基于PyTorch的猫狗分类系统
本仓库提供了一个基于PyTorch实现的猫狗分类系统资源文件。该系统能够对输入的图像进行分类，判断图像是猫还是狗。
项目简介
本项目使用PyTorch框架，结合深度学习技术，构建了一个高效的猫狗分类模型。通过训练数据集，模型能够学习到猫和狗的特征，并在测试集上进行验证，确保分类的准确性。
主要功能
- 图像分类：能够对输入的猫或狗图像进行分类，输出分类结果。
- 模型训练：提供了一个训练脚本，用户可以使用自己的数据集进行模型训练。
- 模型评估：支持对训练好的模型进行评估，输出模型的准确率等指标。
使用方法
- 数据准备：准备猫狗分类的数据集，确保数据集的格式符合要求。
- 模型训练：运行训练脚本，开始模型的训练过程。
- 模型评估：训练完成后，使用评估脚本对模型进行评估。
- 图像分类：使用训练好的模型对新图像进行分类。
依赖环境
- Python 3.x
- PyTorch
- torchvision
- numpy
- matplotlib
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。