基于PyTorch的猫狗分类
项目简介
本项目是一个基于PyTorch实现的简单猫狗分类任务。通过这个项目，你可以了解如何使用PyTorch进行数据加载、网络搭建以及模型训练。项目采用了全连接网络（Fully Connected Network），适合初学者学习和理解PyTorch的基本操作。
功能特点
- 数据加载：展示了如何使用PyTorch的数据加载工具加载图像数据集。
- 网络搭建：构建了一个简单的全连接网络，用于图像分类任务。
- 训练过程：详细介绍了模型的训练过程，包括损失函数的选择、优化器的使用等。
使用方法
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/your-repo-url.git cd your-repo-directory - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt - 运行训练脚本：
python train.py - 测试模型：
python test.py
目录结构
├── data/ # 数据集目录
├── models/ # 模型定义文件
├── utils/ # 工具函数
├── train.py # 训练脚本
├── test.py # 测试脚本
├── requirements.txt # 依赖包列表
└── README.md # 项目说明文档
依赖环境
- Python 3.x
- PyTorch 1.x
- torchvision
- numpy
- matplotlib
贡献
欢迎大家提出问题和建议，或者直接提交Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参见LICENSE文件。
希望通过这个项目，你能更好地理解PyTorch的基本操作，并能够在实际项目中应用这些知识。如果有任何问题，欢迎随时联系！