大家好～最近用 MindSpore 2.2.10 做 ResNet18 图像分类模型训练，踩了两个典型坑，整理成经验分享给同方向的朋友👇
一、场景：ResNet18 图像分类训练
数据集是自定义的小样本图像集（约 5k 张），目标是实现分类任务，但训练过程中遇到两个核心问题：
二、踩坑 1：过拟合严重（训练集 98%，验证集仅 65%）
初始训练配置：
- 数据增强仅用了 Resize+Normalize；
- 优化器用 Adam，未加权重衰减；
- 没加正则化层。
训练到第 10 轮就出现 “训练集准确率飙升，验证集纹丝不动” 的过拟合情况。
三、踩坑 2：开启混合精度后出现 Nan/Inf
为了加速训练，开启 MindSpore 的混合精度训练（amp.auto_mixed_precision(model, amp_level="O2")），结果训练到第 3 轮，loss 直接变成 Nan。
四、排查 & 解决过程
针对 “过拟合”：
强化数据增强（补 MindSpore 的 ImageTransform 操作）：
from mindspore.dataset.vision import transforms trans = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(prob=0.5), # 新增随机水平翻转 transforms.RandomCrop(size=224, padding=4), # 新增随机裁剪 transforms.Resize((224,224)), transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225]) ])给优化器加权重衰减（weight_decay=1e-4）：
optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=1e-4, weight_decay=1e-4)新增 Dropout 层（在 ResNet18 的全连接层前加nn.Dropout(p=0.5)）；
调整后，验证集准确率从 65% 提升到 89%。
针对 “混合精度 Nan”：
- 排查原因：学习率过高 + 未配置 loss scale；
- 改用动态 Loss Scale（MindSpore 推荐方案）：
from mindspore import amp loss_scale_manager = amp.DynamicLossScaleManager() model = amp.auto_mixed_precision(model, amp_level="O2", loss_scale_manager=loss_scale_manager)加梯度裁剪（限制梯度范围）：
from mindspore.nn.wrap import GradientClipByNorm optimizer = GradientClipByNorm(optimizer, clip_norm=1.0)降低初始学习率到5e-5；
重新训练后，Nan 问题消失，训练速度提升约 40%。
五、总结 Tips
- 小样本训练：优先强化 MindSpore 的数据增强 + 加权重衰减 / 正则化；
- MindSpore 混合精度：必须配
loss_scale_manager，高学习率易出 Nan，建议加梯度裁剪。
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