ResNet18模型测试全流程：云端GPU按需使用，灵活省钱-育师

ResNet18模型测试全流程：云端GPU按需使用，灵活省钱

引言

参加AI竞赛时，团队经常需要测试多个模型变体来寻找最佳方案。ResNet18作为经典的图像分类模型，因其结构简单、性能稳定成为许多竞赛的 baseline 选择。但本地电脑跑不动，租云服务器又太贵怎么办？

我去年带队参加图像分类比赛时，就遇到过这样的困境：我们需要测试7个不同参数调整的ResNet18变体，但团队仅有的两台笔记本训练一个模型就要12小时。如果按传统云服务器包月方案，光是GPU费用就要吃掉大半预算。

后来我们发现了按需付费的云端GPU方案，像用共享单车一样随用随停，最终只花了不到包月1/3的费用完成了所有模型测试。下面我就把整套流程拆解成小白也能跟上的步骤，包括：

如何快速部署云端GPU环境
ResNet18模型测试的标准流程
关键参数调整技巧
省钱又高效的使用策略

1. 环境准备：5分钟搭建云端实验室

1.1 选择GPU镜像

在CSDN星图镜像广场搜索"PyTorch"，选择预装好CUDA和PyTorch的基础镜像（推荐PyTorch 1.12+CUDA 11.6组合）。这种镜像已经配置好GPU驱动和环境，省去90%的安装时间。

1.2 启动按量计费实例

关键配置建议： - GPU型号：RTX 3060（性价比之选） - 硬盘：50GB（足够存放CIFAR-10等常见数据集） - 计费方式：选择"按量付费"

启动后通过网页终端或SSH连接实例。首次使用会提示安装基础工具，运行：

apt-get update && apt-get install -y git wget

2. ResNet18测试标准流程

2.1 准备数据集

以CIFAR-10为例，PyTorch内置了自动下载功能：

import torch from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

2.2 加载预训练模型

PyTorch官方提供了预训练好的ResNet18：

from torchvision import models model = models.resnet18(pretrained=True) # 修改最后一层适配CIFAR-10的10分类 model.fc = torch.nn.Linear(512, 10)

2.3 训练与验证

基础训练代码框架：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) for epoch in range(10): # 先试跑10个epoch for inputs, labels in trainloader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 每个epoch结束后验证 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data outputs = model(images.to(device)) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels.to(device)).sum().item() print(f'Epoch {epoch} 准确率: {100 * correct / total}%')

3. 模型变体测试技巧

3.1 常见调整维度

竞赛中常用的ResNet18变体方向：

输入层调整：CIFAR-10图像是32x32，比原始224x224小很多python model.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) model.maxpool = nn.Identity() # 移除第一个maxpool
正则化策略：python # 添加Dropout层 model.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(0.5), nn.Linear(512, 10) )
优化器选择：python optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.01)

3.2 自动化测试脚本

用参数化脚本批量测试不同配置：

import json configs = [ {"lr": 0.01, "optim": "SGD"}, {"lr": 0.001, "optim": "Adam"}, {"lr": 0.0001, "optim": "AdamW"} ] results = [] for cfg in configs: model = models.resnet18(pretrained=True) model.fc = nn.Linear(512, 10) if cfg["optim"] == "SGD": optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=cfg["lr"]) elif cfg["optim"] == "Adam": optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=cfg["lr"]) else: optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=cfg["lr"]) # 训练验证流程... results.append({"config": cfg, "accuracy": final_acc}) with open("results.json", "w") as f: json.dump(results, f)

4. 云端GPU省钱秘籍

4.1 合理规划使用时间

训练阶段：连续使用GPU（建议下班前启动，第二天查看结果）
调试阶段：使用CPU模式（修改代码时不需要GPU）python device = torch.device("cpu") # 调试时切换

4.2 监控GPU使用率

安装监控工具：

nvidia-smi -l 1 # 每秒刷新GPU使用情况

当看到GPU利用率低于30%时，考虑： - 增大batch_size - 使用更高效的数据加载python trainloader = torch.utils.data.DataLoader( trainset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=4)