用 PyTorch 搭建一个可复用的 CNN 图像分类训练闭环

很多开发者第一次学习 CNN 时，容易停留在“卷积层提特征、池化层降维、全连接层分类”的概念层面；真正写训练代码时，却会遇到一组更工程化的问题：数据目录怎么组织、输入尺寸如何统一、训练和验证如何拆分、模型参数怎样保存、推理脚本如何复用训练时的预处理逻辑。