写一个基于pytorch水果图像识别系统的代码

好的，以下是基于 PyTorch 的水果图像识别系统代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载预训练模型
model = torch.load('fruit_classifier.pth', map_location=torch.device('cpu'))

# 定义标签
labels = ['apple', 'banana', 'orange']

# 定义图像预处理方法
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])

# 定义图像分类函数
def classify(image_path):
    # 加载图像
    image = Image.open(image_path)

    # 预处理图像
    image_tensor = preprocess(image)
    image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0)

    # 使用模型进行预测
    output = model(image_tensor)
    _, predicted = torch.max(output, 1)

    # 输出分类结果
    return labels[predicted[0]]

使用方法：

1. 准备好 PyTorch 训练好的模型文件 `fruit_classifier.pth`。
2. 将待分类的水果图像放入 `image_path` 变量指定的目录中。
3. 调用 `classify(image_path)` 方法，即可输出图片的水果分类结果。

注意：该代码仅适用于分类苹果、香蕉、橘子三种常见水果的图像，对于其它类型的图像可能无法正确分类。