使用pycharm基于pytorch对cifar 10分类，要求准确度达到85以上，并输出分类图像结果

好的，下面我来给你讲解一下具体的实现步骤：

1. 首先，你需要安装 PyTorch 和 torchvision 库，可以使用以下命令进行安装：

   pip install torch torchvision

2. 然后，你需要下载 CIFAR-10 数据集，并将其转换为 PyTorch 可以处理的格式。可以使用以下代码进行下载和转换：

   import torchvision.transforms as transforms
   from torchvision.datasets import CIFAR10

   transform = transforms.Compose(
       [transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

   trainset = CIFAR10(root='./data', train=True,
                       download=True, transform=transform)
   trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                             shuffle=True, num_workers=2)

   testset = CIFAR10(root='./data', train=False,
                      download=True, transform=transform)
   testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                            shuffle=False, num_workers=2)

3. 接着，你需要定义模型。可以使用以下代码定义一个简单的卷积神经网络模型：

   import torch.nn as nn
   import torch.nn.functional as F

   class Net(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(Net, self).__init__()
           self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
           self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
           self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
           self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
           self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
           self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

       def forward(self, x):
           x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
           x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
           x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
           x = F.relu(self.fc1(x))
           x = F.relu(self.fc2(x))
           x = self.fc3(x)
           return x

   net = Net()

4. 接下来，你需要定义损失函数和优化器。可以使用以下代码定义交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器：

   import torch.optim as optim

   criterion = nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

5. 然后，你需要训练模型。可以使用以下代码进行训练：

   for epoch in range(2):  # 多批次循环

       running_loss = 0.0
       for i, data in enumerate(trainloader, 0):
           # 获取输入
           inputs, labels = data

           # 梯度清零
           optimizer.zero_grad()

           # 正向传播，反向传播，优化
           outputs = net(inputs)
           loss = criterion(outputs, labels)
           loss.backward()
           optimizer.step()

           # 打印统计信息
           running_loss += loss.item()
           if i % 2000 == 1999:    # 每 2000 批次打印一次
               print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                     (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
               running_loss = 0.0

   print('Finished Training')

6. 最后，你需要测试模型并输出分类图像结果。可以使用以下代码进行测试和输出结果：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np

   # 测试模型
   correct = 0
   total = 0
   with torch.no_grad():
       for data in testloader:
           images, labels = data
           outputs = net(images)
           _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
           total += labels.size(0)
           correct += (predicted == labels).sum().item()

   print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
       100 * correct / total))

   # 输出分类图像结果
   classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
              'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

   def imshow(img):
       img = img / 2 + 0.5     # 反归一化
       npimg = img.numpy()
       plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
       plt.show()

   dataiter = iter(testloader)
   images, labels = dataiter.next()

   # 输出图片
   imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
   # 输出预测结果
   print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
   outputs = net(images)
   _, predicted = torch.max(outputs, 1)
   print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
                                 for j in range(4)))

以上就是基于 PyTorch 对 CIFAR-10 数据集进行分类的完整代码。你可以根据需要进行修改和优化。