使用pytorch实现图像分类

在 PyTorch 中实现图像分类通常需要以下步骤：

1. 准备数据：从图像文件或数据集中读取数据，并将它们转换为 PyTorch 张量(Tensor)。

2. 定义模型：使用 PyTorch 的神经网络模块(nn)构建图像分类模型，例如使用 nn.Conv2d 定义卷积层，使用 nn.Linear 定义全连接层。

3. 训练模型：使用 PyTorch 的自动求导功能和优化器(optimizer)对模型进行训练，并通过反复调整权值使损失(loss)最小化。

4. 评估模型：使用测试数据集评估模型的准确性，并确定其对未知图像的分类能力。

5. 使用模型：使用训练好的模型对未知图像进行分