机器学习-基于现有的卷积神经网络进行花卉分类（如何使用别人训练好的模型，代码注释详细）

花卉分类项目：白嫖艺术之迁移学习实战

项目概述：零元购的快乐

这是一个典型的"白嫖"预训练模型的实战项目！咱们穷学生哪来的顶级GPU从头训练深度网络？PyTorch早就看穿了我们的心思，贴心地提供了各种预训练模型任君采撷。本教程教你如何用ResNet-152这个"看起来很贵"的模型，在花卉数据集上耍出91%的准确率！

关键步骤解析：从白嫖到微调

1. 数据准备：伸手党的自我修养

虽然数据集上传不了（毕竟300多M呢），但Ka载速度杠杠的：

• 数据集放在data/flower目录下（别的位置记得改路径啊）
• 数据增强什么的代码里都有注释，自己看咯

2. 模型选择：只选贵的，不选对的

在ResNet家族里，咱们一眼就相中了resnet152：

model_ft = models.resnet152(pretrained=use_pretrained)  # 理直气壮地白嫖

为什么选它？数字大看着牛逼啊！152层不比18层厉害多了？（手动狗头）

3. 调教策略：分阶段白嫖

第一阶段：躺平式学习

• 把前面的层都冻住，美其名曰"保留预训练特征"

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False  # 冻结！这样显卡就不会冒烟了

• 只训练最后全连接层，学习率可以大点（反正就一层）

第二阶段：重新做人

• 解冻所有层：“这次我要拿回属于我的一切！”

feature_extract = False  # 解冻！让显卡燃烧吧

• 学习率调小（步子太大容易扯着蛋）

optimizer_ft = optim.Adam(params_to_update, lr=1e-4)  # 小碎步前进

4. 模型改造：偷梁换柱

人家ResNet本来是分1000类的，咱们花卉只有102类，得动个小手术：

model_ft.fc = nn.Sequential(
    nn.Linear(num_ftrs, 102),  # 强行改成我们的分类数
    nn.LogSoftmax(dim=1))  # 输出层整容

5. 训练成果：真香！

• 第一阶段（20轮）：32% → 73%（显卡表示毫无压力）
• 第二阶段（15轮）：直接飙到91%（显卡开始冒烟）
• 总耗时约50分钟（取决于你的祖传显卡型号）

进阶白嫖指南

1. 多试试其他模型：VGG、EfficientNet都嫖一遍，哪个好用哪个

2. 学习率耍花样：试试余弦退火之类的骚操作

3. 混合精度训练：让显卡少冒点烟，还能跑快点

4. 模型可视化：看看网络到底关注花的哪个部位（是不是总盯着花心看？）

5. 部署上线：用Flask做个网页应用，假装是自己从头训练的（划掉）

记住咱们读书人的事，能叫白嫖吗？这叫"迁移学习"！PyTorch官方给的模型，不用白不用，用了还想用。祝各位在调参的路上越走越远，早日炼出炼丹师的真火！