深入剖析 PyTorch 训练脚本一个用于图像分类（以水稻图像为例）的 PyTorch 训练脚本。虽然它看起来可能是一个标准的迁移学习流程，但仔细观察会发现其中蕴含着一些值得学习的设计理念和实用技巧。本文将带你解读这份代码的独特之处、关键原理以及可能的“创新点”（或者说，是值得借鉴的优秀实践）。 核心流程概览在深入细节之前，我们先快速浏览一下脚本的核心功能： 环境设置：设置随机种子以保证实验的可复现性。 数据准备：自动将原始数据集 (rice_images) 按比例（默认 80/20）分割成训练集 (train) 和验证集 (val)，并存放到 data 目录下。如果 data 目录已存在且非空，则跳过复制。 数据加载与增强： 使用 torchvision.datasets.ImageFolder 加载数据。 定义了强大的数据增强 (data_transforms) 策略，特别是对训练集应用了多种随机变换（裁剪、翻转、旋转、仿射、颜色抖动、透视变换），以提高模型的泛化能力。验证集则使用标准的中心裁剪和缩放。 使用 torch.utils.data.DataLoader 创建 ...