pytorch图像分类代码

要实现PyTorch的图像分类代码，首先需要导入必要的库和模块。例如，我们可以导入以下库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

接下来，我们可以定义一个基于ConvNet的简单神经网络模型，用于图像分类任务。
然后，我们可以使用`datasets.ImageFolder`来读取处理好的数据集，数据集可以包含两类图片，比如蜜蜂和蚂蚁。我们只需要设置`data_dir`为数据集的根目录，并将`model_name`设置为我们想要使用的训练模型，例如[resnet, alexnet, vgg, squeezenet, densenet, inception]中的一个。
最后，我们可以通过示例代码实现图像分类任务。具体实现细节可以参考引用中提供的示例代码。