通过./cifar_net.pth文件生成32*32图像的标签

如果你使用`torch.save`保存了一个已经训练好的CIFAR-10分类模型，并将其保存在`cifar_net.pth`文件中，你可以使用以下代码加载模型并对图像进行分类：

import torch
import torchvision.transforms as transforms

from models import Net # 自定义的模型

# 加载CIFAR-10数据集
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

# 实例化模型
model = Net()
model.load_state_dict(torch.load('./cifar_net.pth'))
model.eval()

# 对测试集中的图像进行分类
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()
outputs = model(images)

# 输出预测结果
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
                              for j in range(4)))

在这个示例代码中，我们从`cifar_net.pth`文件中加载了一个已经训练好的CIFAR-10分类模型，并使用`model.eval()`将模型切换到评估模式。然后，我们从测试集中加载了一批图像，将它们输入模型，得到模型的输出，并使用`torch.max`函数找到每张图像的预测类别。最后，我们将预测结果输出到控制台中。

需要注意的是，这里的`models.Net()`是一个自定义的模型，你需要根据你自己的模型进行相应的修改。同时，需要确保你的模型能够处理32*32像素的图像。