使用深度学习框架Pytorch，在ImageNet预训练图像分类模型（例如Resnet18）基础上，对自己图像分类数据集进行迁移学习（transfer learning）微调（fine-tuning）训练，得到自己的图像分类模型。在训练过程中，记录训练集和测试集的损失函数、准确率、Precision、Recall、f1-score等评估指标，使用wandb可视化面板监控。为后续的新图像预测、测试集