基于 PyTorch 的 CIFAR-10 图像分类实践

一、引言

图像分类是计算机视觉领域的基础任务，CIFAR-10 数据集作为经典的图像分类基准数据集，包含 10 个类别、共 60000 张 32×32 的彩色图像，非常适合用于入门深度学习图像分类任务。本文将介绍如何使用 PyTorch 框架完成 CIFAR-10 数据集的图像分类工作，从数据准备到模型训练与测试，逐步展开实践过程。

二、数据准备与预处理

在进行图像分类任务前，数据的准备和预处理至关重要。我们使用 PyTorch 的torchvision库来加载 CIFAR-10 数据集。首先，通过transforms对数据进行预处理，将图像转换为张量并进行归一化，这样可以使模型在训练时更容易收敛。同时，为了方便，我们提前下载好数据并解压存放在指定目录，设置download=False避免重复下载。

对于训练集，我们使用DataLoader来加载数据，设置batch_size为 4，shuffle=True以打乱数据顺序，增强模型的泛化能力；对于测试集，同样使用DataLoader加载，shuffle=False保证测试结果的可重复性。此外，还定义了数据集的 10 个类别，为后续查看分类结果提供依据。

三、卷积神经网络模型构建

为了实现 CIFAR-10 的图像分类，我们构建了一个卷积神经网络（CNN）。该网络首先通过卷积层提取图像的特征，卷积层能够捕捉图像的局部特征，如边缘、纹理等。接着使用池化层对特征进行下采样，减少参数数量，同时保留重要特征。

具体来说，网络包含两个卷积层，第一个卷积层输入通道为 3（彩色图像的 RGB 通道），输出通道为 16，卷积核大小为 5；第二个卷积层输入通道为 16，输出通道为 36，卷积核大小为 3。每个卷积层后都跟着一个最大池化层，池化核大小为 2，步长为 2。之后，通过全连接层将提取的特征映射到 10 个类别上，第一个全连接层输入特征数为 1296，输出为 128；第二个全连接层输入为 128，输