D:\wjd这个路径下有800多张1000*1000的png格式的ovito三色图片，想按照一定的比例把图片划分为训练集和验证集，进行无监督自动分类，看看准确率，分类的结果保存到文件夹D:\jk里，resnet50模型进行训练，不用k-means方法聚类

好的，我理解了你的问题。针对你的需求，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块，包括PyTorch、PIL、numpy等。
2. 定义数据集类，继承自PyTorch的Dataset类，实现__getitem__和__len__方法，读取图片并进行预处理。
3. 定义数据增强方法，包括随机裁剪、随机翻转等，增强数据集的多样性。
4. 定义模型，使用PyTorch内置的ResNet50模型。
5. 定义训练方法，包括正向传播、反向传播、优化器等。
6. 定义验证方法，使用验证集验证模型的准确率。
7. 定义主函数，将数据集划分为训练集和验证集，进行模型训练和验证，将分类结果保存到指定文件夹。

具体实现细节可以参考以下代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import numpy as np
import os

# 定义数据集类
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, transform=None):
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform
        self.img_list = os.listdir(self.root_dir)

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

    def __getitem__(self, idx):
        img_name = os.path.join(self.root_dir, self.img_list[idx])
        img = Image.open(img_name).convert('RGB')
        if self.transform:
            img = self.transform(img)
        return img, idx

# 定义数据增强方法
train_transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

val_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.resnet50 = nn.Sequential(*list(torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet50', pretrained=True).children())[:-1])
        self.fc = nn.Linear(2048, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.resnet50(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 定义训练方法
def train(model, train_loader, criterion, optimizer):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    for inputs, _ in train_loader:
        inputs = inputs.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
    epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset)
    return epoch_loss

# 定义验证方法
def val(model, val_loader):
    model.eval()
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for inputs, targets in val_loader:
            inputs = inputs.to(device)
            outputs = model(inputs)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            correct += (predicted == targets.to(device)).sum().item()
    acc = correct / len(val_loader.dataset)
    return acc

# 定义主函数
if __name__ == '__main__':
    # 参数设置
    root_dir = r'D:\wjd'  # 数据集路径
    save_dir = r'D:\jk'  # 保存分类结果的文件夹路径
    train_ratio = 0.8  # 训练集比例
    num_classes = 10  # 分类数
    batch_size = 32
    num_epochs = 10
    lr = 0.001
    device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

    # 划分训练集和验证集
    dataset = MyDataset(root_dir, transform=train_transform)
    train_size = int(train_ratio * len(dataset))
    val_size = len(dataset) - train_size
    train_dataset, val_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, val_size])

    # 定义数据加载器
    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4)
    val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=4)

    # 定义模型、损失函数、优化器
    model = MyModel().to(device)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

    # 训练和验证
    best_acc = 0.0
    for epoch in range(num_epochs):
        train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer)
        acc = val(model, val_loader)
        print('Epoch [{}/{}], Train Loss: {:.4f}, Val Acc: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, train_loss, acc))
        if acc > best_acc:
            best_acc = acc
            torch.save(model.state_dict(), os.path.join(save_dir, 'best_model.pth'))

    # 将分类结果保存到文件夹
    model.load_state_dict(torch.load(os.path.join(save_dir, 'best_model.pth')))
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        for img_name in os.listdir(root_dir):
            img_path = os.path.join(root_dir, img_name)
            img = Image.open(img_path).convert('RGB')
            img_tensor = val_transform(img).unsqueeze(0).to(device)
            output = model(img_tensor)
            _, predicted = torch.max(output.data, 1)
            save_path = os.path.join(save_dir, str(predicted.item()))
            if not os.path.exists(save_path):
                os.makedirs(save_path)
            os.rename(img_path, os.path.join(save_path, img_name))

注意：以上代码只是一个示例，需要根据实际情况进行修改和完善。同时，在处理大量图片时，可能会遇到内存不足的问题，可以考虑使用PyTorch的DistributedDataParallel模块进行分布式训练。