初学者介绍了使用pytorch2.0进行图像分类的实践案例。内容包括数据集的准备、卷积神经网络的搭建、训练和测试的过程，以及模型的保存和加载。本案例使用CIFAR-10数据集，包含10类彩色图像，使用简单卷积神经网络，包含2个卷积层和2个全连接层，并使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数。在优化过程中，使用随机梯度下降优化器。本案例支持在GPU和CPU上运行，可自动切换。