pytorch将已知的图片数据集作为训练集和测试集，构建并且训练分类模型后，将一张未知图片分类的代码

可以参考以下代码，假设我们已经构建好了一个名为`model`的分类模型，未知图片的路径为`image_path`：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载图片并进行预处理
image = Image.open(image_path)
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])])
image = transform(image)

# 将图片加入一个大小为1的batch中，并将其放入设备中
image = image.unsqueeze(0)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
image = image.to(device)

# 使用模型进行预测
model.eval()
with torch.no_grad():
    output = model(image)
    
# 获取预测结果
pred = output.argmax(dim=1)

这段代码中，我们首先使用`transforms`库对图片进行预处理，将其缩放到256x256大小，然后从中心裁剪出224x224大小的图片，并将其转换为PyTorch张量。然后我们使用`model.eval()`将模型设置为评估模式，并使用`with torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算，从而节省内存。最后，我们使用`.argmax(dim=1)`方法获取模型输出的类别预测结果。