请帮我设计一个基于百度AI studio平台的卷积神经网络的瓜果缺陷检测的程序

设计步骤如下：

1. 数据集准备：收集大量瓜果图片，并按照有无缺陷进行标注。将数据集分为训练集和测试集。

2. 网络设计：选择合适的卷积神经网络模型，例如ResNet、VGG等，并根据数据集情况进行调整优化。

3. 网络训练：使用训练集对网络进行训练，并进行验证和调整，直至达到较高的准确率。

4. 网络测试：使用测试集对训练好的网络进行测试，评估其准确率和性能。

5. 部署应用：将模型部署到百度AI studio平台上，提供在线瓜果缺陷检测服务，用户上传瓜果图片即可得到检测结果。

6. 持续优化：根据用户反馈和数据集变化，持续优化模型，提高检测准确率和性能。

代码示例：

以下是一个简单的代码示例，仅供参考：

import paddle
from paddle.vision.transforms import Compose, Normalize
from paddle.vision.datasets import ImageFolder
from paddle.vision.models import resnet50

# 数据集准备
train_dataset = ImageFolder('train_data', transform=Compose([
    Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
]))
test_dataset = ImageFolder('test_data', transform=Compose([
    Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
]))

# 网络设计
model = resnet50(num_classes=2)

# 网络训练
optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())
loss_fn = paddle.nn.CrossEntropyLoss()
trainer = paddle.Trainer(model=model, optimizer=optimizer, loss_fn=loss_fn)

train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = paddle.io.DataLoader(test_dataset, batch_size=32)

trainer.train(train_loader, epochs=10, verbose=1, save_dir='model')

# 网络测试
trainer.test(test_loader, verbose=1)

# 部署应用
from paddle.vision.models import load_imagenet_pretrained
from paddle.vision.transforms import Resize, ToTensor

model = load_imagenet_pretrained('resnet50', num_classes=2)
model.eval()

transform = Compose([
    Resize((224, 224)),
    ToTensor(),
    Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

def predict(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    image = transform(image)
    image = paddle.unsqueeze(image, axis=0)

    with paddle.no_grad():
        output = model(image)
        output = paddle.nn.functional.softmax(output)

    return output.numpy()[0]

以上代码仅供参考，实际应用需要根据具体情况进行调整和优化。