python 图像识别猫狗

### Python 图像识别猫狗分类教程

#### 准备工作
为了构建一个能够区分猫和狗的图像分类器，准备阶段至关重要。这包括安装必要的库以及获取并预处理数据集。

对于本项目而言，主要依赖于`PyTorch`框架来搭建卷积神经网络(CNN)，并通过`torchvision.transforms`模块来进行图片增强操作以扩充训练样本多样性[^1]。另外，还可以利用`ImageDataGenerator`类简化数据加载流程，并确保输入至模型的数据格式正确无误——即将原始图像转换为适合喂给深度学习算法的形式，即浮点数张量形式[^2]。

#### 构建CNN模型
下面展示了一个简单的基于PyTorch实现的CNN架构用于解决二分类问题（此处指代猫狗两类），该结构包含了多个卷积层(Convolutional Layers)、池化层(Pooling Layers)及全连接层(Fully Connected Layers):

import torch.nn as nn


class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=2):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        
        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=(5, 5), stride=1, padding=2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2))
            
        self.fc = nn.Linear(8*8*16, num_classes)

    def forward(self, x):
        out = self.layer1(x)
        out = out.reshape(out.size(0), -1)
        out = self.fc(out)
        return out

此代码片段定义了一种简易版的CNN模型，其中包含一层卷积层与最大池化组合，最后通过展平(Flatten)后的特征图谱接入到具有两个输出节点的全连接层完成最终预测任务。

#### 数据预处理与加载
考虑到实际应用中可能遇到的各种尺寸不一的照片素材，在正式送入上述设计好的网络前需做适当调整使之标准化：

- 尺寸统一：所有待测对象均被重置为目标分辨率（比如这里采用的是\(150\times150\)像素）
- 归一化处理：将色彩通道数值范围限定在\([0., 1.]\)区间内以便加速收敛过程；同时去除每条记录间存在的偏差项影响。

借助`torchvision.datasets.ImageFolder()`函数可方便快捷地读取本地磁盘上的JPEG/PNG等常见格式文件夹组织而成的小型数据库，并自动为其分配相应类别标签。而针对批量生产经过变换后的新批次，则推荐使用`DataLoader`工具配合自定义参数设置灵活控制每次迭代返回的具体数量大小及其随机打乱顺序策略。

#### 训练与评估
一旦完成了前期准备工作之后就可以着手启动优化程序直至达到预期性能指标为止。期间涉及到损失函数的选择（如交叉熵）、反向传播机制的应用还有权重更新规则的确立等方面内容都将在后续章节详细介绍。