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引言猫狗图像分类是一个经典的二分类问题，它涉及使用深度学习模型来区分图像中的猫和狗。这个任务通常使用卷积神经网络（Convolutional Neura...

引言猫狗图像分类是一个经典的二分类问题，它涉及使用深度学习模型来区分图像中的猫和狗。这个任务通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）来完成，因为CNN在处理图像数据时表现出色。在本文中，我们将使用PyTorch框架来实现一个简单的猫狗图像分类器。 数据准备在开始之前，我们需要一个包含猫和狗图像的数据集。常见的数据集有Dog vs Cat Redux competition dataset等。你可以从网上下载这个数据集，或者自己创建一个。确保你的数据集中有两个文件夹，一个用于存放猫的图像（例如cats），另一个用于存放狗的图像（例如dogs）。数据预处理在PyTorch中，我们通常使用torchvision库来处理图像数据。torchvision库包含了常用的图像变换（transforms）和数据集（datasets）。以下是一个简单的数据预处理示例： 模型定义在这个任务中，我们将使用一个简单的CNN模型。下面是一个基于PyTorch的CNN模型定义示例：在这个模型中，我们使用了两个卷积层，每个卷积层后面都跟着一个ReLU激活函数和一个最大池化层。然后，我们将卷积层的输出展平，并通过两个全连接层。最后，我们使用Sigmoid激活函数来得到模型的输出。 训练模型在定义好模型之后，我们需要开始训练它。以下是一个简单的训练循环示例：