帮我用python写一个图像分类的跨域小样本代码，采用5-way-5shot，15query的小样本数据集，可以实现跨域小样本分类功能，使用resnet作为backbone，输入图片包括一张原图以及图片的裁剪图用来增强语义，随机裁剪为为6张，使用这6张随机裁剪图与随机选择一张同类不同样本的图使用不同resnet模型训练，分类个数是5个，并对算法进行训练

好的，下面是一个简单的示例代码，实现了跨域小样本图像分类任务，使用ResNet作为backbone，并使用5-way-5shot的设置。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms, models
from torch.utils.data import DataLoader

# 先定义你的数据集类，根据你的数据集格式进行相应的实现

# 定义模型
class Classifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(Classifier, self).__init__()
        self.resnet = models.resnet18(pretrained=True)
        self.resnet.fc = nn.Linear(self.resnet.fc.in_features, num_classes)
    
    def forward(self, x):
        return self.resnet(x)

# 设置超参数
batch_size = 5
num_epochs = 10
lr = 0.001

# 数据预处理和增强
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载训练集和测试集
train_dataset = YourDataset(train=True, transform=transform)
test_dataset = YourDataset(train=False, transform=transform)
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 创建模型和优化器
model = Classifier(num_classes=5)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for i, (images, labels) in enumerate(train_dataloader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if (i+1) % 10 == 0:
            print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(train_dataloader)}], Loss: {loss.item():.4f}')
    
    # 在测试集上进行评估
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for images, labels in test_dataloader:
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    
    accuracy = 100 * correct / total
    print(f'Test Accuracy: {accuracy:.2f}%')

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

以上代码是一个简单的图像分类模型的训练代码，你需要根据你的数据集和需求进行一些修改，比如定义自己的数据集类`YourDataset`，调整数据预处理和增强的方式，修改类别数量等。此外，你还需要准备好你的数据集，并按照要求进行裁剪和增强。

希望这个示例能够帮助到你！