利用ResNet34实现猫狗分类(包括数据集和代码)

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简介

本项目是一个猫狗分类的深度学习项目，使用ResNet34网络结构进行实现。该项目包含数据集、模型代码以及训练和测试脚本，适合深度学习初学者学习和实践。

数据集

• training_set: 包含猫狗分类的训练数据。
• test_set: 包含猫狗分类的测试数据。

datasets.py 脚本用于读取数据集，并将 training_set 按照比例划分为训练集和验证集。

文件说明

• chuli.py: 用于验证数据集读取的正确性，确保数据处理无误。
• model.py: 包含ResNet34网络结构的代码实现。
• train.py: 训练脚本，它将训练模型，并绘制训练集和验证集的损失和准确率曲线图。
• test.py: 测试脚本，用于在测试集上评估训练好的模型 (resnet.pth) 的准确率。

注意

• 本项目数据集和代码已经按需准备好，用户可以直接运行相关脚本来进行模型训练和测试。
• 项目中的脚本和代码块都是为了教学目的而设计，实际应用中可能需要进一步的优化和调整。
• 对于深度学习初学者来说，通过本项目可以学习如何处理数据集、构建网络模型、训练模型以及评估模型性能。

在开始之前，请确保安装了所有必要的依赖库，并根据项目要求进行了正确配置。祝您学习愉快！

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