分别给我写出训练coco数据集的图像分类训练和预测函数代码

训练 COCO 数据集的图像分类模型的一般流程如下：

1. 准备训练数据和标签：首先，你需要从 COCO 数据集中下载图像和对应的标签。你可以使用 COCO API 来解析数据集的标注文件，并将图像和标签存储在 NumPy 数组或者 PyTorch 张量中。

2. 定义模型和损失函数：接下来，你需要定义模型的结构，并选择一个合适的损失函数。例如，你可以使用一个卷积神经网络（CNN）作为你的模型，并使用交叉熵损失函数作为你的损失函数。

3. 选择优化器和学习率：在开始训练之前，你还需要选择一个优化器和调整学习率。常用的优化器有 SGD、Adam 和 RMSprop。

4. 开始训练：然后，你就可以开始训练你的模型了。在训练过程中，你需要不断地对训练数据进行前向传播，计算损失，然后使用优化器调整模型的参数。通常，你需要遍历多次训练数据，称之为一个 epoch。

5. 在验证集上评估模型：在训练过程中