没GPU怎么学ResNet18？云端镜像1小时1块，随用随停

1. 为什么你需要云端GPU来学习ResNet18

作为编程培训班的学员，当你第一次接触ResNet18这样的深度学习模型时，最头疼的问题可能就是：我的破笔记本根本跑不动啊！训练时风扇狂转、电脑发烫、程序卡死...这些我都经历过。

ResNet18虽然已经是轻量级模型，但在CIFAR-10这样的数据集上训练，至少需要2-4GB显存。而普通笔记本的集成显卡通常只有1GB显存，这就是为什么你需要云端GPU资源。使用云端镜像有三大优势：

成本极低：每小时费用低至1元，训练完成后立即释放资源
无需配置：预装PyTorch、CUDA等所有依赖环境
性能稳定：专业显卡（如T4）比你的笔记本快10倍以上

2. 5分钟快速部署ResNet18训练环境

2.1 选择适合的云端镜像

在CSDN星图镜像广场中搜索"PyTorch ResNet18"，你会找到预装好以下环境的镜像：

PyTorch 1.12+ 和 torchvision
CUDA 11.6 显卡驱动
Jupyter Notebook 开发环境
示例代码库（包含CIFAR-10数据加载脚本）

2.2 一键启动云实例

部署过程只需要三步：

点击"立即部署"按钮
选择GPU型号（入门级选T4，16GB显存够用）
设置登录密码并启动

等待约1分钟，你会获得一个远程桌面地址。用浏览器打开后，就能看到预装的Jupyter Notebook环境。

# 验证GPU是否可用（在Notebook中运行） import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应该输出True print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 显示你的GPU型号

3. 从零开始训练你的第一个ResNet18模型

3.1 准备CIFAR-10数据集

镜像已经内置了数据集下载脚本：

import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 数据预处理 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 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10( root='./data', train=True, download=True, transform=transform ) trainloader = torch.utils.data.DataLoader( trainset, batch_size=32, shuffle=True )

3.2 定义ResNet18模型

PyTorch已经内置了ResNet18，直接调用即可：

import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision.models import resnet18 # 初始化模型（适配CIFAR-10的32x32输入） model = resnet18(num_classes=10) model = model.cuda() # 将模型放到GPU上 # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

3.3 开始训练模型

下面是精简版的训练循环，完整代码在镜像中已提供：

for epoch in range(10): # 训练10个epoch running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda() optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: # 每100个batch打印一次 print(f'[{epoch+1}, {i+1}] loss: {running_loss/100:.3f}') running_loss = 0.0

在T4 GPU上，每个epoch大约需要1分钟，10个epoch后准确率能达到80%左右。

4. 常见问题与优化技巧

4.1 训练速度太慢怎么办？

增大batch_size：32→64或128（注意不要超出显存）
使用混合精度训练：镜像已配置好AMP（Automatic Mixed Precision）

from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast scaler = GradScaler() with autocast(): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update()

4.2 模型准确率不高怎么办？

数据增强：添加随机翻转、裁剪等变换
学习率调整：使用学习率调度器

transform = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)

4.3 如何保存和复用训练好的模型？

# 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'resnet18_cifar10.pth') # 加载模型 model = resnet18(num_classes=10) model.load_state_dict(torch.load('resnet18_cifar10.pth')) model.eval() # 切换到评估模式