假设我现在要使用pytorch框架做深度学习，已知我有一些火焰图像，还有一个csv文件，命名为"CDS.csv"，在这个csv文件中有一列参数，标题为“temperature”，一张火焰图像对应“temperature”列下面的一行参数，也就是说，我要通过图像识别，使卷积神经网络在接收到火焰图像时，自动判断它对应的参数是多少，不使用CUDA，使用CPU加速，请以此为背景，写出完整的代码，并给每一行代码加上注释，并且解释每个变量代表的含义

好的，以下是您需要的代码及注释解释：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
import pandas as pd
from PIL import Image

# 定义数据集类
class FlameDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, csv_file, root_dir, transform=None):
        self.data = pd.read_csv(csv_file)
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = os.path.join(self.root_dir, str(idx)+'.jpg')
        image = Image.open(img_name)
        temperature = self.data.iloc[idx, 0]  # 获取对应的温度值
        if self.transform:
            image = self.transform(image)
        return image, temperature

# 定义卷积神经网络模型
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)  # 输入通道数为3，输出通道数为6，卷积核大小为5
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)  # 最大池化层，窗口大小为2，步幅为2
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)  # 输入通道数为6，输出通道数为16，卷积核大小为5
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)  # 全连接层，输入大小为16*5*5，输出大小为120
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)  # 全连接层，输入大小为120，输出大小为84
        self.fc3 = nn.Linear(84, 1)  # 全连接层，输入大小为84，输出大小为1

    def forward(self, x):
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))  # 卷积 -> 激活 -> 池化
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))  # 卷积 -> 激活 -> 池化
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)  # 展开为一维向量
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))  # 全连接 -> 激活
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))  # 全连接 -> 激活
        x = self.fc3(x)  # 全连接
        return x

# 数据增强
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomVerticalFlip(),
    transforms.ToTensor()
])

# 实例化数据集
dataset = FlameDataset(csv_file='CDS.csv', root_dir='images/', transform=transform)

# 实例化数据加载器
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True)

# 实例化模型
model = CNN()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.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(dataloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels.float().unsqueeze(1))
        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

print('Finished Training')

代码解释如下：

- `torch`、`torch.nn`、`torch.optim`、`torchvision.transforms`、`pandas`、`os`、`PIL.Image`都是Python库，需要提前安装。
- `FlameDataset`是一个继承自`torch.utils.data.Dataset`的类，用于加载火焰图像和对应的温度值。
- `CNN`是一个继承自`nn.Module`的类，用于定义卷积神经网络模型。
- `transforms`是数据增强的操作，包括随机水平翻转、随机竖直翻转、转换为张量。
- `dataset`是`FlameDataset`类的实例，指定了csv文件和图像文件夹，并传入了数据增强操作。
- `dataloader`是`torch.utils.data.DataLoader`类的实例，用于批量加载数据。
- `model`是`CNN`类的实例，即卷积神经网络模型。
- `criterion`是损失函数，采用均方误差损失。
- `optimizer`是优化器，采用随机梯度下降算法。
- 训练模型时，将数据通过数据加载器传入模型进行训练，每个batch的大小为4，共训练10个epoch。