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ResNet18二分类实战：1块钱体验医疗影像识别

引言

作为一名医学研究生，你是否遇到过这样的困境：实验室的GPU资源需要排队两周才能使用，而个人笔记本又无法胜任深度学习任务？本文将带你用1块钱的成本，快速上手ResNet18模型实现X光片二分类任务。

ResNet18是计算机视觉领域的经典模型，特别适合医疗影像这类中等复杂度的分类任务。它的核心优势在于"残差连接"设计，让深层网络也能稳定训练。想象一下，这就像在图书馆找书时，每层楼都有直达电梯（残差连接），避免了你爬楼梯（传统网络）时可能出现的体力不支（梯度消失）问题。

通过CSDN算力平台预置的PyTorch镜像，我们可以跳过繁琐的环境配置，直接进入模型训练环节。整个过程只需基础Python知识，即使没有深度学习经验也能轻松跟上。

1. 环境准备：5分钟快速部署

首先我们需要一个即用型的GPU环境。传统方式需要自己安装CUDA、PyTorch等依赖，耗时且容易出错。而通过CSDN算力平台的预置镜像，可以一键获得开箱即用的环境。

1. 登录CSDN算力平台，进入"镜像广场"
2. 搜索选择"PyTorch 1.12 + CUDA 11.3"基础镜像
3. 点击"立即创建"，选择按量计费（每小时约0.5元）
4. 等待约1分钟环境初始化完成

💡 提示

首次使用建议选择"JupyterLab"作为开发环境，它提供了可视化的文件管理和代码编辑界面，比纯命令行更友好。

验证环境是否正常工作：

nvidia-smi # 查看GPU状态 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 检查PyTorch能否使用GPU

2. 数据准备：整理你的X光片数据集

医疗影像分类通常需要专业标注的数据集。假设我们已经收集了1000张胸部X光片（500张正常，500张肺炎），按照以下结构组织：

data/ ├── train/ │ ├── normal/ │ │ ├── normal_001.jpg │ │ └── ... │ └── pneumonia/ │ ├── pneumonia_001.jpg │ └── ... └── val/ ├── normal/ └── pneumonia/

使用PyTorch的ImageFolder可以自动处理这种标准结构：

from torchvision import datasets, transforms # 定义数据增强和归一化 train_transform = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), # 水平翻转增强 transforms.Resize(256), # 调整大小 transforms.CenterCrop(224), # 中心裁剪 transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) # ImageNet标准归一化 ]) val_transform = transforms.Compose([...]) # 验证集不需要数据增强 # 加载数据集 train_data = datasets.ImageFolder('data/train', transform=train_transform) val_data = datasets.ImageFolder('data/val', transform=val_transform)

3. 模型搭建：使用预训练ResNet18

PyTorch已经内置了ResNet18模型，我们可以直接加载预训练权重（在ImageNet上训练过的），然后针对二分类任务进行微调：

import torch.nn as nn from torchvision import models # 加载预训练模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 修改最后一层全连接层 num_features = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_features, 2) # 二分类输出 # 转移到GPU device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device)

这里的关键修改是将最后的全连接层（原为1000类ImageNet分类）替换为2个神经元的输出层。预训练模型已经学会了提取通用图像特征的能力，我们只需要微调它适应特定的医疗影像特征。

4. 模型训练：关键参数设置

训练循环是深度学习的核心环节，需要特别注意以下几个超参数：

import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader # 数据加载器 train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_data, batch_size=32) # 损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练循环 for epoch in range(10): # 10个epoch model.train() for inputs, labels in train_loader: 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后在验证集上评估 model.eval() with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for inputs, labels in val_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) outputs = model(inputs) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print(f'Epoch {epoch+1}, Val Acc: {100 * correct / total:.2f}%')

关键参数说明： -batch_size=32：每次训练使用的样本数，GPU内存不足时可减小 -lr=0.001：学习率，太大可能导致震荡，太小收敛慢 -momentum=0.9：优化器的动量参数，帮助加速收敛

5. 模型评估与优化技巧

训练完成后，我们需要全面评估模型性能：

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix def evaluate(model, dataloader): model.eval() all_preds = [] all_labels = [] with torch.no_grad(): for inputs, labels in dataloader: inputs = inputs.to(device) outputs = model(inputs) _, preds = torch.max(outputs, 1) all_preds.extend(preds.cpu().numpy()) all_labels.extend(labels.numpy()) print(classification_report(all_labels, all_preds)) print(confusion_matrix(all_labels, all_preds)) evaluate(model, val_loader)

常见优化方向： 1.数据层面： - 增加更多标注数据 - 尝试不同的数据增强（旋转、色彩抖动等）

1. 模型层面：
2. 尝试不同的学习率调度器（如StepLR）
3. 在最后几层使用更大的学习率（分层学习率）

4. 添加早停机制（Early Stopping）

5. 训练技巧：

6. 使用混合精度训练（节省显存）
7. 尝试不同的优化器（如AdamW）

6. 模型部署与应用

训练好的模型可以保存并用于实际预测：

# 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'xray_resnet18.pth') # 加载模型进行预测 loaded_model = models.resnet18(pretrained=False) loaded_model.fc = nn.Linear(512, 2) loaded_model.load_state_dict(torch.load('xray_resnet18.pth')) loaded_model.eval() # 单张图片预测 from PIL import Image def predict(image_path): img = Image.open(image_path) img = val_transform(img).unsqueeze(0).to(device) with torch.no_grad(): output = loaded_model(img) prob = torch.softmax(output, dim=1) return prob[0].cpu().numpy() # 示例：预测一张新X光片 prob = predict('new_xray.jpg') print(f"正常概率: {prob[0]:.2%}, 肺炎概率: {prob[1]:.2%}")

总结

通过本教程，我们完成了从零开始使用ResNet18进行医疗影像二分类的完整流程：

• 低成本起步：利用云GPU资源，1块钱即可开始深度学习实践
• 高效开发：预置镜像省去环境配置时间，专注模型开发
• 完整流程：覆盖数据准备、模型构建、训练优化到部署应用全链路
• 实用技巧：分享了数据增强、模型微调等实战经验
• 可扩展性：相同方法可应用于其他医学影像分类任务

医疗AI是一个充满潜力的领域，ResNet18作为轻量级模型，非常适合作为入门项目。现在你就可以上传自己的X光片数据集，开始你的第一个医学影像分类项目了！

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