ResNet18男女分类实战：云端GPU 2块钱玩到爽

1. 为什么你需要这个教程？

如果你正在开发社交APP，想测试ResNet18做性别识别功能，但遇到以下问题： - 公司没有GPU资源 - 自己电脑跑一张图要10分钟 - 想快速搭建测试环境又不想花大价钱

这个教程就是为你准备的。我们将使用云端GPU资源，最低只需2块钱就能完成ResNet18的性别分类模型训练和测试。实测下来，在T4 GPU上跑一张图只需要0.1秒，比你的笔记本快600倍！

2. 准备工作：5分钟搞定环境

2.1 你需要准备什么

一个CSDN账号（注册免费）
准备100-200张男女面部图片（如果没有现成的，教程会提供现成数据集）
基本的Python知识（能看懂代码就行）

2.2 云端环境配置

登录CSDN算力平台，选择"PyTorch 1.12 + CUDA 11.3"基础镜像，这是已经预装好PyTorch和CUDA的环境。选择按量付费的T4 GPU（每小时约2元），完全够用。

# 检查GPU是否可用 import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应该输出True

3. 快速上手ResNet18性别分类

3.1 加载预训练模型

ResNet18是经过ImageNet预训练的成熟模型，我们只需要微调最后一层就能用于性别分类：

import torchvision.models as models # 加载预训练模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 修改最后一层（原输出1000类，改为2类：男/女） num_features = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_features, 2) # 转移到GPU model = model.to('cuda')

3.2 准备数据集

如果你没有现成数据，可以使用以下代码下载示例数据集：

import os import wget import zipfile # 下载示例数据集（约150张男女面部图片） url = "https://example.com/gender_dataset.zip" # 替换为实际URL wget.download(url, "gender_dataset.zip") # 解压数据 with zipfile.ZipFile("gender_dataset.zip", 'r') as zip_ref: zip_ref.extractall("data")

数据集目录结构应该是这样的：

data/ ├── train/ │ ├── male/ │ └── female/ └── val/ ├── male/ └── female/

3.3 数据预处理

使用PyTorch的DataLoader高效加载数据：

from torchvision import transforms, datasets # 定义数据增强 train_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 加载数据集 train_dataset = datasets.ImageFolder( 'data/train', transform=train_transform ) train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_dataset, batch_size=32, shuffle=True )

4. 训练与测试：关键步骤详解

4.1 训练模型

设置训练参数并开始训练：

import torch.optim as optim criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) for epoch in range(10): # 10个epoch足够 running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, labels = data inputs, labels = inputs.to('cuda'), labels.to('cuda') optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {running_loss/len(train_loader):.3f}')

4.2 测试模型性能

使用验证集测试模型准确率：

val_dataset = datasets.ImageFolder( 'data/val', transform=train_transform ) val_loader = torch.utils.data.DataLoader( val_dataset, batch_size=32, shuffle=False ) correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in val_loader: images, labels = data images, labels = images.to('cuda'), labels.to('cuda') outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print(f'Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%')

5. 模型部署与使用

5.1 保存训练好的模型

torch.save(model.state_dict(), 'gender_classifier.pth')

5.2 加载模型进行单张图片预测

from PIL import Image def predict_gender(image_path): # 加载模型 model.load_state_dict(torch.load('gender_classifier.pth')) model.eval() # 处理输入图像 image = Image.open(image_path) image = train_transform(image).unsqueeze(0).to('cuda') # 预测 with torch.no_grad(): output = model(image) _, predicted = torch.max(output, 1) return "male" if predicted.item() == 0 else "female" # 测试单张图片 print(predict_gender("test_photo.jpg"))

6. 常见问题与优化技巧

6.1 准确率不够高怎么办？

增加数据量：至少准备500张以上的图片
调整学习率：尝试0.0001到0.01之间的值
增加训练轮次：20-30个epoch
使用更复杂的模型：如ResNet34

6.2 训练速度慢怎么办？

增大batch size：32改为64或128（取决于GPU内存）
使用混合精度训练：python scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() with torch.cuda.amp.autocast(): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update()