使用飞桨实现图像分类任务

任务背景

图像分类是计算机视觉的基础任务，本文将使用ResNet模型实现CIFAR-10数据集的分类。

环境准备

pip install paddlepaddle-gpu==3.2

数据加载与预处理

import paddle.vision.datasets as datasets
train_dataset = datasets.CIFAR10(mode='train', transform=transforms.ToTensor())

模型定义

from paddle.vision.models import resnet50
model = resnet50(pretrained=False, num_classes=10)

模型训练与评估

...

## 文档贡献流程

飞桨采用GitFlow工作流管理文档更新，贡献者需遵循标准流程提交变更。

### 基本步骤

1. **Fork仓库**：在GitCode上创建个人分支
2. **克隆代码**：
```bash
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pa/Paddle
cd Paddle

3. 创建分支：使用feature/doc-xxx命名格式
4. 提交修改：确保通过pre-commit检查
5. 发起PR：提交到develop分支并指定 reviewer

详细流程参见：CONTRIBUTING.md

质量控制

• 文档修改需通过格式检查和内容评审
• 代码示例必须可运行，且与文档描述一致
• 重大变更需同步更新中英文版本

常见问题与解决方案

文档格式错误

问题：提交PR时提示格式检查失败
解决：安装pre-commit钩子自动修复格式问题

pip install pre-commit
pre-commit install