import os import json import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import transforms, datasets from tqdm import tqdm from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print("using {} device.".format(device)) data_transform = { "train": transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]), "val": transforms.Compose([transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])}

这段代码中，首先引入了需要使用的库，包括os、json、torch、torch.nn、torch.optim、transforms、datasets和tqdm。然后定义了一个名为main的函数，这个函数包含以下几个步骤：

1. 判断是否可以使用CUDA加速，如果可以则使用CUDA，否则使用CPU。

2. 定义数据预处理的方法，包括在训练时进行随机裁剪、随机水平翻转、转换为张量、将像素值标准化等操作；在验证时进行大小调整、中心裁剪、转换为张量、将像素值标准化等操作。

在这段代码中，还用到了之前建立的模型，即从model.py文件中导入了resnet34模型。