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引言猫狗图像分类是一个常见的计算机视觉任务，它的目标是自动地识别给定的图像是猫还是狗。在本文中，我们将使用PyTorch这个深度学习框架来实现一个猫狗图像分类器。我们将遵循以下步骤：数据准备、模型构建、模型训练、模型评估和模型部署。 数据准备首先，我们需要一个包含猫和狗图像的数据集。常用的数据集有Cats vs Dogs数据集，可以在网上找到。一旦你下载了这个数据集，你需要将其划分为训练集、验证集和测试集。通常，我们使用80%的数据作为训练集，10%作为验证集，剩下的10%作为测试集。 模型构建接下来，我们需要构建一个深度学习模型来执行分类任务。在这里，我们将使用预训练的ResNet模型，它是一个强大的卷积神经网络，已经在大量图像上进行了训练。我们将去掉它的全连接层，并添加一个新的全连接层来适应我们的二分类任务。 模型训练现在我们可以开始训练模型了。在每个epoch结束时，我们会在验证集上评估模型的性能，以便了解它是否正在过拟合训练数据。