能否提供一个用于猫狗图像分类的详细代码示例，包括使用的编程语言和相关的深度学习库？

当然可以。这里以Python语言和常用的深度学习库TensorFlow为例，给出一个简单的猫狗图像分类的Keras模型实现。假设我们已经准备好了训练集和测试集数据（如CIFAR-10数据集），并且数据预处理已完成。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model

# 加载预训练的ResNet50模型，去掉顶部的全连接层
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(150, 150, 3))

# 添加全局平均池化层和新全连接层
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)  # 输出维度为1024，可以根据需要调整
predictions = Dense(2, activation='softmax')  # 二分类，2个类别：猫和狗
final_model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 冻结预训练模型的卷积层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 编译模型
final_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
# 这里省略了实际的数据加载和训练步骤，你可以使用tf.data API来加载并处理数据
# train_data = ...  # 假设这是一个包含训练图片和标签的批次生成器
# final_model.fit(train_data, epochs=数 epochs, validation_data=val_data)

# 对新的图像进行预测
def predict_image(image_path):
    image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(150, 150))
    image_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
    image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)
    image_array = preprocess_input(image_array)
    prediction = final_model.predict(image_array)
    class_index = np.argmax(prediction)
    return "This is a {} with {:.2f}% confidence.".format("cat" if class_index == 0 else "dog", prediction[class_index] * 100)

# 使用predict_image函数对图像进行分类
new_image_path = 'path_to_your_cat_or_dog_image.jpg'
print(predict_image(new_image_path))