model = GoogleNet(num_classes=10) # num_classes指定分类的类别数 input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 输入图片大小为224x224 output = model(input) pred = output.argmax(dim=1) print(pred)是在哪里输入数据集的呢

这段代码并没有输入数据集，它只是定义了一个GoogleNet模型，并使用随机生成的数据（大小为1x3x224x224）对模型进行了测试，输出了预测结果。

如果你想在自己的数据集上进行训练和测试，你需要先将数据集转化为PyTorch的Dataset格式，然后再使用DataLoader对数据进行批处理和加载。然后，你需要定义损失函数和优化器，并使用训练数据对模型进行训练，使用测试数据对模型进行评估。代码大致如下：

train_dataset = MyDataset(train_data)
test_dataset = MyDataset(test_data)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

model = GoogleNet(num_classes=10)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Epoch {}, Test Accuracy: {} %'.format(epoch+1, 100 * correct / total))

其中，MyDataset是你自己定义的数据集类，用于将数据集转化为PyTorch的Dataset格式。train_data和test_data是你自己准备的训练集和测试集数据。在训练阶段，我们使用Adam优化器对模型进行优化，使用交叉熵损失函数计算损失。在测试阶段，我们通过计算正确分类的样本数来评估模型的性能。