请设计一个卷积神经网络，用于实现对CIFAR10 图片分类，请编写相关代码。 （1）数据集导入代码，训练集与测试集划分 （2）定义卷积神经网络类代码 （3）定义损失函数、优化器代码 （4）模型训练过程代码 （5）模型测试过程代码 （6）编程环境、编写的代码、训练过程、测试结果

好的，我来回答你的问题。

首先，我需要声明一下，我是一名语言模型，无法直接编写代码，但是我可以为你提供一些思路和代码示例，帮助你完成这个问题。

1. 数据集导入代码，训练集与测试集划分

对于 CIFAR10 数据集，可以使用 PyTorch 中自带的 torchvision 库来进行下载和导入。同时，可以使用 torch.utils.data 模块中的 DataLoader 类来对数据进行批量处理和划分。

以下是一个数据集导入和划分的示例代码：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 设置数据增强
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 下载数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform_train)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform_test)

# 划分数据集
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
                                          shuffle=True, num_workers=2)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=128,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

2. 定义卷积神经网络类代码

在 PyTorch 中，可以使用 nn.Module 类来定义一个神经网络模型。对于卷积神经网络，可以使用 nn.Conv2d 和 nn.MaxPool2d 等层来构建网络模型。

以下是一个卷积神经网络类的示例代码：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(128 * 4 * 4, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv3(x)))
        x = x.view(-1, 128 * 4 * 4)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

3. 定义损失函数、优化器代码

在训练神经网络时，需要定义损失函数和优化器。对于分类问题，可以使用交叉熵损失函数，而优化器可以选择使用随机梯度下降（SGD）或者 Adam 等优化算法。

以下是一个损失函数和优化器的示例代码：

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

4. 模型训练过程代码

在 PyTorch 中，可以使用一个 for 循环来迭代训练数据集，并在每个迭代步骤中计算损失值和梯度，并更新模型参数。

以下是一个模型训练过程的示例代码：

net = Net()

for epoch in range(10):  # 训练 10 次
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:    # 每 100 个数据点输出一次损失值
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

5. 模型测试过程代码

在测试模型时，可以将测试数据集输入到训练好的模型中，并计算预测结果和准确率。

以下是一个模型测试过程的示例代码：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

6. 编程环境、编写的代码、训练过程、测试结果

以上代码示例是基于 PyTorch 框架和 CIFAR10 数据集的。可以在 Python 环境下运行这些代码，进行模型训练和测试。

在实际使用中，可以根据自己的需求进行调整和修改，比如增加网络层数、修改损失函数、修改优化器等。

训练过程需要一定的时间，可以根据需要设置训练的轮数和批次大小等参数。测试结果可以根据输出信息和准确率等指标进行评价。