帮助我写一个jupyter格式的基于paddle的猫狗识别检测算法

在Jupyter Notebook中编写一个基于PaddlePaddle（飞桨）的猫狗识别检测算法，你需要首先安装必要的库并导入所需的模块。这里是一个简单的流程概述：

1. **环境准备**:
- 安装PaddlePaddle和相关依赖：

   !pip install paddlepaddle-cpu

如果需要GPU支持，替换为`!pip install paddlepaddle`

2. **数据集加载**:
使用`paddle.vision.datasets`加载图像数据集，如ImageNet或Dogs-vs-Cats数据集。

3. **预处理**:

   from paddlevision import transforms as T

   transform = T.Compose([
       T.Resize((224, 224)),  # 图像缩放大小
       T.Transpose(),          # 将图片从HWC转为CHW格式
       T.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])  # 归一化
   ])

4. **模型选择**:
PaddlePaddle有预训练的模型可以用于迁移学习，比如`ResNet50`：

   from paddlevideo.models import ResNet50
   model = ResNet50(pretrained=True)

5. **模型微调**:
如果是二分类任务，你可以将模型最后一层替换为全连接层，然后调整权重：

   num_classes = 2  # 猫狗类别数
   model.fc = paddle.nn.Linear(model.fc.in_features, num_classes)

6. **训练和评估**:
- 构建损失函数、优化器和数据迭代器
- 迭代训练和验证过程

   loss_fn = paddle.nn.CrossEntropyLoss()
   optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001)

   for epoch in range(num_epochs):
       train_loss = train(model, dataloader_train, loss_fn, optimizer)
       val_loss = validate(model, dataloader_val, loss_fn)

7. **预测**:
对新图片应用模型进行预测：

   def predict(image_path):
       img = transform(paddle.io.read_image(image_path))
       pred = model(img.unsqueeze(0)).argmax(axis=1)
       return pred.numpy()[0]

8. **保存和加载模型**:
训练完成后，你可以保存模型以便后续使用：

   paddle.save(model.state_dict(), 'model.pdparams')