pytorchのpretrainモデルで画像分類しようと思いググったのですが、
単純に画像分類させる方法が見当たらなかったので、
メモ代わりにコードを貼っておきます。
import numpy as np
import cv2
import torch
import torchvision.models as models
from torch.autograd import Variable

if __name__ == '__main__':

# ネットワーク生成
model = models.vgg16(pretrained=True)
model.cuda()

# 画像入力
img = cv2.imread('phone.jpg')
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = img / float(255)
img = img.transpose(2, 0, 1)

# データ変換
data = torch.from_numpy(img[np.newaxis, :, :, :])
data = Variable(data.float().cuda())

# テスト
model.eval()
output = model(data)
output_numpy = (output.data).cpu().numpy()
sorted = np.argsort(output_numpy)[0][::-1]
print(sorted)
iPhoneの画像を入力し、sortedの中身とimagenetのリストを比べると、
761 : remote control
590 : hand-held computer
688 : oscilloscope
487 : cellular phone
と、なんとなくそれっぽい分類が上位に来ていることがわかります。

以上です。