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基于PyTorch实现猫狗图像分类在这个教程中，我们将使用PyTorch库来构建一个简单的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）进行猫狗图像分类。我们将使用Keras预训练的模型（如VGG16或ResNet）作为基础模型，并在其上添加一些自定义层以进行微调。我们将从数据准备开始，逐步介绍如何构建和训练模型，并评估模型的性能。1. 数据准备首先，我们需要一个包含猫和狗图像的数据集。这个数据集应该包含两个文件夹，一个用于存储猫图像，另一个用于存储狗图像。每个文件夹中的图像都应该被适当地标记和命名。2. 构建模型接下来，我们将使用PyTorch构建一个卷积神经网络。我们将使用预训练的VGG16模型作为基础模型，并在其上添加一些自定义层以进行微调。3. 训练模型现在，我们可以开始训练我们的模型了。我们将使用交叉熵损失函数和Adam优化器。4. 测试模型训练完成后，我们需要测试模型的性能。我们将使用测试数据集来评估模型的准确率。评估模型correct = 0total = 0with torch.no_grad():for images, labels in test_loader:images = images.to(device)