通过IMAGENET预训练模型，并且模型参数已经保存到了best_checkpoint.pth文件中。读取文件夹中的训练集图像，并使用预训练的模型来进行图像预处理。然后，我们使用预训练模型对每个图像进行预测，并打印输出预测结果。完整代码

好的，以下是完整的代码实现：

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

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet50', pretrained=True)

# 加载图像预处理器
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]
    )
])

# 读取文件夹中的训练集图像
data_dir = 'path/to/data/dir'
images = [os.path.join(data_dir, f) for f in os.listdir(data_dir) if os.path.isfile(os.path.join(data_dir, f))]

# 对每个图像进行预测
for image_path in images:
    # 加载图像
    image = Image.open(image_path)
    
    # 进行图像预处理
    input_tensor = transform(image)
    input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)  # 添加 batch_size 的维度
    
    # 将输入数据传入预训练模型中进行预测
    with torch.no_grad():
        output = model(input_batch)
    
    # 打印输出预测结果
    probabilities = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)
    _, predicted_class = torch.max(output.data, 1)
    
    print(f"Predicted class for {image_path}: {predicted_class}")

这个代码实现中，我们使用 PyTorch 加载了 ResNet-50 预训练模型，并使用 ImageNet 数据集进行了预训练。然后，我们使用 torchvision.transforms 模块中提供的图像预处理器来对读取的图像进行预处理，使其适合输入到模型中进行预测。最后，我们使用预训练模型对每个图像进行预测，并打印输出预测结果。