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迁移学习（Transfer Learning）是通过使用一个预训练模型来快速训练一个新的网络模型，通常应用于数据集较小或计算资源较少的情况下。在 PyTorch 中，由于 torchvision 库中已经内置了一些经典的预训练模型，因此我们可以通过简单的调用函数来实现迁移学习。

下面是一个基于 PyTorch 进行迁移学习的简单教程。

首先，我们需要下载一些数据集。这里我们使用 PyTorch 中的 CIFAR-10 数据集，它包含 10 个类别的图像，每个类别有 6000 张 32x32 像素大小的彩色图像。可以使用如下代码从 torchvision 中加载并且预处理该数据集：

import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transformstransform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
testset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)

接下来，我们可以使用这个数据集来训练一个新模型。如果我们想使用迁移学习，我们可以选择一个预训练的模型，例如 ResNet18：

import to