请帮我写一份图像分类的模型训练代码 使用pytorch，并告诉我训练方法和模型使用方法，每条代码都需要详细的注释

当然可以！以下是一个详细注释的图像分类模型的训练代码，使用PyTorch和CIFAR-10数据集作为示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets

# 定义超参数
num_epochs = 10
batch_size = 64
learning_rate = 0.001

# 下载和预处理CIFAR-10数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True,
                                 transform=transforms.Compose([
                                     transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 随机水平翻转
                                     transforms.RandomCrop(32, padding=4),  # 随机裁剪
                                     transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
                                     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))  # 归一化
                                 ]))
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size,
                                           shuffle=True, num_workers=2)

test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True,
                                transform=transforms.Compose([
                                    transforms.ToTensor(),
                                    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
                                ]))
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size,
                                          shuffle=False, num_workers=2)

# 定义模型架构
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 512)
        self.relu3 = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = self.relu2(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 64 * 8 * 8)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu3(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
total_step = len(train_loader)
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'
                  .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(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: {} %'.format(100 * correct / total))

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt')

训练方法：在训练循环中，模型通过前向传播计算输出，并使用交叉熵损失函数计算损失。然后使用反向传播计算梯度，并使用优化器更新模型参数。每个epoch结束后，在测试集上评估模型。最后，将模型保存到文件中。

模型使用方法：在使用模型进行预测时，加载保存的模型权重文件，然后将输入数据传递给模型的forward()方法，以获取模型的输出。在本例中，我们使用了CIFAR-10数据集作为示例，但你可以根据自己的需求修改数据集和模型架构。