给我写coco数据集的图像分类训练和预测函数

好的，首先，COCO数据集是一个用于对象检测和分割的图像数据集。它包含了超过200万张图像，涵盖了80种不同的物体类别。

下面是使用PyTorch进行COCO数据集图像分类的训练和预测的示例代码：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 加载COCO数据集
dataset = torchvision.datasets.CocoDetection(root='path/to/COCO',
                                             annFile='path/to/annotations.json',
                                             transform=transforms.ToTensor())

# 将数据集分成训练集和测试集
train_size = int(0.8 * len(dataset))
test_size = len(dataset) - train_size
train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size])

# 创建数据加载器
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)

# 定义模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for inputs, labels in train_dataloader:
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 在测试集上评估模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for inputs, labels in test_dataloader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
    print('测试