使用 torch 写图像分类有以下几个步骤:

1. 准备数据集: 将图像文件转换为 PyTorch 张量并为每个类别准备一个标签.

2. 定义模型: 选择一种图像分类模型 (如卷积神经网络) 并使用 PyTorch 定义它.

3. 训练模型: 使用训练数据集训练模型, 通常需要很多轮迭代才能达到较高的准确率.

4. 评估模型: 使用测试数据集评估模型的性能, 可以看准确率或损失.

5. 使用模型: 在新的图像上使用已训练的模型进行分类.

需要注意, 这只是一个大致的概述, 实际实现还有很多细节需要注意. 例如, 需要对数据进行预处理, 选择合适的损失函数和优化器, 调整超参数等.