基于Tensorflow框架+CNN神经网络实现猫狗识别分类完整源码+说明.zip

## 文件说明 * data(文件夹)：包含 test 测试集和 train 训练集 * log(文件夹)：保存训练模型和参数 * image(文件夹): 存放训练图和预测结果图 * input_data.py：负责实现读取数据，生成批次（batch） * model.py：负责实现我们的神经网络模型 * training.py：负责实现模型的训练以及评估 【1.先跑这个来训练好模型，再跑test.py】 * test.py： 从测试集中随机抽取一张图片, 进行预测是猫还是狗 【2.跑完training.py后，再跑这个来测试图片进行预测猫或狗】 ## 注意点 * training.py 和 test.py 读取文件的路径需要修改成符合自己当前的文件夹路径 * 导包问题（本项目代码接口用的是tensorflow1版本的, 若装的tensorflow是2版本的, 则按如下导包即可） ```python # import tensorflow as tf import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() ``` ## 训练图（准确率与损失值）  ## 预测结果图