ResNet18新手指南：没GPU也能跑，云端1小时1块随用随停

1. 为什么你需要ResNet18？

作为计算机视觉领域的经典模型，ResNet18是许多物体识别项目的首选。它就像图像识别领域的"瑞士军刀"——体积小但功能强大，特别适合新手快速上手。想象一下，当你面试时被问到"有没有物体识别项目经验"，如果能现场演示一个基于ResNet18的识别demo，绝对比空谈理论更有说服力。

但现实很骨感：实验室电脑被占用，个人笔记本跑不动深度学习模型。这就是云端GPU的用武之地——按小时计费，1小时只需1块钱，随用随停，完美解决你的燃眉之急。

2. 5分钟快速部署ResNet18环境

2.1 选择云端平台

我推荐使用CSDN星图镜像广场，这里预置了包含PyTorch和ResNet18的完整环境镜像，省去了繁琐的环境配置步骤。就像点外卖一样简单——选好套餐，下单即用。

2.2 一键启动镜像

登录平台后，搜索"PyTorch ResNet18"镜像，点击部署。你会看到一个类似这样的启动命令：

docker run -it --gpus all -p 8888:8888 pytorch/resnet18-demo

这个命令做了三件事： 1. 启用GPU支持（--gpus all） 2. 映射8888端口用于Jupyter Notebook访问 3. 加载预装好的PyTorch和ResNet18环境

2.3 验证环境

启动后，在浏览器打开localhost:8888，新建一个Python笔记本，运行：

import torch import torchvision.models as models model = models.resnet18(pretrained=True) print("ResNet18加载成功！")

看到输出"ResNet18加载成功！"就说明环境就绪了。

3. 实战：用ResNet18识别日常物品

3.1 准备测试图片

找几张包含常见物品的图片（水杯、键盘、手机等），保存在/data目录。如果没有现成的，可以用这段代码自动下载示例图片：

from torchvision.datasets import CIFAR10 import matplotlib.pyplot as plt # 下载CIFAR10测试集（包含10类常见物品） testset = CIFAR10(root='./data', train=False, download=True) # 显示第一张图片 img, label = testset[0] plt.imshow(img) plt.show()

3.2 运行识别代码

使用以下代码进行物体识别：

from PIL import Image from torchvision import transforms # 预处理管道 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize( mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225] ) ]) # 加载并预处理图片 img = Image.open("data/your_image.jpg") img_tensor = preprocess(img) img_tensor = img_tensor.unsqueeze(0) # 添加batch维度 # 运行模型 model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(img_tensor) # 获取预测结果 _, predicted = torch.max(outputs, 1) print(f"预测类别ID: {predicted.item()}")

3.3 解读识别结果

ResNet18默认使用ImageNet的1000类标签。要查看具体类别名称，可以下载标签文件：

import requests # 下载ImageNet类别标签 labels_url = "https://raw.githubusercontent.com/pytorch/hub/master/imagenet_classes.txt" labels = requests.get(labels_url).text.split("\n") # 打印预测结果 print(f"识别结果: {labels[predicted]}")

4. 面试加分技巧：定制化你的ResNet18

4.1 迁移学习实战

面试官最喜欢问："你如何用ResNet18解决特定问题？"这时你可以展示迁移学习技巧。假设你要识别特定类型的商品（比如不同品牌手机），可以这样微调模型：

import torch.nn as nn # 冻结所有层（保留预训练特征） for param in model.parameters(): param.requires_grad = False # 替换最后一层（适配你的分类任务） num_classes = 5 # 假设你要识别5类商品 model.fc = nn.Linear(512, num_classes) # ResNet18最后全连接层是512->1000 # 现在只需训练最后一层 optimizer = torch.optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)