在深度学习领域，半监督学习（Semi-Supervised Learning, SSL） 是结合少量标注数据和大量未标注数据训练深度神经网络的方法，核心目标是利用未标注数据的分布结构提升模型性能，同时降低标注成本。它与传统机器学习半监督的核心假设（聚类假设、流形假设）一致，但依托深度神经网络的特征提取能力，能挖掘更复杂的数据模式。

一、 深度学习半监督的核心优势

1. 特征学习与结构挖掘结合：深度神经网络（如 CNN、Transformer）能自动提取数据的高层抽象特征，半监督框架可借助这些特征，更精准地捕捉未标注数据的分布规律。
2. 适配大规模数据场景：深度学习本身擅长处理海量数据，半监督模式能充分利用现实中易获取的未标注数据（如互联网文本、无标签图像）。
3. 泛化能力更强：相比仅用标注数据训练的模型，半监督深度模型能学到更全面的数据特征，在小样本标注场景下泛化性能提升明显。

二、 深度学习半监督的主流方法分类

根据训练范式和目标函数设计，主流方法可分为以下几类：

1. 一致性正则化（Consistency Regularization）

这是目前最流行、应用最广的半监督深度学习方法，核心思想是：对同一输入施加不同的扰动（数据增强、模型扰动等），模型应输出相似的预测结果。通过约束模型的 “一致性”，迫使模型学习数据的鲁棒特征，而非依赖噪声或标注偏差。

• 核心机制
  1. 对未标注样本做随机扰动（如图像的裁剪、翻转、加噪；文本的同义词替换、掩码）。
  2. 让模型分别预测扰动前后的样本输出。
  3. 用损失函数（如 MSE、KL 散度）惩罚两次预测结果的差异。
• 典型算法
  • Pi Model：使用同一个模型，对扰动后的未标注样本预测，约束其输出与原样本输出一致。
  • Temporal Ensembling：维护一个 “教师模型”（历史预测的滑动平均），用教师模型的输出约束当前模型对扰动样本的预测。
  • Mean Teacher：改进 Temporal Ensembling，教师模型的参数是学生模型参数的指数移动平均，稳定性更强。
  • FixMatch：结合弱增强和强增强，用弱增强样本的高置信度预测作为伪标签，监督强增强样本的训练，大幅简化了一致性正则化的实现。

2. 伪标签（Pseudo-Labeling）与自训练（Self-Training）

属于生成式半监督的延伸，核心思想是：用模型自身的预测结果为未标注数据生成 “伪标签”，再将伪标签样本当作标注数据参与训练。

• 核心步骤
  1. 先用标注数据训练一个基础深度模型。
  2. 用基础模型对未标注数据预测，选取置信度高于阈值的样本及其预测标签作为 “伪标注数据”。
  3. 将真实标注数据和伪标注数据混合，重新训练模型。
  4. 迭代上述过程，逐步优化模型。
• 关键要点
  • 伪标签的质量决定模型性能，因此通常只选取高置信度样本，避免引入错误标签。
  • 常与数据增强结合（如 FixMatch 就是伪标签 + 一致性正则化的融合方法）。
• 典型算法：Self-Training、Noisy Student（让学生模型在噪声数据上训练，超过教师模型）。

3. 生成对抗网络（GAN-Based Methods）

利用生成对抗网络的思想，让生成器和判别器相互博弈，同时学习数据分布和分类任务。

• 核心机制
  1. 生成器：生成与真实数据分布相似的假样本。
  2. 判别器：一方面区分真实样本和生成样本，另一方面对真实标注样本进行分类。
  3. 未标注数据用于辅助判别器学习数据分布，提升分类能力。
• 典型算法：SGAN（Semi-Supervised GAN）、CatGAN。
• 局限性：训练不稳定，对超参数敏感，在复杂任务上性能不如一致性正则化方法。

4. 基于流形假设的方法

基于 “流形假设”（数据分布在低维流形上，邻近样本具有相似标签），通过约束流形上的样本特征来实现半监督学习。

• 核心机制
  1. 用深度模型将高维数据映射到低维特征空间。
  2. 约束特征空间中距离相近的样本，其预测标签也相近（如用余弦相似度、欧氏距离度量）。
• 典型算法：深度度量学习结合半监督框架、标签传播（Label Propagation） 的深度版本（将深度特征输入图模型进行标签传播）。

三、 关键技术组件

深度学习半监督的性能，往往依赖以下核心组件：

1. 数据增强（Data Augmentation）是一致性正则化和伪标签方法的基础，通过对样本施加合理扰动，生成多样化的训练样本，帮助模型学习鲁棒特征。不同数据类型的增强策略不同：
   • 图像：随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动、CutOut。
   • 文本：同义词替换、随机掩码、句子重排。
   • 语音：加噪、变速、变调。
2. 伪标签阈值在伪标签方法中，合理的置信度阈值（如 0.95）能过滤低质量伪标签，避免模型被错误标签误导。
3. 模型架构通常选择性能较强的骨干网络（如 ResNet、ViT、BERT），更强的特征提取能力能让半监督框架发挥更好效果。

四、 典型应用场景

1. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割（如监控视频图像标注成本高，可用少量标注 + 大量监控截图训练）。
2. 自然语言处理（NLP）：文本分类、命名实体识别（如小众领域文本标注稀缺，用半监督结合预训练模型）。
3. 语音识别：语音转文字（标注语音数据耗时耗力，可利用大量未标注语音提升模型性能）。
4. 医疗影像：病灶检测（罕见病影像标注极少，半监督可结合少量标注 + 大量普通影像训练）。

import random
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import os
from PIL import Image #读取图片数据
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
from torchvision import transforms
import time
import matplotlib.pyplot as plt
from model_utils.model import initialize_model
def seed_everything(seed):
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)
    torch.backends.cudnn.benchmark = False
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
    random.seed(seed)
    np.random.seed(seed)
    os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
#################################################################
seed_everything(0)
###############################################


HW = 224        #在深度学习中，一般将图片限制为224*224

# transforms 是深度学习框架（尤其是 PyTorch）中处理数据的核心工具，
# 它的核心作用是对原始数据（如图像、张量）进行标准化、增广、格式转换等预处理操作，
# 让数据满足模型输入的要求，同时配合数据增广提升模型泛化能力。
train_transform = transforms.Compose(   #在训练时使用数据增广
    [
        transforms.ToPILImage(),   #224， 224， 3模型  ：3, 224, 224
        transforms.RandomResizedCrop(224),  #数据增广（随机放大裁切）：是一种通过对已有训练数据进行随机变换来生成新样本的技术，其核心作用是提升模型的泛化能力，同时解决深度学习对海量标注数据的依赖问题。
        transforms.RandomRotation(50),      #随机旋转
        transforms.ToTensor()
    ]
)

val_transform = transforms.Compose(    #验证和测试时使用原图，不进行放大、裁切、旋转等操作
    [
        transforms.ToPILImage(),   #224， 224， 3模型  ：3, 224, 224
        transforms.ToTensor()
    ]
)

class food_Dataset(Dataset):
    def __init__(self, path, mode="train"):     #传入地址path，得到X和标签Y
        self.mode = mode
        if mode == "semi": #Semi-supervised：半监督模式，核心是利用少量标注数据和大量未标注数据（无标签Y）共同训练模型。
            self.X = self.read_file(path)   #调用read_file函数，传入path，得到X
        else:
            self.X, self.Y = self.read_file(path)     #调用read_file函数，传入path，得到X和Y
            self.Y = torch.LongTensor(self.Y)  #标签转为长整形\，因为标签Y是整数0,1,2...

        if mode == "train":  #根据不同的训练模式，调用不同的transform
            self.transform = train_transform
        else:               #验证和测试模式
            self.transform = val_transform

    def read_file(self, path):  #传入地址path，读取路径中的图片X和标签Y
        if self.mode == "semi":  #半监督模式
            file_list = os.listdir(path)
            xi = np.zeros((len(file_list), HW, HW, 3), dtype=np.uint8)
            # 列出文件夹下所有文件名字
            for j, img_name in enumerate(file_list):
                img_path = os.path.join(path, img_name)
                img = Image.open(img_path)
                img = img.resize((HW, HW))
                xi[j, ...] = img
            print("读到了%d个数据" % len(xi))
            return xi
        else:            #不是半监督模式
            for i in tqdm(range(11)):   #遍历读取\food-11\training\labeled下面的11个食物类别
                file_dir = path + "/%02d" % i   #path是传入的字符串地址，固定不变如“D:\桌面\深度学习\第四五节_分类代码\food_classification\food-11\training\labeled”，i为整型，以两位显示，如00,01,02...
                file_list = os.listdir(file_dir)    #列出文件夹file_dir下的所有文件名字（图片类型），列表类型

                #如np.zeros((200,224,224,3)) 会生成一个四维全 0 数组，这个形状在深度学习（尤其是图像相关任务）中非常常见。第 1 维：批次大小（batch size）：表示包含 200 张图片。第 2，3 维：图片的高和宽都为224像素。第 4 维：通道数：3 代表 RGB 彩色图像（1 则代表灰度图）
                xi = np.zeros((len(file_list), HW, HW, 3), dtype=np.uint8) #这是 NumPy 里最基础也最常用的创建数组的函数之一，核心作用是生成指定形状和数据类型的、元素全为 0 的数组。
                yi = np.zeros(len(file_list), dtype=np.uint8)   #np.zeros(shape, dtype=float, order='C')，shape：必填参数，指定数组的形状，可以是整数（生成一维数组）或元组（生成多维数组）。dtype：可选参数，指定数组的数据类型，默认是 float64（浮点数）。

                # file_list列表中存放的是每个图片的名字，这个循环遍历可将某一类文件夹下的图片都读取到xi,yi数组中
                for j, img_name in enumerate(file_list):         #当循环遍历列表时，enumerate()可同时返回列表里的“索引 + 元素”。
                    img_path = os.path.join(file_dir, img_name)  #获取每张图片的绝对路径，使用join函数合并两个路径得到图片的路径
                    img = Image.open(img_path)                   #读取图片
                    img = img.resize((HW, HW))                   #在深度学习中，一般将图片限制为224*224
                    xi[j, ...] = img                             #上面创建的xi是四维数组，[j, ...]表示第一维改变为j的值，后面的维度保持不变。作用：把图片放到xi数组的第j个空格中。
                    yi[j] = i                                    #X是输入值，也就是图片；Y是标签，也就是i，i从0到10，共11个类别，即11个标签

                #上面的循环遍历只能将某一类文件夹（如第0类，第1类...）下的图片都读取到xi,yi数组中，但是我们要将11类的图片全部读取在一起
                if i == 0:      #如果是第0类，直接读取
                    X = xi
                    Y = yi
                else:           #如果不是第0类，使用concatenate合并起来
                    X = np.concatenate((X, xi), axis=0) #axis=0表示纵轴，竖着合并。axis=1表示横轴。
                    Y = np.concatenate((Y, yi), axis=0)
            print("读到了%d个数据" % len(Y))
            return X, Y         #最终读取到11个类中的所有图片和它们的标签

    def __getitem__(self, item):    #作用是让自定义的数据集对象支持下标（索引）访问，也就是通过 dataset[index] 的方式获取指定位置的单个样本数据。返回对应的特征（比如图片）和标签（比如类别）。
        if self.mode == "semi":
            return self.transform(self.X[item]), self.X[item]
        else:
            return self.transform(self.X[item]), self.Y[item]

    def __len__(self):   #作用是返回对象的 “长度”（即数据集的总样本数），让程序能知道数据集有多少个样本
        return len(self.X)


#无标签数据no_label_set经过模型得到预测值Y，超过一定的置信度，就加入semiDataset数据集中
class semiDataset(Dataset):
    def __init__(self, no_label_loder, model, device, thres=0.99):
        x, y = self.get_label(no_label_loder, model, device, thres)
        if x == []:
            self.flag = False

        else:
            self.flag = True
            self.X = np.array(x)
            self.Y = torch.LongTensor(y)
            self.transform = train_transform
    def get_label(self, no_label_loder, model, device, thres):  #对无标签数据集no_label_set进行预测，即对数据打上标签Y
        model = model.to(device)
        pred_prob = []
        labels = []
        x = []
        y = []
        soft = nn.Softmax()
        with torch.no_grad():            #让无标签数据集no_label_set经过模型，不会更新模型，所以不计算梯度
            for bat_x, _ in no_label_loder:
                bat_x = bat_x.to(device)
                pred = model(bat_x)      #bat_x经过模型得到预测值pred
                pred_soft = soft(pred)
                pred_max, pred_value = pred_soft.max(1)     #pred_value为最大值所在的下标（即标签），pred_max为11个数字中的最大值（概率）
                pred_prob.extend(pred_max.cpu().numpy().tolist())
                labels.extend(pred_value.cpu().numpy().tolist())

        for index, prob in enumerate(pred_prob):
            if prob > thres:
                x.append(no_label_loder.dataset[index][1])   #调用到原始的getitem
                y.append(labels[index])
        return x, y

    def __getitem__(self, item):
        return self.transform(self.X[item]), self.Y[item]
    def __len__(self):
        return len(self.X)

def get_semi_loader(no_label_loder, model, device, thres):
    semiset = semiDataset(no_label_loder, model, device, thres)
    if semiset.flag == False:
        return None
    else:
        semi_loader = DataLoader(semiset, batch_size=16, shuffle=False)
        return semi_loader

class myModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_class):  #num_class分类的个数
        super(myModel, self).__init__()
        #3 *224 *224  -> 512*7*7 -> 拉直 -> 全连接分类
        #3 *224 *224：每张图片为RGB三通道（深度），长和高为224像素
        #Conv2d 是 PyTorch 中实现二维卷积层的核心类，Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding)
        #in_channels	输入张量的通道数（比如 RGB 图片是 3，灰度图是 1）
        #out_channels	输出张量的通道数 = 卷积核的数量（每个卷积核提取一种特征）
        #kernel_size	卷积核的尺寸（正方形用 int，长方形用 tuple，如 (3,5)）
        #stride	卷积核滑动的步长（步长越大，输出特征图越小）
        #padding	在输入张量边缘填充 0 的层数（用于保持特征图尺寸）
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3, 1, 1)    # 64*224*224
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) #归一化：它可以让模型关注数据的分布，而不受数据量纲的影响。归一化可以 保持学习有效性， 缓解梯度消失和梯度爆炸。
        self.relu = nn.ReLU()          #激活函数
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)   #64*112*112 ，最大池化，作用：对特征图进行下采样（缩小尺寸），同时保留关键特征，既能降低计算量，又能扩大后续卷积层的感受野。
        #总流程：卷积 -> 归化 -> 激活 -> 池化

        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 128, 3, 1, 1),    # 128*112*112
            nn.BatchNorm2d(128),            # 128：输入特征图的通道数（核心参数）
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2)      #128*56*56
        )
        self.layer2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2)   #256*28*28
        )
        self.layer3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(256, 512, 3, 1, 1),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2)   #512*14*14
        )

        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2)    #512*7*7
        self.fc1 = nn.Linear(25088, 1000)   #25088->1000  拉直flatten：512*7*7=25088
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(1000, num_class)  #1000->11

    # 作用是定义模型的前向传播逻辑—— 也就是数据从输入层到输出层的计算路径，
    # 包括各层（如 Conv2d、BatchNorm2d、MaxPool2d）的执行顺序、数据流转方式，是模型能完成 “输入→特征提取→输出” 的关键。
    # 简单来说，forward函数就是你告诉模型 “如何处理输入数据、如何调用各层组件、最终输出什么结果” 的地方，所有层的拼接、数据的变换逻辑都写在这里。
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(x.size()[0], -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.fc2(x)
        return x    #返回x通过模型后得到的预测值，类型Tensor(4,11)，4个样本，每个样本11个数字，表示11个类别，哪个数字大表示为哪个类别


#训练函数（与第三节回归实战一样）
def train_val(model, train_loader, val_loader, no_label_loader, device, epochs, optimizer, loss, thres, save_path):
    model = model.to(device)
    semi_loader = None
    plt_train_loss = []  #总训练loss
    plt_val_loss = []

    # 模型的准确率
    plt_train_acc = []
    plt_val_acc = []

    max_acc = 0.0

    for epoch in range(epochs):
        train_loss = 0.0
        val_loss = 0.0
        train_acc = 0.0
        val_acc = 0.0
        semi_loss = 0.0
        semi_acc = 0.0


        start_time = time.time()

        model.train()                        #训练模式
        for batch_x, batch_y in train_loader:
            x, target = batch_x.to(device), batch_y.to(device)
            pred = model(x)
            train_bat_loss = loss(pred, target)
            train_bat_loss.backward()
            optimizer.step()  # 更新参数 之后要梯度清零否则会累积梯度
            optimizer.zero_grad()
            train_loss += train_bat_loss.cpu().item()
            train_acc += np.sum(np.argmax(pred.detach().cpu().numpy(), axis=1) == target.cpu().numpy())
        plt_train_loss.append(train_loss / train_loader.__len__())
        plt_train_acc.append(train_acc/train_loader.dataset.__len__()) #记录准确率

        if semi_loader!= None:
            for batch_x, batch_y in semi_loader:
                x, target = batch_x.to(device), batch_y.to(device)
                pred = model(x)
                semi_bat_loss = loss(pred, target)
                semi_bat_loss.backward()
                optimizer.step()  # 更新参数 之后要梯度清零否则会累积梯度
                optimizer.zero_grad()
                semi_loss += train_bat_loss.cpu().item()
                semi_acc += np.sum(np.argmax(pred.detach().cpu().numpy(), axis=1) == target.cpu().numpy())
            print("半监督数据集的训练准确率为", semi_acc/train_loader.dataset.__len__())


        model.eval()            #验证模式
        with torch.no_grad():
            for batch_x, batch_y in val_loader:
                x, target = batch_x.to(device), batch_y.to(device)
                pred = model(x)
                val_bat_loss = loss(pred, target)
                val_loss += val_bat_loss.cpu().item()
                val_acc += np.sum(np.argmax(pred.detach().cpu().numpy(), axis=1) == target.cpu().numpy())
        plt_val_loss.append(val_loss / val_loader.dataset.__len__())
        plt_val_acc.append(val_acc / val_loader.dataset.__len__())

        if epoch%3 == 0 and plt_val_acc[-1] > 0.6:
            semi_loader = get_semi_loader(no_label_loader, model, device, thres)

        if val_acc > max_acc:
            torch.save(model, save_path)
            max_acc = val_loss

        print('[%03d/%03d] %2.2f sec(s) TrainLoss : %.6f | valLoss: %.6f Trainacc : %.6f | valacc: %.6f' % \
              (epoch, epochs, time.time() - start_time, plt_train_loss[-1], plt_val_loss[-1], plt_train_acc[-1], plt_val_acc[-1])
              )  # 打印训练结果。 注意python语法， %2.2f 表示小数位为2的浮点数， 后面可以对应。

    plt.plot(plt_train_loss)
    plt.plot(plt_val_loss)
    plt.title("loss")
    plt.legend(["train", "val"])
    plt.show()


    plt.plot(plt_train_acc)
    plt.plot(plt_val_acc)
    plt.title("acc")
    plt.legend(["train", "val"])
    plt.show()



# path = r"F:\pycharm\beike\classification\food_classification\food-11\training\labeled"
# train_path = r"F:\pycharm\beike\classification\food_classification\food-11\training\labeled"
# val_path = r"F:\pycharm\beike\classification\food_classification\food-11\validation"

train_path = r"D:\桌面\深度学习 \第四五节_分类代码\food_classification\food-11\training\labeled"     #路径前加r，去除路径中的转义字符
val_path = r"D:\桌面\深度学习\第四五节_分类代码\food_classification\food-11_sample\validation"
no_label_path = r"D:\桌面\深度学习\第四五节_分类代码\food_classification\food-11_sample\training\unlabeled\00"

train_set = food_Dataset(train_path, "train")
val_set = food_Dataset(val_path, "val")
no_label_set = food_Dataset(no_label_path, "semi")  #无标签数据，半监督模式

train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=16, shuffle=True) #DataLoader 是 PyTorch 中批量加载、处理和迭代训练数据的核心工具，Dataset 负责 “单个样本的读取和预处理”，而 DataLoader 负责 “把这些样本打包成批次，高效地喂给模型”。
val_loader = DataLoader(val_set, batch_size=16, shuffle=True)  #DataLoader(dataset.batch_size.shuffle)，第1维：传入自定义 / 官方 Dataset 对象（必须实现 __len__ 和 __getitem__）。第2维：每个批次包含的样本数。第3维：每轮迭代前是否打乱样本顺序。
no_label_loader = DataLoader(no_label_set, batch_size=16, shuffle=False)

# model = myModel(11)
#迁移学习的核心作用，是打破 “每个任务都要从零训练模型” 的局限，通过复用已有的模型知识，解决新任务中数据稀缺、算力不足、训练效率低等痛点问题。（使用别人的模型）
model, _ = initialize_model("vgg", 11, use_pretrained=True)  #使用model_utils.model下的模型（可以选自己写的模型，或别的模型）


lr = 0.001  #学习率
loss = nn.CrossEntropyLoss() #CrossEntropyLoss 是 PyTorch 中用于分类任务的核心损失函数，它的核心作用是衡量模型输出的预测概率分布与真实标签分布之间的差异，并将这个差异作为 “误差信号”，指导模型参数的更新（反向传播）
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-4) #优化器，作用：智能更新模型参数（自适应学习率）+ 有效防止过拟合（解耦的权重衰减），最终让模型更快收敛、训练效果更稳定，且对新数据的预测能力更强。
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
save_path = "model_save/best_model.pth"     #保存模型的路径
epochs = 15     #训练轮数
thres = 0.99    #置信度阈值



train_val(model, train_loader, val_loader, no_label_loader, device, epochs, optimizer, loss, thres, save_path)

这份代码是深度学习中最经典的「自训练 (Self-Training)」+「伪标签 (Pseudo-Labeling)」 半监督学习方法，是深度学习半监督里最基础、最核心、工业界最常用的方案，没有用到一致性正则化 / Mean Teacher/GAN 类方法，纯自训练 + 伪标签范式。

✅ 一、核心结论：代码采用的方法

这份代码的核心是 「自训练 (Self-Training)」，其核心实现手段是 「伪标签 (Pseudo-Labeling)」，二者是强绑定的，属于半监督学习的生成式半监督分支，也是你上一轮问到的深度学习半监督方法里的第二类核心方法，是深度学习半监督的入门基石方案。

核心定义回顾（对应代码）

1. 自训练 (Self-Training) 核心逻辑：用少量真实标注数据先训练一个基础模型 → 用这个模型给大量无标注数据做预测 → 筛选高质量预测结果 → 把高质量的无标注数据 + 预测标签 当作「新的标注数据」→ 和原标注数据一起继续训练模型 → 循环迭代优化，模型精度逐步提升。
2. 伪标签 (Pseudo-Labeling) 核心逻辑：模型对无标注数据预测出来的「预测标签」就叫伪标签，区别于人工标注的「真实标签」，伪标签是模型自己生成的标签。

✅ 二、自训练 + 伪标签 核心前提（代码严格遵守）

这种方法能生效的关键约束：只筛选高置信度的伪标签样本参与训练，这份代码里的置信度阈值 thres=0.99（99%），这个阈值是核心超参数：

• 阈值太低 → 会把模型预测错误的伪标签样本加入训练，引入噪声，模型精度暴跌；
• 阈值太高 → 筛选出的样本太少，半监督的增益有限；代码中设置 0.99 是非常保守且合理的选择，保证了伪标签的高准确性。

✅ 三、代码整体的半监督训练流程（全局逻辑，重中之重）

这份代码是图像分类（食物 11 分类） 的半监督训练，整体流程是严格的自训练闭环，顺序不能乱，代码的执行逻辑完全按照这个流程走：

步骤 1：数据切分（天然的半监督数据结构）

• ✔️ 少量标注数据：train_path 下的带 label 的 11 类食物图片，用于初始化训练模型
• ✔️ 验证数据：val_path 下的带 label 图片，用于评估模型精度、选择最优模型
• ✔️ 大量无标注数据：no_label_path 下的无任何标签的图片，这是半监督的核心数据，数量远大于标注数据，没有人工标签 Y

步骤 2：用「纯标注数据」预热训练模型

代码中先用 train_loader（标注数据）训练基础模型，此时完全不使用任何无标注数据，让模型先学到基础的图像特征和分类能力，得到一个有基础预测能力的模型。

步骤 3：用预热好的模型，给无标注数据「打伪标签」

模型有了基础能力后，对 no_label_loader 里的所有无标注图片做预测，生成对应的伪标签和预测置信度，这是代码的核心模块。

步骤 4：筛选「高置信度伪标签样本」

只保留预测置信度 > 0.99 的无标注样本，这些样本的预测结果几乎是正确的，质量极高，把这部分样本封装成新的数据集 semiDataset。

步骤 5：融合训练，迭代优化

将「原始标注数据」+「高置信度伪标签数据」一起训练模型，模型在更多数据上学习特征，精度得到提升；之后循环执行步骤 3-5，用精度更高的模型重新打伪标签，筛选更高质量的样本，模型精度持续迭代上升。

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✅ 四、代码核心模块逐段解析（半监督相关重点部分，按执行顺序）

🔖 模块 1：Dataset 的mode="semi" 无标注数据加载（半监督的数据源）

class food_Dataset(Dataset):
    def __init__(self, path, mode="train"):
        self.mode = mode
        if mode == "semi": # 半监督模式-加载无标注数据
            self.X = self.read_file(path)
        else:
            self.X, self.Y = self.read_file(path)
            self.Y = torch.LongTensor(self.Y)

• 核心细节：mode="semi" 时，只读取图片数据 X，不读取任何标签 Y，这是无标注数据的核心特征；
• 配套的__getitem__返回：return self.transform(self.X[item]), self.X[item]，第二个返回值是原始图片，为后续生成伪标签时复用原图做准备；
• 对比：train/val模式会同时返回transform后的图片 + 真实标签Y。

🔖 模块 2：核心类 semiDataset —— 伪标签生成 + 高置信度筛选（重中之重）

这个类是整个半监督逻辑的核心，代码里所有的半监督相关操作都在这里实现，逐行解析核心逻辑：

class semiDataset(Dataset):
    def __init__(self, no_label_loder, model, device, thres=0.99):
        x, y = self.get_label(...) # 核心：生成伪标签+筛选
        # 筛选后无符合条件的样本则标记flag=False，否则封装成数据集
        if x == []: self.flag = False
        else:
            self.flag = True
            self.X = np.array(x)
            self.Y = torch.LongTensor(y) # 伪标签转为Tensor格式
            self.transform = train_transform

✔️ 核心函数 get_label —— 伪标签生成的核心实现

def get_label(self, no_label_loder, model, device, thres):
    model = model.to(device)
    pred_prob = [] # 存储每个无标注样本的预测置信度（最大值）
    labels = []    # 存储每个无标注样本的伪标签
    soft = nn.Softmax() # 必须！将模型输出的logits转为【0-1的概率分布】
    with torch.no_grad(): # 关键！无标注数据预测时，不计算梯度、不更新模型
        for bat_x, _ in no_label_loder:
            bat_x = bat_x.to(device)
            pred = model(bat_x)      # 模型预测无标注样本
            pred_soft = soft(pred)   # 输出转为概率，所有类别概率之和=1
            # 核心：取每个样本的【最大概率】和【对应下标=伪标签】
            pred_max, pred_value = pred_soft.max(1)
            pred_prob.extend(pred_max.cpu().numpy().tolist())
            labels.extend(pred_value.cpu().numpy().tolist())
    # 筛选：只保留 置信度 > 阈值 的样本
    for index, prob in enumerate(pred_prob):
        if prob > thres:
            x.append(no_label_loder.dataset[index][1]) # 取原图
            y.append(labels[index]) # 取对应的伪标签
    return x, y

✅ 这个函数里的【4 个关键细节 + 易错点】（代码写的非常标准）

1. with torch.no_grad()：绝对必须！对无标注数据做预测时，只是「用模型」而不是「训模型」，关闭梯度计算能大幅提速，还能避免显存泄漏，代码严格遵守了这个规则。
2. nn.Softmax()：绝对必须！模型的原始输出pred是logits（任意实数），不是概率，必须经过 Softmax 转换为0~1 之间的概率分布，此时pred_max才代表「模型认为这个样本属于该类别的置信度」。
3. pred_soft.max(1)：dim=1 是对「每个样本的所有类别」取最大值，返回两个值：
   • pred_max：该样本的最大预测概率（置信度）
   • pred_value：该概率对应的类别下标 → 就是伪标签
4. 筛选逻辑：只保留 prob > thres 的样本，这是自训练的生命线，代码里thres=0.99，保证伪标签的准确性。

🔖 模块 3：核心训练函数 train_val —— 自训练的迭代闭环实现

这个函数是训练逻辑的核心，里面实现了「标注数据训练 → 伪标签生成 → 融合训练」的完整闭环，重点解析半监督相关的核心逻辑：

✔️ 细节 1：模型预热训练（纯标注数据）

model.train()                        #训练模式
for batch_x, batch_y in train_loader:
    x, target = batch_x.to(device), batch_y.to(device)
    pred = model(x)
    train_bat_loss = loss(pred, target)
    train_bat_loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()

• 代码逻辑：前几轮只训练标注数据，让模型先学会基础分类能力，没有引入任何无标注数据，这是自训练的标准流程，避免模型一开始就学到错误特征。

✔️ 细节 2：伪标签数据集的生成时机（关键触发逻辑）

if epoch%3 == 0 and plt_val_acc[-1] > 0.6:
    semi_loader = get_semi_loader(no_label_loader, model, device, thres)

• 核心逻辑：不是一开始就生成伪标签，而是等模型训练几轮（每 3 轮）、且验证集准确率 > 60% 后，才开始生成伪标签；
• 原因：模型精度太低时，生成的伪标签全是错的，此时引入无标注数据会严重破坏模型，代码这个设计非常合理，是工程上的最佳实践。

✔️ 细节 3：融合训练（标注数据 + 伪标签数据）

if semi_loader!= None:
    for batch_x, batch_y in semi_loader:
        x, target = batch_x.to(device), batch_y.to(device)
        pred = model(x)
        semi_bat_loss = loss(pred, target)
        semi_bat_loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

• 核心逻辑：当semi_loader不为空（有筛选出的高置信度样本），就把伪标签数据当作「真实标注数据」一样，用交叉熵损失计算误差、反向传播、更新模型参数；
• 此时模型的训练数据 = 原始标注数据 + 高置信度伪标签数据，数据量大幅增加，模型学到的特征更全面，精度自然提升。

✔️ 细节 4：模型保存逻辑

if val_acc > max_acc:
    torch.save(model, save_path)
    max_acc = val_loss

• 用验证集的真实准确率来保存最优模型，而不是用伪标签数据的准确率，避免模型在伪标签上过拟合，这个细节非常重要。

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✅ 五、代码中半监督相关的「超参数 + 核心配置」

这些参数直接决定半监督的效果，是调参的重点，代码里都做了合理设置：

1. thres = 0.99：伪标签置信度阈值，核心超参数，建议取值0.95~0.99；
2. batch_size=16：批次大小，对无标注数据预测时设为shuffle=False，避免样本打乱；
3. epochs=15：训练轮数，自训练需要足够的轮数完成迭代优化；
4. lr=0.001：学习率，用 AdamW 优化器 + 权重衰减，防止模型在伪标签数据上过拟合；
5. 模型：用迁移学习的 VGG 模型（预训练权重），初始化的模型精度更高，生成的伪标签质量更好，这是半监督的「加分项」，也是工程上的标配。

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✅ 六、补充：这份代码和「一致性正则化」的区别

上面讲了深度学习半监督的主流方法，包括一致性正则化 (Pi Model/Mean Teacher/FixMatch)，这里补充对比，帮你分清：

✔️ 本代码：自训练 + 伪标签

• 核心逻辑：筛选高质量的无标注数据，当作真实数据训模型
• 核心约束：依赖「高置信度阈值」，伪标签的质量决定一切
• 优点：实现最简单、训练稳定、显存占用低、工业界最常用，适合所有分类任务
• 缺点：只利用了「高置信度样本」，大量低置信度样本被浪费，性能上限略低

✔️ 一致性正则化（如 FixMatch）

• 核心逻辑：对同一张图做不同增强，模型的预测结果要一致
• 核心约束：依赖高质量的数据增强策略，对模型的鲁棒性要求高
• 优点：能利用所有无标注数据，性能上限更高，竞赛常用
• 缺点：实现复杂、训练不稳定、显存占用高，对超参数敏感

✔️ 关系：FixMatch = 伪标签 + 一致性正则化

FixMatch 是目前最火的半监督方法，本质就是把你这份代码的「伪标签」和「一致性正则化」结合起来，取长补短，兼顾了稳定性和性能上限。

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✅ 七、总结（精华提炼，必看）

1. 这份代码的半监督方法：自训练 (Self-Training) + 伪标签 (Pseudo-Labeling)，属于深度学习半监督的基础核心方法；
2. 核心流程：标注数据预热模型 → 模型生成伪标签 → 筛选高置信度样本 → 融合训练迭代优化；
3. 代码写的非常标准，所有的关键细节（关闭梯度、Softmax 转概率、高置信度筛选、迁移学习）都做了最优实现，是一份完美的半监督入门实战代码；
4. 适用场景：所有标注数据少、无标注数据多的分类任务（图像 / 文本 / 语音），工业界落地首选这种方法。