上边的代码运行以后出现错误Expected input batch_size (128) to match target batch_size (32)

这个错误通常是因为你的模型的最后一层输出的维度不匹配标签的维度导致的。在这个示例代码中，我们的模型的最后一层输出的是一个大小为5的张量，表示5个类别的概率，而标签是一个大小为1的张量，表示样本属于哪个类别。因此，需要将标签转换为大小为5的张量。

在PyTorch中，有一个函数叫做`torch.nn.functional.one_hot`可以将标签转换为one-hot编码的张量，即每个样本的标签被转换为一个大小为类别数的张量，其中标签对应的位置为1，其余位置为0。我们可以将标签转换为one-hot编码的张量，然后在计算损失函数时使用这个张量。具体修改如下：

# 在定义数据加载器时，将标签转换为one-hot编码
train_dataset = datasets.ImageFolder('./data/train', transform=transform, target_transform=lambda x: torch.nn.functional.one_hot(torch.tensor(x), num_classes=5))
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_dataset = datasets.ImageFolder('./data/test', transform=transform, target_transform=lambda x: torch.nn.functional.one_hot(torch.tensor(x), num_classes=5))
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 在模型的最后一层使用LogSoftmax函数
# 在计算损失函数时使用NLLLoss函数，它的输入是LogSoftmax函数的输出和one-hot编码的标签
class FlowerNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(FlowerNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.conv4 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn4 = nn.BatchNorm2d(256)
        self.fc1 = nn.Linear(256 * 7 * 7, 1024)
        self.fc2 = nn.Linear(1024, 5)
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
    
    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = nn.functional.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = nn.functional.relu(self.bn3(self.conv3(x)))
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = nn.functional.relu(self.bn4(self.conv4(x)))
        x = nn.functional.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 256 * 7 * 7)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        x = nn.functional.log_softmax(x, dim=1)
        return x

model = FlowerNet()
criterion = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 在训练过程中，需要将one-hot编码的标签转换为大小为1的张量，以便计算损失函数
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, torch.argmax(labels, dim=1))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 20 == 19:
            print('[%d, %d] loss: %.3f' % (epoch+1, i+1, running_loss/20))
            running_loss = 0.0

# 在测试过程中，也需要将one-hot编码的标签转换为大小为1的张量
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == torch.argmax(labels, dim=1)).sum().item()

print('Accuracy on test set: %d %%' % (100 * correct / total))

在这个修改后的代码中，我们将标签转换为one-hot编码的张量，并在模型的最后一层使用了`nn.functional.log_softmax`函数将输出转换为对数概率。在计算损失函数时，我们使用了`nn.NLLLoss`函数，它的输入是对数概率和标签的索引。在训练和测试过程中，我们将one-hot编码的标签转换为标签的索引。这样修改后，应该就可以解决这个错误了。