PaddleClas 图像分类进阶实战：30分钟掌握专业级技巧

祁泉望Ernestine

于 2025-06-08 09:00:40 发布

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PaddleClas 图像分类进阶实战：30分钟掌握专业级技巧

PaddleClas A treasure chest for visual classification and recognition powered by PaddlePaddle 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleClas

前言

PaddleClas 是飞桨（PaddlePaddle）生态下的图像分类开发套件，提供了从数据准备到模型部署的全流程解决方案。本文将带领专业用户快速上手 PaddleClas 的高级功能，包括模型训练、迁移学习、数据增强和知识蒸馏等关键技术。

环境准备

在开始之前，请确保已经完成以下准备工作：

安装 PaddlePaddle 深度学习框架
安装 PaddleClas 及其依赖项
配置好 GPU 运行环境（推荐使用 CUDA 和 cuDNN）

数据集准备

我们将使用 CIFAR-100 数据集进行演示，这是一个包含 100 个类别的经典图像分类数据集。

下载和解压数据集

cd dataset
wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/data/CIFAR100.tar
tar -xf CIFAR100.tar
cd ../

模型训练实战

2.1 基础训练（不加载预训练模型）

对于没有预训练模型的情况，我们可以从头开始训练 ResNet50_vd 模型：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR"

关键参数说明：

CUDA_VISIBLE_DEVICES：指定使用的 GPU 设备
--gpus：设置训练使用的 GPU
-c：指定配置文件路径
-o：覆盖配置文件中的参数

单 GPU 训练调整： 当使用单个 GPU 时，需要相应调整学习率：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR" \
        -o Optimizer.lr.learning_rate=0.01

2.2 迁移学习实践

迁移学习可以显著提升小数据集的训练效果。我们尝试三种不同的迁移学习方案：

方案一：使用标准 ImageNet 预训练模型

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR" \
        -o Arch.pretrained=True

方案二：使用 SSLD 蒸馏预训练模型

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR" \
        -o Arch.pretrained=True \
        -o Arch.use_ssld=True

方案三：轻量级模型迁移

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/MobileNetV3_large_x1_0_CIFAR100_finetune.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR" \
        -o Arch.pretrained=True

数据增强技巧

数据增强是提升模型泛化能力的重要手段。PaddleClas 提供了丰富的数据增强方法，下面演示 Mixup 增强的效果：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_mixup_CIFAR100_finetune.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR"

技术要点：

Mixup 通过在样本间进行线性插值，创造新的训练样本
能有效缓解模型过拟合问题
特别适合小规模数据集场景

知识蒸馏实战

知识蒸馏可以将大模型（教师模型）的知识迁移到小模型（学生模型）中。以下是完整的蒸馏流程：

1. 准备教师模型

mkdir pretrained
cp -r output_CIFAR/ResNet50_vd/best_model.pdparams ./pretrained/

2. 配置蒸馏参数

关键配置包括：

教师模型和学生模型定义
是否冻结参数
蒸馏损失函数设置

3. 启动蒸馏训练

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/R50_vd_distill_MV3_large_x1_0_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR"

蒸馏优势：

学生模型可以超越单独训练的性能
适用于模型压缩和部署场景
可以利用无标注数据

模型评估与推理

模型评估

python3 tools/eval.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
    -o Global.pretrained_model="output_CIFAR/ResNet50_vd/best_model"

单图像预测

python3 tools/infer.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
    -o Infer.infer_imgs=./dataset/CIFAR100/test/0/0001.png \
    -o Global.pretrained_model=output_CIFAR/ResNet50_vd/best_model

模型导出与部署

导出推理模型：

python3 tools/export_model.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
    -o Global.pretrained_model=output_CIFAR/ResNet50_vd/best_model

使用推理模型预测：

cd deploy
python3 python/predict_cls.py \
    -c configs/inference_cls.yaml \
    -o Global.infer_imgs=../dataset/CIFAR100/test/0/0001.png \
    -o PostProcess.Topk.class_id_map_file=None