基于已训练好的CIFAR模型.pth文件将500张32*32像素的图片进行识别并将图片和标签组成键值对保存的代码

好的，请确保已经安装好了PyTorch库和其他必要的Python库，然后可以使用以下代码实现你的需求：

import torch
import torchvision
from torchvision import transforms

# 加载已训练好的模型
model = torch.load('cifar_model.pth')
model.eval()

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 加载数据集
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False)

# 预测每张图片的标签并保存为键值对
results = {}
with torch.no_grad():
    for i, data in enumerate(loader, 0):
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        results[i] = (inputs.squeeze().numpy(), predicted.numpy()[0])

# 保存结果
torch.save(results, 'cifar_results.pth')

这里假设已经有了一个名为cifar_model.pth的模型文件，它是在CIFAR-10数据集上预训练的。代码会将500张测试集图片加载进来，并使用已训练好的模型进行预测，最后将每张图片和其对应的标签组成的键值对保存为cifar_results.pth文件。注意，这里的预测结果是将模型输出的10维向量中最大值所对应的下标作为预测结果，而不是将输出的向量作为预测结果。