从头编写

2. 没有GPU真的能运行ResNet18吗？

2.1 无GPU环境下的可行性

很多初学者误以为深度学习必须要有GPU，其实这是一个常见的误区。虽然GPU可以大幅加速训练过程，但对于ResNet18这样相对轻量的模型，在没有GPU的情况下仍然可以运行，只是速度会慢一些。

以CIFAR-10数据集（包含6万张32x32小图像）为例： - 有GPU时：完整训练可能需要5-10分钟 - 无GPU时：完整训练可能需要1-2小时

这个时间对于学习目的来说是完全可接受的，特别是当你只是想要理解和体验模型的工作原理时。

2.2 无GPU环境下的优化策略

为了在没有GPU的情况下获得更好的体验，可以采用以下策略：

减小数据集规模：只使用部分数据进行训练和测试
降低训练轮数：减少epoch数量，快速验证模型可行性
使用预训练模型：直接加载别人训练好的权重进行推理
调整批量大小：使用更小的batch size减少内存占用

3. 如何快速搭建ResNet18图像分类环境？

3.1 基础环境准备

即使没有GPU，我们仍然需要安装一些必要的软件和库。以下是基于Python的环境配置步骤：

# 创建并激活虚拟环境（推荐） python -m venv resnet_env source resnet_env/bin/activate # Linux/Mac resnet_env\Scripts\activate # Windows # 安装必要库 pip install torch torchvision matplotlib numpy

3.2 数据准备：CIFAR-10数据集

CIFAR-10是一个包含10个类别的6万张彩色图像数据集，每张图片大小为32x32。PyTorch已经内置了这个数据集，可以方便地下载和使用：

from torchvision import datasets, transforms # 定义数据转换 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) # 下载并加载数据集 train_set = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_set = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

4. 如何实现ResNet18图像分类？

4.1 加载预定义的ResNet18模型

PyTorch的torchvision.models模块已经内置了ResNet18的实现，我们可以直接使用：

import torchvision.models as models import torch.nn as nn # 加载预定义的ResNet18模型 model = models.resnet18(pretrained=False) # 修改最后的全连接层以适应CIFAR-10的10个类别 num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10)

4.2 训练模型的关键代码

以下是训练过程的核心代码，即使没有GPU也能运行：

import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader # 定义数据加载器 train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=32, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_set, batch_size=32, shuffle=False) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练循环（简化版） for epoch in range(5): # 只训练5轮以节省时间 model.train() for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 简单打印训练信息 print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item():.4f}')

4.3 模型评估与测试

训练完成后，我们可以评估模型在测试集上的表现：

correct = 0 total = 0 model.eval() with torch.no_grad(): for inputs, labels in test_loader: outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print(f'Accuracy on test set: {100 * correct / total:.2f}%')

5. 常见问题与优化技巧

5.1 训练速度太慢怎么办？

在没有GPU的情况下，训练速度确实会比较慢。以下是一些优化建议：

减小批量大小：将batch_size从32降到16或8，减少内存压力
使用数据子集：只使用部分数据进行训练，如train_set = torch.utils.data.Subset(train_set, range(1000))
降低图像分辨率：通过transform调整图像大小，如transforms.Resize(24)