如果新的图片是由用户上传的呢？该如何应用

如果新的图片是由用户上传的，需要将其预处理成与训练集中的图像相同的格式，然后输入到训练好的模型中进行分类。具体步骤如下：

1. 加载训练好的模型

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)
model.fc = torch.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)
model.load_state_dict(torch.load('path/to/model.pth'))
model.eval()

其中，`path/to/model.pth` 是训练好的模型的路径。

2. 对用户上传的图片进行预处理

import io
import requests
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

url = 'https://example.com/image.jpg'
response = requests.get(url)
image = Image.open(io.BytesIO(response.content)).convert('RGB')

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

image = transform(image)
image = image.unsqueeze(0)

其中，`https://example.com/image.jpg` 是用户上传的图片的 URL，`num_classes` 是训练集中的类别数量。

3. 对预处理后的图片进行分类

with torch.no_grad():
    output = model(image)
    _, predicted = torch.max(output.data, 1)

class_name = class_names[predicted.item()]

其中，`class_names` 是训练集中所有类别的名称列表，`predicted.item()` 是模型对图片进行分类后预测出的类别标签。

注意，如果用户上传的图片与训练集中的图片有很大的差异，模型的分类效果可能会变差。因此，在实际应用中，需要对用户上传的图片进行一些限制，例如只允许上传特定类别的图片。