本文提供了一个基于PyTorch实现图像分类模型的完整代码，包括带有warmup的cosine学习率调整、多模型融合预测、利用Flask和Redis实现云端API部署、TTA模型蒸馏、标签平滑等功能。此外，还介绍了使用CNN提取特征并使用SVM、RF、MLP、KNN等分类器进行分类的方法，并提供了可视化特征层的实现。使用本文提供的代码可以方便地进行图像分类模型的训练、预测和部署。本文代码已上传至https://github.com/lxztju/pytorch-classification。