用pytorch写一个imagenet的训练流程

使用 Pytorch 写一个 ImageNet 训练流程的步骤如下： 1. 加载 ImageNet 数据集，包括训练集、测试集和验证集。
2. 选择一个合适的神经网络结构，比如 ResNet 或 VGG。
3. 定义损失函数和优化器，比如 cross-entropy 损失和 Adam 优化器。
4. 开始训练，并记录训练过程中的损失和准确率。
5. 使用测试集验证模型的性能，并保存模型参数。