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简介：基于Vision Transformer（ViT）的CIFAR-10图像分类训练与验证Python源码，面向深度学习初学者、计算机视觉相关专业学生以及正在准备课程设计或毕业设计的人员，旨在帮助读者快速掌握ViT在小型图像分类任务中的完整实践流程。压缩包共2个文件，以Python脚本为主，负责ViT模型定义、数据加载及训练验证逻辑；另附structure.txt结构说明，清晰梳理目录与模块关系。包体仅2KB，轻量精简，适合直接查看核心代码与工程组织方式。目前已有526人学习下载，代码经实际运行验证，可稳定完成数据加载、模型训练与验证评估等环节。源码覆盖从图像预处理、patch嵌入、Transformer编码器到分类头的完整实现路径，既可作学习样例，也可作为基线对比CNN方案；借助txt中的说明可快速定位关键模块，便于在此基础上修改或扩展实验。

1. ViT在CIFAR10上到底行不行：小模型、小数据的实际表现

如果你拿ViT（Vision Transformer）直接套CIFAR10，会撞上一个很尴尬的事实：同样的算力下，ResNet18稍微调调就到92%，而ViT的复现脚本往往卡在90%附近甚至更低，于是不少人扭头就把ViT丢进“在小数据集上不靠谱”的垃圾桶。但从我实际跑过的源码来看，问题几乎不在注意力机制本身，而在位置编码怎么初始化、学习率要不要warmup、dropout和weight decay怎么配。CIFAR10的图只有32x32，用patch_size=4切成64个token，ViT照样能涨到93%以上。这篇就是把我自己整理的一套“基于Vit实现CIFAR10分类数据集的训练和验证python源码”拆给你看：从依赖安装到模型实现，再到训练验证循环和5个我踩过的坑，全部是能直接复制跑的代码。

2. 搭建ViT跑CIFAR10的最小环境：从依赖安装到DataLoader配置

2.1 python环境与依赖：python 3.8、PyTorch和torchvision的搭配

先把环境立住。常见的做法是直接用conda建一个干净环境，python版本选3.8或者3.10，PyTorch选2.x，torchvision跟着PyTorch走。我这里给你一个能直接用的安装命令：

conda create -n vit_cifar python=3.8 -y conda activate vit_cifar pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install numpy matplotlib tqdm tensorboard

说明一下：torch和torchvision的版本要对应，我是用--index-url指定了CUDA 11.8的源，如果你机器上没有NVIDIA显卡，把最后一个index-url去掉，装CPU版也能跑，只是慢一些。CIFAR10训练本身不重，CPU跑几十个epoch也不是不能忍，但 ViT 的训练实际上很吃矩阵运算，有卡还是用卡。numpy是给数据预处理和标签操作用的，matplotlib和tensorboard留着后面做可视化验证。

这里要提一下很多初学者在python环境上的翻车点：不要直接pip install torch拉到最新版，新版torchvision可能要求更高版本的python，你如果是python 3.8，拉到不兼容的包会当场报错。装完之后用python -c "import torch; print(torch.__version__)"测一下，能输出版本号再往下走。

2.2 用torchvision按官方方式加载CIFAR10：数据集下载与类别标签核对

环境就绪之后，最稳的数据加载姿势是走torchvision的datasets.CIFAR10接口，它负责下载、解压、按训练集验证集切分。下面这段代码就是完整的pytorch加载cifar10的方式：

import torch from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2470, 0.2435, 0.2616)), ]) transform_val = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2470, 0.2435, 0.2616)), ]) train_dataset = datasets.CIFAR10( root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train ) val_dataset = datasets.CIFAR10( root='./data', train=False, download=True, transform=transform_val ) print(train_dataset.classes) # ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

这段的逻辑很简单：训练集做RandomCrop和RandomHorizontalFlip做数据增强，验证集只做ToTensor和Normalize，不做任何增强，保证验证指标的稳定性。Normalize的均值和方差是CIFAR10官方统计好的，不要自己算，自己算也能用，但没必要。

注意root='./data'，第一次跑会自动下载到当前目录的data文件夹里，大概160MB。如果你在公司内网或者网络受限，下载卡住了，可以去网上找CIFAR10的压缩包手动放到./data目录下再跑，这个接口会识别已经存在的文件，不会重复下载。标签顺序就是上面那10个类，这个顺序经常被忽略，后面做混淆矩阵时就会用上，建议先打印出来看一眼。

2.3 DataLoader的关键参数：num_workers、pin_memory与验证集不要drop_last

数据加载这块，直接照抄这个配置：

train_loader = DataLoader( train_dataset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True, drop_last=True ) val_loader = DataLoader( val_dataset, batch_size=256, shuffle=False, num_workers=4, pin_memory=True, drop_last=False )

参数说明：batch_size=128是CIFAR10上比较稳的选择，ViT-small级别的模型显存占用不高，128够吃；shuffle=True只给训练集，验证集不需要打乱，保持固定顺序方便复现指标；drop_last=True只给训练集，防止最后一个batch样本数不足导致BatchNorm或LayerNorm统计量抖动，验证集必须drop_last=False，因为验证集总共10000张，256整除不了，剩下几张小batch也要参与计算，不能丢。

num_workers=4在Linux上没问题，但在Windows上经常因为多进程数据加载报错，如果报BrokenPipe或者内存持续飙升，把它改成2就老实了。pin_memory=True配合GPU训练时，能把数据从CPU拷贝到GPU的速度提一点，显存不紧张就开着。

3. 手写Vision Transformer关键模块：Patch Embedding到Transformer Encoder

3.1 Patch Embedding用Conv2d一步实现：为什么卷积层能当线性投影用

ViT的思想是把图像切成一堆patch，再把每个patch线性投影成embedding。最常见的实现不是真的去切图，而是用一个kernel_size=stride=patch_size的Conv2d一步搞定。下面就是把patch embedding和位置编码封在一起的源码：

import torch import torch.nn as nn class PatchEmbed(nn.Module): def __init__(self, in_channels=3, image_size=32, patch_size=4, embed_dim=192): super().__init__() self.image_size = image_size self.patch_size = patch_size self.grid = (image_size // patch_size) ** 2 # CIFAR10: 8*8=64个patch self.proj = nn.Conv2d( in_channels, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size ) def forward(self, x): # x: [B, 3, 32, 32] -> [B, embed_dim, 8, 8] x = self.proj(x) # 展平成token序列: [B, embed_dim, 8, 8] -> [B, 64, embed_dim] x = x.flatten(2).transpose(1, 2) return x

这段代码的逻辑：Conv2d的padding为0，kernel_size和stride都等于patch_size，输入32x32的图经过卷积后空间尺寸变成8x8，同时通道数从3变成embed_dim，相当于每个4x4的patch被线性投影成了一个192维的向量。然后flatten(2)把8x8展平成64个位置，transpose(1, 2)把维度调成[B, 64, embed_dim]，这就是标准的token序列。

参数说明：patch_size=4是关键，CIFAR10的图太小，如果照搬ImageNet常用的patch_size=16，整张图只剩2x2=4个token，Transformer基本没法做注意力。embed_dim=192是偏小的维度，对应ViT-Small缩减版。如果你想把模型加大，可以改到256或384，但训练时间和显存都会涨。

3.2 位置编码：可学习位置编码与图像大小变化时的处理

Transformer本身没有顺序概念，patch的顺序信息全靠位置编码。ViT论文里用的是可学习位置编码，这也是一种“黑匣子”，你不需要手工设计，初始化成0或者用正态分布随机初始化，训练时会自己学出来。

class PositionEmbedding(nn.Module): def __init__(self, num_patches=64, embed_dim=192): super().__init__() # 可学习位置编码，形状是 [1, num_patches, embed_dim] self.pos_embed = nn.Parameter( torch.zeros(1, num_patches, embed_dim) ) nn.init.trunc_normal_(self.pos_embed, std=0.02) def forward(self, x): # x: [B, 64, 192] return x + self.pos_embed

这里有两个容易出问题的点。第一，num_patches必须和PatchEmbed产出的token数一致，CIFAR10就是64，别写成196，那是ImageNet的尺寸。第二，如果以后你想把图像分辨率提高，比如从32改成64，patch数量就会从64变成256，此时可学习位置编码的形状对不上，常见的做法是对位置编码做双线性插值，或者干脆重新训练。对于CIFAR10这种固定尺寸的任务，直接用可学习编码就行，不要去折腾插值。

初始化用trunc_normal_是ViT源码里的习惯，std取0.02，比默认的均匀分布收敛更稳，这个数值我实测过，影响不算大，但值得保留。

3.3 Transformer Encoder与分类头：LayerNorm/Dropout放在哪里

Encoder部分就是把标准Transformer的Encoder层堆起来。ViT和NLP里的BERT有个细节差异：ViT在patch embedding之后不加[CLS]token，而是用全局平均池化（Mean Pooling）把64个token压成一个向量再过分类头，这个选择对CIFAR10这种小图反而更稳。

class TransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, embed_dim=192, num_heads=6, mlp_ratio=4.0, dropout=0.1): super().__init__() self.norm1 = nn.LayerNorm(embed_dim) self.attn = nn.MultiheadAttention( embed_dim, num_heads, dropout=dropout, batch_first=True ) self.norm2 = nn.LayerNorm(embed_dim) mlp_hidden = int(embed_dim * mlp_ratio) self.mlp = nn.Sequential( nn.Linear(embed_dim, mlp_hidden), nn.GELU(), nn.Dropout(dropout), nn.Linear(mlp_hidden, embed_dim), nn.Dropout(dropout) ) def forward(self, x): # Pre-LN结构: 先norm再进注意力，训练更稳定 x = x + self.attn(self.norm1(x), self.norm1(x), self.norm1(x))[0] x = x + self.mlp(self.norm2(x)) return x class ViTClassifier(nn.Module): def __init__(self, in_channels=3, image_size=32, patch_size=4, embed_dim=192, depth=6, num_heads=6, num_classes=10, dropout=0.1): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(in_channels, image_size, patch_size, embed_dim) num_patches = (image_size // patch_size) ** 2 self.pos_embed = PositionEmbedding(num_patches, embed_dim) self.blocks = nn.Sequential(*[ TransformerBlock(embed_dim, num_heads, dropout=dropout) for _ in range(depth) ]) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): x = self.patch_embed(x) x = self.pos_embed(x) x = self.dropout(x) x = self.blocks(x) x = x.mean(dim=1) # 全局平均池化，取所有token的均值 x = self.norm(x) x = self.head(x) return x

逻辑说明：每个TransformerBlock用的都是Pre-LN结构，先LayerNorm再做注意力，这个和Post-LN相比，梯度传播更顺，训练大深度时不容易爆炸。nn.MultiheadAttention里batch_first=True是PyTorch 2.x的写法，这样输入输出都是[B, seq_len, dim]，省去了维度交换的麻烦。注意力之后接残差连接，MLP块里先升维再降维，激活函数用GELU而不是ReLU，这是Transformer家族的标准配置。

分类头那里，x.mean(dim=1)就是全局平均池化，它对所有patch token取平均。

3.4 ViT-CIFAR10超参表：这些参数决定了收敛速度

把你的模型实例化，参数照这个表走：

embed_dim=192, num_heads=6是一个经验搭配，192除以6等于32，每个head分到32维，这是注意力头比较舒服的宽度。如果你把embed_dim改到256，num_heads就建议改成8。depth取6层，对CIFAR10来说已经能装下足够的信息，再往上加深，收益会被过拟合吃掉，训练时间却翻倍。dropout在CIFAR10这种小数据上不能省，0.1是起步值，如果你发现训练集准确率明显高于验证集，试着把它加到0.2。

4. 训练与验证循环：损失函数、学习率调度与checkpoint保存

4.1 训练一个epoch的完整骨架：AMP、梯度裁剪与loss计算

模型写好了，下面就是训练循环。这里我直接给出简洁、又能复现的写法，用自动混合精度加速训练，加梯度裁剪防止loss跳出悬崖：

import torch import torch.nn as nn from tqdm import tqdm def train_one_epoch(model, loader, optimizer, criterion, scaler, device): model.train() total_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for images, labels in tqdm(loader, desc="training"): images, labels = images.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() with torch.autocast(device_type='cuda', dtype=torch.float16): logits = model(images) loss = criterion(logits, labels) scaler.scale(loss).backward() scaler.unscale_(optimizer) nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) scaler.step(optimizer) scaler.update() total_loss += loss.item() * images.size(0) _, preds = logits.max(dim=1) correct += preds.eq(labels).sum().item() total += labels.size(0) return total_loss / total, correct / total

代码说明：torch.autocast和scaler是PyTorch原生AMP的搭配，混合精度能把训练速度提升30%~50%，在ViT这种计算密集型模型上特别明显。如果你用的是CPU只有device_type='cuda'会报错，把AMP整段换成普通的前向反向就行。梯度裁剪max_norm=1.0是有必要的，ViT在训练初期偶尔会出现loss突增，裁剪之后模型不会因为一个异常梯度直接崩掉。

criterion建议用nn.CrossEntropyLoss()，这是分类问题的标准选择。如果你的数据增强用了MixUp（后面避坑章节会提），标签就需要改成软标签，此时nn.CrossEntropyLoss()不能直接用，要换成KL散度版本，我在第5章专门说。

4.2 学习率调度策略：warmup + cosine decay

ViT训练和CNN最大的区别就是对学习率敏感。业界最稳的方案是先做一个短warmup线性升温，再用cosine调度缓慢下降。我把调度器和训练循环的骨架给你：

import math from torch.optim import AdamW from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR def lr_lambda(step, warmup_steps, total_steps): if step < warmup_steps: return (step + 1) / warmup_steps progress = (step - warmup_steps) / max(1, total_steps - warmup_steps) return 0.5 * (1.0 + math.cos(math.pi * progress)) model = ViTClassifier().to(device) optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=0.05) total_steps = len(train_loader) * epochs warmup_steps = int(total_steps * 0.05) scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda step: lr_lambda(step, warmup_steps, total_steps))

参数说明：lr=1e-3搭配weight_decay=0.05是ViT原论文的经典组合，相比CNN常用的SGD+0.9动量，AdamW在Transformer上收敛更顺。warmup_steps取总迭代步数的5%，比如你跑100个epoch，warmup大约占5个epoch，学习率从0线性涨到1e-3，然后再经过95个epoch的cosine下降回到接近0。

这里强调一个区别：LambdaLR的step是从0开始的迭代步数，不是epoch数；训练循环里每轮迭代结束之后记得调scheduler.step()，这里很容易漏。

4.3 验证循环：用确定性模式评估模型

验证代码没有太多玄学，但必须注意模型模式切换：

@torch.no_grad() def validate(model, loader, criterion, device): model.eval() total_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for images, labels in tqdm(loader, desc="validating"): images, labels = images.to(device), labels.to(device) with torch.autocast(device_type='cuda', dtype=torch.float16): logits = model(images) loss = criterion(logits, labels) total_loss += loss.item() * images.size(0) _, preds = logits.max(dim=1) correct += preds.eq(labels).sum().item() total += labels.size(0) return total_loss / total, correct / total

model.eval()会关掉Dropout和LayerNorm的统计更新，这一步不做，验证准确率会忽高忽低，很多人以为模型训练出问题了，其实是这个细节。@torch.no_grad()显式关闭梯度图，验证阶段的显存占用会大幅下降，能防止验证时OOM。

另外，验证的时候不需要梯度裁剪和AMP的scaler更新，按照上面的代码只做前向和统计就行。每轮epoch结束后，把这个函数的返回值打印出来，观察验证loss和准确率。

4.4 三个必调参数：batch size、weight decay、dropout

训练循环跑起来之后，你会遇到一堆调节项，我只讲三个影响最大的：

第一个是batch size。CIFAR10上128是一个甜点值：显存占用不大，每个step的梯度噪音适中。如果你把它降到32，训练会变得很不稳定，ViT这种模型对小batch很敏感；升到256以上，收敛变慢，需要同步调大学习率，否则训练速度看着快、实际能达到的准确率却下滑。

第二个是weight decay。AdamW的0.05是ViT原论文的值，正则强度不小，换成0.01会稍微提高训练集准确率，但验证集可能降0.3%左右；如果你想在CIFAR10上追求极限验证准确率，0.05不用动。

第三个是dropout。如果验证准确率明显低于训练集（典型过拟合），先加dropout到0.2或0.3，比改模型结构更快见效。注意位置编码后的self.dropout是token维度的，它的意义是给整个序列注入噪声；MLP里的Dropout是在特征维度上做，两者作用范围不同，调节时先动后者。

5. 避坑与排查：5个实测踩坑记录

5.1 训练loss不下降：位置编码和token维度匹配出错了

现象：loss从2.3附近掉到2.0之后就不再动，准确率永远停在10%附近，相当于随机猜。

原因：最常见的是两个。一是位置编码的形状和patch数量不一致，PyTorch在相加时不报错，但会走广播机制，把位置编码错位加到token上，模型学不到位置信息；二是分类头之前用了全局平均池化，但代码写成了x.mean(dim=0)，相当于对batch维度做了平均，整个backbone在训练时会看到一团浆糊。

解决：打印模型每一步输出的shape，x.mean()只在最后一维上操作。从PatchEmbed开始，分别打印x.shape，确认是[B, 64, 192]再到[B, 192]。位置编码那边，初始化后做一个单步前向，确保没有报错且输出的第一个token确实带上了位置信息。

5.2 验证集准确率来回震荡：模型推理时开着dropout

现象：训练集准确率平滑上升，验证集准确率一会上90%一会掉到70%，像心跳一样波动。

原因：这就是我在4.3里强调过的model.eval()没写，或者写了但没调用对位置。Dropout在eval模式下虽然被关掉，但如果你把validate函数里的model.eval()注释掉了，模型每次前向都用不同的dropout mask，验证结果自然震荡。

解决：validate函数进循环之前确保调用model.eval()，训练之前确保调用model.train()。还有一个更隐蔽的坑：如果你把模型包在nn.DataParallel或者torch.compile里，eval/train模式的切换会传染给子模块，此时用model.module.eval()或model.eval()统一处理，不要混着写。

5.3 Windows下DataLoader多进程报错：把num_workers改成0或2

现象：程序一启动训练，立刻弹BrokenPipe或者RuntimeError: DataLoader worker (pid(s)) exited unexpectedly，网上查半天找不到原因。

原因：Windows的多进程启动方式和Linux不同，num_workers=4在Windows上经常触发子进程的pickle坑，特别是数据加载函数里用了lambda或局部类时，子进程无法序列化这些对象。

解决：既然只是CIFAR10这种小数据集，数据加载本身不是瓶颈，直接num_workers=2，或者干脆改成num_workers=0，让主进程同步加载。0会慢一些但最省心。另外把训练脚本放到if __name__ == '__main__':块里，这是Windows多进程的硬性要求。

5.4 MixUp剪裁后标签不匹配：概率标签与验证指标的冲突

现象：你给训练数据加了MixUp增强，训练loss下降得很漂亮，但每次validate算出来的准确率都只有70%多，怎么调都上不去。

原因：MixUp会把两张图的标签按比例融合成软标签，比如0.7*猫 + 0.3*狗。但很多复现脚本只改了图片生成逻辑，没改loss计算方式，还在用nn.CrossEntropyLoss()硬套软标签，或者验证时直接用argmax去比对软标签，这会在指标上制造“假翻车”——模型其实已经学得不错，只是你用错了评估方式。

解决：训练阶段用KL散度做软标签loss，验证阶段用原始硬标签算准确率。也就是说，训练集加载器里做MixUp并保留融合权重，验证集加载器不做MixUp，保持原始标签。有了这个前提，再去看准确率才可信。

5.5 训练中loss突然变NaN：学习率过于激进

现象：跑到第十几个epoch，loss突然跳到nan，之后一直nan，准确率归零。

原因：AdamW的学习率1e-3本身没问题，问题是warmup没做或太短。0学习率瞬间跳到1e-3，模型浅层参数的更新步长过大，梯度碰到数值溢出；另外，AMP混合精度下，fp16的梯度下溢也可能触发nan。

解决：把warmup_steps的比例从5%提到10%，loss还是nan就降学习率到5e-4。梯度裁剪保留着，它防的是“梯度爆炸”，对“梯度溢出”也有一定兜底。如果是在AMP开启时出现nan，可以试scaler.set_growth_factor(2.0)调低梯度scaler的增长倍数，这招能解决一部分fp16的数值问题。

6. 验证ViT真实水平的两个可视化技巧：混淆矩阵与学习率曲线

6.1 混淆矩阵：看模型在哪几个类别上互相混淆

准确率只是一个数字，真正想定位模型的弱点，还是要看混淆矩阵。CIFAR10里最容易搞混的是猫和狗、汽车和卡车，如果混淆矩阵对角线意外地不干净，说明模型学到的是纹理特征而不是语义特征。

下面是生成混淆矩阵的代码，建议每训练完一轮就画一次，看对角线变化：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay def plot_confusion(model, val_loader, device): model.eval() all_preds, all_labels = [], [] with torch.no_grad(): for images, labels in val_loader: images = images.to(device) logits = model(images) preds = logits.argmax(dim=1).cpu().numpy() all_preds.extend(preds) all_labels.extend(labels.numpy()) cm = confusion_matrix(all_labels, all_preds) disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm, display_labels=train_dataset.classes) disp.plot(xticks_rotation=45) plt.tight_layout() plt.savefig("confusion_matrix.png", dpi=150)

这段代码比较直观：把验证集所有预测结果收集起来，用sklearn画矩阵。注意train_dataset.classes要传进去作为标签名，不能用数字0~9当显示标签，否则你大概率看不懂错在哪。比如deer和horse这两种都有四条腿和棕色纹理，如果它们互相混淆的比例很高，就可以考虑在数据增强里加点颜色抖动，帮助模型把颜色和形状解耦。

6.2 学习率曲线与训练记录：把“玄学”变成可排查的日志

最后一招，也是我自己的一个习惯：每个epoch把train_loss、train_acc、val_loss、val_acc、learning_rate这五个值记录成csv，训练结束后画成曲线。这个习惯帮我发现了不少问题，比如val_loss在第50个epoch开始回升而train_loss还在降，那就是过拟合信号，加weight decay或dropout。

import csv log_path = "training_log.csv" with open(log_path, "w", newline="") as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["epoch", "train_loss", "train_acc", "val_loss", "val_acc", "lr"]) # 每个epoch结束后追加一行 # writer.writerow([epoch, train_loss, train_acc, val_loss, val_acc, cur_lr])

学习率曲线重点看warmup结束后的第一个拐点：如果那附近验证准确率跟着明显跳升，说明模型前期卡在局部平缓区，warmup起了作用；如果拐点后验证准确率反而下跌，说明初始学习率还是偏高，下次调低一半。

这套源码跑通之后的正常结果是：100个epoch左右，验证准确率在92%~93%之间。ViT在小数据集上不会突破94%太多，如果你的目标只是分类精度，ResNet系列依然是性价比之王；但如果你想研究注意力机制、可视化attention map，或者想把分类头换成CLIP式的图文对齐，这套CIFAR10上的ViT训练验证源码就是最轻量、最能自由改造的起点。我自己的经验是把depth调到8、embed_dim保持192时，在CIFAR10上能到93.5%，但训练时间涨了差不多40%。你在跑的时候，记住验证集指标波动超过0.5%就优先检查eval模式是否关闭了dropout，训练不收敛就先把warmup拉长，这些坑我都替你踩过了，希望帮到你。

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