图像分类是计算机视觉的经典任务，PyTorch提供了丰富的工具。本文以CIFAR-10数据集为例，演示全流程。
首先，加载数据集。torchvision库内置了CIFAR-10，可设置transform进行数据增强，如随机翻转、裁剪、归一化等。使用DataLoader分批次加载，提高训练效率。
模型构建方面，推荐使用预训练的ResNet18进行迁移学习。从torchvision.models导入resnet18，修改最后一层全连接，输出10类。冻结前几层参数，只训练分类头，可以加快训练速度并防止过拟合。
训练过程：定义损失函数（交叉熵损失）和优化器（SGD或Adam）。设置学习率调度器，如StepLR或CosineAnnealingLR。训练若干epoch，监控训练损失和验证准确率。注意使用GPU加速，将模型和数据移动到cuda设备。
模型保存：使用torch.save保存模型参数，或保存整个模型。推荐只保存参数，便于加载和修改。
模型部署：将模型转换为ONNX格式，使用torch.onnx.export。然后可以用ONNX Runtime进行推理，支持多种平台。或者使用TorchServe部署为REST API，方便集成到应用。
常见问题：过拟合时增加数据增强或正则化；学习率设置不当导致不收敛，可尝试自动搜索或使用预训练模型。注意不同硬件上的兼容性，确保模型输入尺寸与训练时一致。
通过本案例，你可以掌握PyTorch图像分类的核心技能，并扩展到其他数据集和任务。