图像分类通常使用卷积神经网络（CNN）。设计一个简单的CNN结构，比如几个卷积层，然后是全连接层。或者使用预训练模型，比如ResNet。

数据预处理和加载：PyTorch提供了torchvision库，里面有transforms，可以用来做数据增强和标准化。比如，对训练集做随机裁剪、水平翻转，然后转换成Tensor，并归一化。

安装必要的库

确保已经安装了torch和torchvision。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install torch torchvision

导入库并设置GPU设备

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import models
import time
import os

# 检查是否有可用的GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")

加载和预处理数据

使用CIFAR-数据集，并进行一些数据增强和标准化。

# 数据预处理和增强
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 随机水平翻转
    transforms.RandomCrop(, padding=4),  # 随机裁剪
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((, , ), 
                         (, , )),
])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((, , ), 
                         (, , )),
])

# 下载并加载训练数据
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# 下载并加载测试数据
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# CIFAR-的类别
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

定义模型

使用预训练的ResNet18模型，并替换其最后的全连接层以适应CIFAR-的个类别。

# 加载预训练的ResNet18模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 冻结所有参数
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 替换最后的全连接层
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, )  # CIFAR-有个类别

model = model.to(device)

设置损失函数和优化器

由于我们冻结了预训练模型的参数，只有最后的全连接层的参数需要更新，因此优化器的参数只包含model.fc.parameters()。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=)

训练模型

num_epochs = 
since = time.time()

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    running_loss = 
    running_corrects = 0
    
    for inputs, labels in trainloader:
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)
        
        optimizer.zero_grad()
        
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        _, preds = torch.max(outputs, 1)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
        running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
    
    epoch_loss = running_loss / len(trainset)
    epoch_acc = running_corrects.double() / len(trainset)
    
    print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs} 损失: {epoch_loss:.4f} 准确率: {epoch_acc:.4f}')
    
    # 在每个epoch结束时在测试集上评估
    model.eval()
    test_loss = 
    test_corrects = 0
    with torch.no_grad():
        for inputs, labels in testloader:
            inputs = inputs.to(device)
            labels = labels.to(device)
            
            outputs = model(inputs)
            _, preds = torch.max(outputs, 1)
            loss = criterion(outputs, labels)
            
            test_loss += loss.item() * inputs.size(0)
            test_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
    
    test_epoch_loss = test_loss / len(testset)
    test_epoch_acc = test_corrects.double() / len(testset)
    
    print(f'测试集 损失: {test_epoch_loss:.4f} 准确率: {test_epoch_acc:.4f}')

time_elapsed = time.time() - since
print(f'训练完成，总耗时: {time_elapsed//:.0f}m {time_elapsed%:.0f}s')

评估模型

训练完成后，在测试集上评估模型的性能。

# 最终在测试集上的评估
model.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in testloader:
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)
        
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print(f'测试集上的准确率: { * correct / total:.2f}%')