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我们在哪里将标签传递给CNN图像分类器？

在传递标签给CNN图像分类器时，通常是在训练过程中或者预测过程中进行的。

在训练过程中，标签通常与图像数据一起作为训练样本输入给CNN模型。训练样本由图像数据和对应的标签组成，标签用于指示图像的类别或者所属的类别。在每次训练迭代中，CNN模型会根据输入的图像数据和标签进行前向传播和反向传播，通过优化算法来调整模型的权重和参数，以使模型能够更准确地预测图像的类别。

在预测过程中，标签通常不是直接传递给CNN图像分类器，而是通过模型的输出结果进行解释和推断。CNN模型会对输入的图像进行前向传播，得到一个概率分布或者预测结果，表示图像属于各个类别的概率或者最终的预测类别。根据模型输出的结果，可以将对应的标签与图像关联起来，从而得到图像的分类结果。

总结起来，标签在训练过程中用于指示图像的类别，与图像数据一起作为训练样本输入给CNN模型；在预测过程中，标签通过模型的输出结果进行解释和推断，从而得到图像的分类结果。

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