pytorch 卷积神经网络（alexnet）训练中问题以及解决办法（更新中）

最新推荐文章于 2025-06-03 21:59:32 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-03 21:59:32 发布 · 4.3k 阅读

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本文探讨了使用三种不同方式实现AlexNet进行图像分类任务的过程及遇到的问题。第一种为完全自定义实现；第二种利用PyTorch预训练模型并调整输出类别；第三种同样基于预训练模型但重写了全连接层。实验表明前两种方法能在约130和160个epoch达到90%准确率。此外还讨论了模型初始化和学习率调整策略。

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上一篇博客中使用的是pytorch中的预训练模型效果较好。https://blog.youkuaiyun.com/pc1022/article/details/80440913这篇博客是自己训练卷积神经网络，最开始以简单的alexnet进行训练。

对alexnet代码有三个版本的：

第一个版本是自己完全新建一个alexnet函数。

第二个版本是：

model = models.alexnet(pretrained=False, num_classes=2)

第三个版本是：

alexnet_model = models.alexnet(pretrained=False)
alexnet_model.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, 2),
        )
model = alexnet_model

目前还不懂这三个版本的区别。

但是从结果上来看，版本一和三可以训练出来效果，达到90%分别是130个epoch和160个epoch左右。

自己想想这个结果是可以通过微调学习率（版本一和三的学习率是固定的0.001），是可以减少epoch的。

针对版本二的问题，以代码alexnet_init.py会出现以下两个问题：

alexnet_init.py我加入了模型参数初始化：

def weignts_init(model):
    if isinstance(model, nn.Conv2d):
        init.normal(model.weight.data)
        init.normal(model.bias.data)
    elif isinstance(model, nn.BatchNorm2d):
        init.normal(model.weight.data)
        init.normal(model.bias.data)

还有加入学习率变化：

cheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer,
                                            step_size=step_size, gamma=factor, last_epoch=-1)

问题1：从一开始loss值没有变化过（变化幅度很小）。

解决尝试：修改学习率。尝试过很多种学习率的修改，基本把pytorch修改学习率的函数都使用了。

函数如下：

（1）这是固定多少个epoch修改一次学习率。

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer,
                               step_size=step_size, gamma=factor, last_epoch=-1)   step_size = 2，factor = 0.1

问题2：在电脑上跑，出现内存无法访问的错误。

个人认为是内存泄露，不过没有找出问题所在。