用pycharm实现一个图片识别页面，模型为自定义，类型为pth,具体实现代码

首先，我们需要安装必要的依赖包：

pip install flask torch torchvision pillow

接下来，我们创建一个名为 `app.py` 的文件，并将以下代码添加到文件中：

import os
from flask import Flask, request, jsonify
from PIL import Image
import torch
import torchvision.transforms as transforms

app = Flask(__name__)

# 加载模型
model = torch.load('model.pth', map_location='cpu')

# 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])

# 图片识别接口
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # 获取上传的图片
    file = request.files['file']
    img = Image.open(file.stream)

    # 图片预处理
    img_t = transform(img)
    batch_t = torch.unsqueeze(img_t, 0)

    # 预测图片类别
    model.eval()
    out = model(batch_t)
    _, index = torch.max(out, 1)
    label = index.tolist()[0]

    # 返回结果
    return jsonify({'label': label})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

在这个代码中，我们首先加载自定义模型（这里假设模型文件为 `model.pth`），然后定义了一个接口 `/predict`，用于接收 POST 请求并返回图片的识别结果。

接口的实现非常简单，我们首先获取上传的图片，然后对图片进行预处理，最后使用模型进行预测，并将结果返回给调用者。

最后，我们可以通过运行 `python app.py` 命令启动应用程序。当应用程序启动后，我们可以通过访问 `http://localhost:5000/predict` 接口来上传图片并获取识别结果。