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实现一个完整的图像分类任务，大致需要分为五个步骤：
1、选择开源框架
目前常用的深度学习框架主要包括tensorflow、keras、pytorch、mxnet,caffe等；
2、构建并读取数据集
根据任务需求搜集相关图像搭建相应的数据集，常见的方式包括：网络爬虫、实地拍摄、公共数据使用等。随后根据所选开源框架读取数据集。
3、框架搭建
选择合适的网络模型、损失函数以及优化方式，以完成整体框架的搭建
4、训练并调试参数
通过训练选定合适超参数
5、测试准确率
在测试集上验证模型的最终性能
Pytorch中封装了相应的数据读取的类函数，通过调用torch.utils.data.Datasets函数，则可以实现读取功能。
需要特别强调的是对图像进行去均值处理，很多同学不明白为何要减去均值，其主要的原因是图像作为一种平稳的数据分布，通过减去数据对应维度的统计平均值，可以消除公共部分，以凸显个体之间的特征和差异。
损失函数则选择交叉熵损失函数
优化方式选择SGD、Adam优化两种
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