构建一个从图片到模型的Paddlecls，并且是使用cpu版本的，从零开始

要从零开始构建一个使用CPU版本的PaddleClas模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装PaddlePaddle：首先，您需要安装PaddlePaddle深度学习框架。您可以按照PaddlePaddle官方文档提供的指南进行安装，确保选择适合您操作系统和硬件的版本。

2. 创建项目目录：在您喜欢的位置创建一个新的项目目录。

3. 准备数据集：准备您的图片数据集，将其划分为训练集和验证集，并按照PaddleClas的数据格式组织。

4. 数据预处理：对数据集进行预处理，例如调整大小、裁剪、归一化等。您可以使用PaddleClas提供的预处理工具来进行数据预处理。

5. 构建模型：使用PaddleClas提供的模型定义，构建您的分类模型。您可以选择不同的预训练模型，并根据您的需求进行微调或训练。

6. 训练模型：使用准备好的训练集和验证集，以及所选的优化算法和损失函数，对模型进行训练。请注意，在这个过程中，由于使用CPU版本，训练速度可能会较慢。

7. 评估模型：在训练完成后，使用验证集对模型进行评估，以了解其性能和准确度。

8. 模型预测：使用训练好的模型对新的图片进行预测和分类。

请注意，这只是一个简单的概述，每个步骤都有更详细的操作和代码实现。您可以参考PaddleClas的官方文档和示例代码，以获取更具体的指导和实现细节。