如何使用PyTorch深度学习框架从网络上下载并实现经典的猫狗图像分类任务？

在PyTorch中实现猫狗图像分类任务通常涉及以下几个步骤：

1. **数据预处理**：
- 下载数据集，如ImageNet中的猫狗分类数据集，可以使用`torchvision.datasets`中的`CIFAR10`（小型）或`ImageFolder`（自定义目录下的图片）。
- 对图片进行预处理，包括缩放、裁剪、归一化等操作，可以使用`transforms`模块。

2. **构建模型**：
- 使用预训练的卷积神经网络（如ResNet、VGG或DenseNet），PyTorch库如`torchvision.models`提供了一些预训练模型。
- 可能需要调整模型结构以适应新的任务，比如去掉最后一层，添加全连接层，并设置适当的激活函数（如softmax用于多分类）。

3. **加载预训练权重**：
- 如果选择使用预训练模型，先将模型设为不可训练（`.eval()`），然后通过`.load_state_dict()`加载预训练的权值。

4. **定义损失函数和优化器**：
- 使用交叉熵作为损失函数，`torch.nn.CrossEntropyLoss`。
- 选择一个优化器，如SGD、Adam，`torch.optim.SGD`或`torch.optim.Adam`.

5. **训练循环**：
- 定义训练和验证函数，遍历数据集，前向传播、计算损失、反向传播并更新权重。
- 调整批量大小（batch size）、学习率以及其他超参数。

6. **评估和预测**：
- 在测试集上运行模型，计算准确率或其他指标。
- 对新图片进行预测时，对输入图片应用同样的预处理步骤，然后通过模型进行类别预测。

以下是一个简单的示例代码片段：

import torch
from torchvision import datasets, models, transforms

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

train_dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_train_data', transform=transform)
test_dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_test_data', transform=transform)

# 加载预训练模型并调整最后几层
model = models.resnet18(pretrained=True)
num_classes = len(train_dataset.classes) # 获取数据集类别数
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 训练、验证、优化和损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 进行训练
for epoch in range(num_epochs):
    # ...