使用PyTorch中的VGG16模型对预训练的VGG-16网络进行图像分类，请给出完整python代码

好的，以下是使用PyTorch中的VGG16模型对预训练的VGG-16网络进行图像分类的完整Python代码：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 加载预训练的VGG-16模型
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)

# 设置要进行图像分类的数据集的路径
data_path = 'path/to/your/dataset'

# 定义数据预处理的操作
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])])

# 加载数据集
dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root=data_path, transform=transform)

# 定义数据加载器
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)

# 定义分类标签
classes = dataset.classes

# 设定设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 将模型移动到设备上
vgg16.to(device)

# 开始测试
with torch.no_grad():
    for i, data in enumerate(dataloader, 0):
        # 获取图像和标签数据
        images, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)

        # 运行VGG-16模型进行分类
        outputs = vgg16(images)

        # 获取预测结果
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)

        # 显示预测结果
        print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]] for j in range(4)))