请给我完整代码：掌握卷积神经网络的设计原理，掌握卷积神经网络的使用方法，使用PyTorch编程框架实现VGG19网络，并在VGG19网络上实现图像分类。 1.使用PyTorch搭建VGG19网络。 2.进行模型训练，并实现图像分类。

以下是使用PyTorch实现VGG19网络并进行图像分类的简单代码示例。请注意，为了运行此代码，你需要安装PyTorch库以及其相关的数据集如ImageFolder等。这里只提供了一个基础框架：

# 导入必要的库
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.models.vgg import vgg19
from torchvision.datasets import ImageFolder

# 设定超参数
num_classes = 10  # 更改为你需要分类的类别数
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 数据预处理
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]),
])

# 加载数据集
dataset = ImageFolder(root='path_to_your_dataset', transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 初始化VGG19模型，去掉最后的全连接层（因为我们将在适当位置添加自定义分类器）
vgg19_model = vgg19(pretrained=True).features
vgg19_model.eval()
for param in vgg19_model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 添加自定义分类器
classifier = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(vgg19_model.output_features, num_classes),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.LogSoftmax(dim=1)
)
vgg19_model.classifier = classifier

# 将模型移动到设备
vgg19_model.to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.NLLLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(vgg19_model.classifier.parameters(), lr=0.001)

# 训练过程
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for images, labels in dataloader:
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)

        # 前向传播
        logps = vgg19_model(images)
        loss = criterion(logps, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 打印进度信息
        if (epoch + 1) % 5 == 0:
            print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}")

# 测试
with torch.no_grad():
    test_dataset = ImageFolder('path_to_test_dataset', transform=transform)
    test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_dataloader:
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        outputs = vgg19_model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print(f"Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {100 * correct / total}%")