自定义卷积神经网络进行垃圾分类，本竞赛所用训练和测试图片均来自生活场景。总共四十个类别，类别和标签对应关系在训练集中的dict文件里。图片中垃圾的类别，格式是“一级类别/二级类别”，二级类别是具体的垃圾物体类别，也就是训练数据中标注的类别，比如一次性快餐盒、果皮果肉、旧衣服等。一级类别有四种类别：可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾。 数据文件包括训练集(有标注)和测试集(无标注)，训练集的所有图片分别保存在train文件夹下面的0-39个文件夹中，文件名即类别标签，测试集共有400张待分类的垃圾图片在test文件夹下，testpath.txt保存了所有测试集文件的名称，格式为：name+\n。提交结果的格式如下： 每一行为：图像名 标签 test1.jpg 29

这是一个非常有意义的竞赛项目，可以通过自定义卷积神经网络来实现垃圾分类。根据题目描述，我们需要训练一个模型来对垃圾图片进行分类。训练数据包括四十个类别，每个类别对应一个文件夹，并且有一个dict文件来对应每个类别和标签。测试数据包括400张待分类的垃圾图片，需要将它们分类并输出结果。

首先，我们需要将训练数据读入内存。可以使用Python的PIL库来读取图片，并将它们转换为numpy数组。然后，我们可以使用PyTorch来搭建卷积神经网络模型，并使用训练数据来训练模型。在训练过程中，我们可以使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。

测试数据的分类可以通过以下步骤实现：读取每张图片并将其转换为numpy数组，将其输入到训练好的模型中进行分类，然后将分类结果输出到文件中。

最后，我们需要将分类结果按照指定格式保存到文件中。可以使用Python的文件操作来实现这一步骤。

代码框架如下：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import os
from PIL import Image
import numpy as np

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        # 定义卷积层和全连接层

    def forward(self, x):
        # 定义前向传播过程

# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose(
    [transforms.Resize((224, 224)),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])

# 加载训练数据
train_data = []
labels = {}
with open('dict.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        label, name = line.strip().split()
        labels[name] = label
        for filename in os.listdir(os.path.join('train', name)):
            img = Image.open(os.path.join('train', name, filename))
            train_data.append((transform(img), int(label)))

# 定义训练器
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=2)

# 定义模型和损失函数
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    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 % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

# 加载测试数据
test_data = []
with open('testpath.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        filename = line.strip()
        img = Image.open(os.path.join('test', filename))
        test_data.append((transform(img), filename))

# 进行分类
results = []
for data in test_data:
    input, filename = data
    output = net(input)
    predicted = torch.argmax(output).item()
    results.append((filename, predicted))

# 保存结果
with open('results.txt', 'w') as f:
    for result in results:
        filename, predicted = result
        label = labels[str(predicted)]
        f.write('{} {}\n'.format(filename, label))

需要注意的是，上面的代码只是一个框架，需要根据具体的数据和模型进行调整和修改。同时，训练卷积神经网络需要较大的计算资源和时间，建议在GPU上进行训练。