实验室里好不容易搭好了图像识别服务器，却对着一堆数据不知道从哪下手 —— 模型训练按钮点下去，要么跑一半就报错，要么出来的结果根本不对，是不是特让人头疼？科研用的自建服务器，模型训练流程要是走不对，收集的几百 GB 数据全白费。今天小编就一步一步说清楚这个流程，希望能帮到刚入门的朋友。
先把数据 “喂” 对：预处理是基础
服务器就像个学生，你给的教材乱七八糟，它肯定学不好。
给图片贴标签要细之又细。科研用的图像识别往往要区分很细微的差别，比如细胞图像里的正常细胞和病变细胞，标签错一个，整个模型的精度都会受影响。可以用 LabelImg 这种免费工具，标完后再抽查 10% 的图片，确保没错漏。小编之前见过一个课题组，因为标签错了 5%，模型训练出来一直达不到预期，查了半个月才发现问题，太耽误时间了。
图片尺寸统一成一样的。服务器处理不同大小的图片会很费劲，比如有的 200×200 像素，有的 800×800 像素，得用 Python 脚本批量改成 416×416 像素左右。改的时候注意别拉伸变形，按比例裁剪就行，这样能保留图片里的关键特征。
划分训练集、验证集和测试集。一般按 7:2:1 的比例分，训练集让模型学特征，验证集用来调参数，测试集最后看效果。怎么分呢？可以用随机抽样的方法，别手动挑，容易带偏见。比如做植物叶片识别，别把同一种植物的叶子全放训练集里，不然模型学不会区分其他品种。
选对模型 “骨架”：别从零开始造轮子
科研时间宝贵，直接用成熟的模型改一改，比自己从头建模型快多了。
新手先从经典模型入手。比如 ResNet、YOLO 这些已经被验证过的模型，网上能下载到预训练权重，就像拿到了一本半成品的笔记，在此基础上改，能省一半时间。想做目标检测就用 YOLOv8，想做图像分类就用 ResNet50，不用纠结哪个最先进，先跑通再说。
根据数据量调整模型深度。数据少的时候别用太复杂的模型，比如只有几千张图片，用 ResNet18 就行，模型太复杂会 “学疯了”，把噪声都当成特征；数据超过 10 万张，再试试 ResNet101，这样才能充分挖掘数据里的规律。
服务器设置：参数调得好，训练少走弯路
参数就像菜谱里的火候，差一点结果就差远了。
学习率别设太大也别太小。刚开始可以设 0.001，训练的时候看损失值变化 —— 要是损失值降得很慢，就稍微调大一点；要是忽高忽低，就调小一半。小编的经验是，用 “余弦退火” 的方式自动调整学习率，比手动调省事多了，服务器会根据训练进度慢慢降低学习率。
batch size 跟着显存走。显存就是服务器的 “草稿纸”，16GB 显存的话，batch size 设 16 比较合适；32GB 显存可以设 32。设太大了服务器会报 “显存不足”，设太小了训练速度会很慢。怎么看显存够不够？训练时打开任务管理器，GPU 显存占用别超过 90% 就行。
启动训练：盯着点过程，别撒手不管
按下训练按钮不是结束，得盯着服务器的 “学习状态”。
每轮训练后看验证精度。服务器会一轮一轮地学，每轮结束后都会在验证集上测试效果。要是连续 5 轮验证精度没提升，可能是模型 “学腻了”，可以提前停下来，这叫 “早停机制”，能省不少时间。小编通常会在晚上启动训练，早上来看结果，中间设个自动早停，省得熬夜盯着。
日志文件得天天看。服务器训练时会生成日志，里面记录了每一步的损失值、精度变化。每天花 10 分钟看看，要是损失值突然飙升，可能是数据出了问题；要是精度一直上不去，可能是模型选得不对。把日志里的关键数据记在表格里，方便后期分析。
结果不好怎么办：调优是科研常态
模型训练完不是万事大吉，科研里 80% 的时间都花在调优上。
先看哪里错得多。把测试集里识别错的图片挑出来，看看是哪类特征没学到。比如识别鸟类时总把麻雀当成燕子，可能是羽毛颜色特征没抓准，这时候可以给这类图片多标一些细节标签，再重新训练。
试试换个优化器。刚开始用 Adam 优化器比较稳妥，要是模型收敛太慢，换成 SGD 再试试，有时候换个优化器，精度能提升好几个百分点。小编之前做花朵识别时，换了优化器后，模型精度从 82% 涨到了 87%，效果很明显。
保存和复用：别让劳动成果白瞎
训练好的模型得妥善保存，不然服务器一死机就全没了。
每轮最好的模型单独存一份。服务器会保存每一轮的模型，但没必要都留着，只存验证精度最高的那一个就行。用 PyTorch 的话，用 torch.save () 函数，记得把模型结构和权重一起存，不然换个环境可能加载不出来。
做个 “模型卡片” 记清楚参数。把训练时用的图片数量、学习率、batch size 这些参数写下来，还有模型的精度、擅长识别什么、容易错什么，都记在一个文档里。下次再训练类似的模型，这个卡片就是最好的参考，能少走很多弯路。
有朋友可能会问：“训练一个模型要多久啊？” 这得看数据量和服务器配置，小编用 32GB 数据、RTX 3090 显卡，训练一个细胞识别模型，大概要 3 天左右。要是数据量更大，可能得一周，耐心点总会有结果的。
小编觉得，科研用的模型训练就像养植物，得慢慢调光照、浇水频率，急不来。刚开始别追求完美，先把流程走通，哪怕精度低一点也没关系，多试几次就知道怎么优化了。自建服务器的好处就是灵活，想改哪个参数随时能调，这可是科研里最宝贵的优势。
