基于pytorch的水果图像识别与分类系统的设计与实现，数据集使用Fruits 360,要求编写转换函数对数据集进行数据增强，模型要实现标准量化和批量归一化，并且实现权重衰减，梯度裁剪和Adam优化，最后将训练好的模型保存下来，并利用该模型实现一个有前后端的分类系统

好，这是一个比较复杂的项目，需要分好几个步骤来实现。

1. 数据集备

首先需要下载Fruits 360数据集，可以从官网或Kaggle上下载。

然后需要对数据集进行预处理和数据增强，这可以通过使用torchvision.transforms来实现。具体的数据增强方法可以包括：随机水平翻转、随机垂直翻转、随机旋转、随机裁剪、随机缩放等方法。

2. 模型设计

可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现水果图像的识别和分类任务。在模型设计中需要考虑到模型的深度、卷积核大小、池化层大小、激活函数的选择等因素。

同时，为了提高模型的效果，可以使用标准量化和批量归一化来对模型进行优化。标准量化是将输入数据进行标准化处理，使其均值为0，方差为1，这样可以提高模型的稳定性和收敛速度。批量归一化是在每个批次的数据中对每个特征进行归一化处理，可以减少模型的过拟合。

还需要使用权重衰减来对模型进行正则化，防止出现过拟合现象；使用梯度裁剪来解决梯度爆炸的问题；使用Adam优化算法来加速模型的收敛。

3. 模型训练和保存

使用PyTorch中的DataLoader来加载数据集，然后使用定义好的CNN模型进行训练。在训练过程中需要设置好优化器、损失函数、学习率、权重衰减和梯度裁剪等参数。

训练完成后，需要将训练好的模型保存下来，可以使用PyTorch的save函数将模型参数保存到本地。

4. 前后端交互

可以使用Flask框架搭建一个简单的web应用程序，实现前后端交互。在前端页面中，可以上传一张水果的图片，然后将该图片传递给后端进行分类。

在后端中，可以使用保存的模型参数来加载模型，然后将上传的图片进行预处理，然后将预处理后的图片输入到已经训练好的模型中进行分类，最终将分类结果返回给前端页面。

以上就是基于PyTorch的水果图像识别与分类系统的设计和实现的步骤。