假设我现在要使用pytorch框架做深度学习，已知我有一些火焰图像，还有一张excel表格，命名为"CDS.csv"，在表格中有一列参数，标题为“temperature”，一张火焰图像对应表格中的一行参数，也就是说，我要通过图像识别，使卷积神经网络在接收到火焰图像时，自动判断它对应的参数是多少，不使用GPU，使用CPU加速，请以此为背景，写出完整的代码，并加上注释，并且解释每个变量代表的含义

首先，需要导入必要的库，包括pytorch、torchvision、pandas、numpy和os。其中，torchvision中包含了常用的图像数据集、模型架构、预处理方法等。

import torch
import torchvision
import pandas as pd
import numpy as np
import os

接着，需要定义一个数据集类，用于加载图像和对应的参数。该类继承自torch.utils.data.Dataset，并实现了__len__和__getitem__方法。__len__返回数据集的大小，__getitem__返回指定索引对应的图像和参数。

class FlameDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, csv_file, root_dir, transform=None):
        self.df = pd.read_csv(csv_file)
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.df)

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = os.path.join(self.root_dir, self.df.iloc[idx, 0])
        image = Image.open(img_name)
        temperature = self.df.iloc[idx, 1]
        sample = {'image': image, 'temperature': temperature}

        if self.transform:
            sample['image'] = self.transform(sample['image'])

        return sample

接下来，需要定义一个卷积神经网络模型。这里我们采用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层、两个池化层和两个全连接层。

class FlameCNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(FlameCNN, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1)
        self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(32 * 28 * 28, 256)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(256, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 28 * 28)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

接着，需要对图像进行预处理，以便输入到卷积神经网络中。这里采用了torchvision中的transforms库，对图像进行了缩放、裁剪、标准化等操作。

transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.Resize((224, 224)),
    torchvision.transforms.RandomCrop((200, 200)),
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                     std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

然后，需要实例化数据集和模型，并将数据集加载到一个数据加载器中。这里使用了torch.utils.data.DataLoader类，可以方便地对数据进行批次处理和数据增强。

dataset = FlameDataset('CDS.csv', 'flame_images', transform=transform)
model = FlameCNN()
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

接下来，需要定义损失函数和优化器。这里使用了均方误差损失函数和随机梯度下降优化器。

criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

接着，需要训练模型。这里采用了轮数为5的循环，每轮中对数据集进行遍历，并计算损失、反向传播、更新参数等操作。

num_epochs = 5
for epoch in range(num_epochs):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(dataloader, 0):
        inputs = data['image']
        labels = data['temperature']
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 10 == 9:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 10))
            running_loss = 0.0

最后，可以使用训练好的模型对新的火焰图像进行预测，得到对应的参数值。

model.eval()
with torch.no_grad():
    inputs = transform(Image.open('new_flame.jpg')).unsqueeze(0)
    outputs = model(inputs)
    print('Temperature: %.2f' % outputs.item())

在这个例子中，我们使用了一个简单的卷积神经网络模型对火焰图像进行分类，预测对应的参数值。这个例子可以帮助我们了解如何使用pytorch框架进行深度学习，以及如何构建数据集、模型、损失函数和优化器等组件。