猫狗图片识别完整代码.py

简介：
本Python脚本展示了如何使用深度学习技术实现对猫和狗图像进行分类的功能，包含数据预处理、模型构建及训练等完整流程。 图像识别技术是人工智能计算机视觉的重要基础，通过使用机器学习或深度学习算法可以高效且准确地识别图片的主要特征，并对不同内容的图片进行分类。在图像识别的研究领域中有一个经典的数据集：Cat_vs_Dogs（猫狗数据集），许多计算机视觉研究会用这个数据集来验证其效果。 附件包含了1500张猫咪的照片和1500张狗狗的照片，分别存放在指定目录结构下。该项目的主要目的是建立一个能够识别猫狗的模型，并通过验证集测试该模型的准确性。本段落主要讲述项目中模型构建的过程，而关于模型设计、参数调整以及结果分析的内容将在后续文章中详细讨论。