TensorFlow 2实战系列教程第三篇：猫狗识别1

简介：
本教程为《TensorFlow 2实战系列》第三篇，聚焦于构建猫狗图像分类模型。通过使用卷积神经网络技术，实现高效准确地识别图像中的猫和狗，适合深度学习初学者实践应用。 1. 环境与依赖设置：教程将指导你安装 TensorFlow 2 和其他必需的库（如 NumPy、Matplotlib 等）。 2. 数据集准备：本教程会展示如何获取并处理猫狗图像数据集，包括从公共源下载数据集、加载图片、预处理（例如缩放和标准化），以及将数据划分为训练集和测试集。 3. 构建模型：介绍使用 TensorFlow 2 创建适合于猫狗识别的神经网络的方法。这涉及添加各种层，如卷积层、池化层及全连接层，并配置每一层的具体参数。 4. 编译模型：解释如何编译你的模型，包括选择合适的优化器（例如 Adam）、损失函数（比如交叉熵损失）和评估指标（例如准确率）。 5. 训练模型：演示如何使用准备好的数据集来训练神经网络。这将涵盖设置适当的批次大小与迭代次数，并可能利用回调函数监控训练过程中的各项性能指标。