机器学习PAI、PAI-Designer、PAI-DSW、PAI-EAS中这个图像分类训练（torch）组件文档中，
这两部分的意思，是不是如果我没有传预训练模型，就是你们的预训练模型+我的数据选择骨干模型做微调，如果我传了预训练模型，就是我的预训练模型+我的数据选择骨干模型做微调，你们预置的预训练模型失效，是不是不支持做数据增强，跑失败的组件会产生费用吗，还是只有成功计费。
对于 PAI 平台中的机器学习组件以及使用 torch 实现的图像分类训练组件，该文档中的两部分的意思是：
- 如果用户没有上传预训练模型，则训练流程将使用平台预置的预训练模型，并选择用户选择的骨干模型进行微调。在这种情况下，用户需要上传自己的数据集。
- 如果用户上传了自己训练好的预训练模型，则训练流程将使用上传的预训练模型，并选择用户选择的骨干模型进行微调。在这种情况下，用户同样需要上传自己的数据集。
对于同时上传了预训练模型和数据集的情况，如果用户上传的预训练模型与平台预置的预训练模型不同，则平台预置的预训练模型失效。而如果上传的预训练模型与平台预置的一致，则平台预置的预训练模型被调整为用户上传的预训练模型。
至于数据增强，根据组件文档的描述，如果需要对数据进行增强，则可以在该组件的配置界面中设置相关的增强参数。在训练失败的情况下，平台仍然会产生费用，因此需要及时调整参数，重新执行训练任务，以降低成本。
需要注意的是，以上仅仅是根据组件文档中的描述进行的推断和解释，如果您在实际使用中遇到了问题，建议先参考官方文档中的详细说明，或者联系阿里云客服获得技术支持。
