.构建一个神经网络模型，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用验证集的数据验证模型，训练迭代30次，建议使用生成器。 3.获取训练过程中的训练精度、验证精度，并使用matplotlib来绘制精度变化曲线，要求模型的验证精度达到80%以上（注意不是训练精度），可以使用数据增强、预训练的卷积神经网络等方法。 4.使用训练好的模型做猫狗预测，至少预测2张图片（有猫有狗），只需要在控制台中打印输出预测的结果即可。

好的，下面是一个使用Keras框架和数据增强的猫狗分类代码示例，您可以在本地环境中运行它来完成任务：

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

# 设置图片目录和参数
train_dir = 'train'
validation_dir = 'validation'
img_width, img_height = 150, 150
input_shape = (img_width, img_height, 3)
epochs = 30
batch_size = 20

# 数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=train_generator.n // batch_size,
    epochs=epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=validation_generator.n // batch_size)

# 绘制精度变化曲线
acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs_range = range(epochs)

plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

# 使用模型进行预测
test_dir = 'test'
test_images = ['test/cat.jpg', 'test/dog.jpg']

for test_image in test_images:
    img = plt.imread(test_image)
    img = img / 255.0
    plt.imshow(img)
    plt.show()

    x = np.expand_dims(img, axis=0)
    prediction = model.predict(x)
    print(prediction)
    if prediction < 0.5:
        print("猫")
    else:
        print("狗")

需要注意的是，这里的数据集的目录结构应该是这样的：

- train
    - cat
        - cat.0.jpg
        - cat.1.jpg
        - ...
    - dog
        - dog.0.jpg
        - dog.1.jpg
        - ...
- validation
    - cat
        - cat.1000.jpg
        - cat.1001.jpg
        - ...
    - dog
        - dog.1000.jpg
        - dog.1001.jpg
        - ...
- test
    - cat.jpg
    - dog.jpg

其中，train和validation目录中分别包含1000张猫和1000张狗的训练图片，500张猫和500张狗的验证图片；test目录中包含两张测试图片。如果您的数据集目录结构不同，可以根据实际情况进行修改。