使用PyTorch VGG11模型进行CIFAR-10数据集的图像识别（含训练及单张图片预测）
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简介：
本项目利用PyTorch框架下的VGG11模型，针对CIFAR-10数据集开展图像分类任务，涵盖模型训练与评估，并实现对单张图片的实时预测功能。
在编写VGG代码的过程中，首先需要定义一个 `vgg_block(n, in_channels, out_channels)` 方法来构建每个block内的卷积层与池化层结构：
- 参数`n`表示该block中包含的卷积层数量；
- 参数`in_channels`代表输入数据的通道数；
- 参数`out_channels`则指明输出特征图中的通道数量。
定义好单个block后，还需要创建一个方法将这些块组合起来。为此我们设计了一个名为 `vgg_stack(num_convs, channels)` 的函数：
```python
def vgg_stack(num_convs, channels):
# 在这里实现具体的堆叠逻辑...
```
其中`num_convs`是一个元组或列表，它指定了每个block内卷积层的数量；而`channels`则定义了各个block间输入输出通道数的变化。
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