通过IMAGENET预训练模型，并且模型参数已经保存到了best_checkpoint.pth文件中。读取训练集图像，并使用预训练的模型来进行图像预处理。然后，我们使用预训练模型对每个图像进行预测，并打印输出预测结果。完整代码

好的，以下是使用PyTorch读取图像、预处理、预测和输出预测结果的完整代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet50', pretrained=True)
model.eval()

# 定义预处理函数
preprocess = 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])
])

# 读取图像并进行预测
img = Image.open('image.jpg')
img_tensor = preprocess(img)
img_tensor = img_tensor.unsqueeze(0)
with torch.no_grad():
    output = model(img_tensor)

# 输出预测结果
_, predicted = torch.max(output.data, 1)
print('Predicted class:', predicted.item())

请将`image.jpg`替换为您要预测的图像文件名，并将此代码保存为Python文件运行即可。注意，您需要先安装PyTorch和Pillow库。