本项目基于TensorFlow训练了一个CNN模型，开发了一个简易的猫狗识别器 -毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目

# MRL-Dogs-Cats-Master # **猫狗分类识别器** ## **——基于TensorFlow的CNN模型** 本项目是作者（MRL Liu）使用Python学习CNN模型的实践项目，整体难度不高，可以作为手写数字识别项目的进阶选择，模型的训练难度也并不算高。 本项目是基于TensorFlow的图像分类识别项目，所有代码共分为三个模块： | **步骤** | **模块名称** | **主要任务** | | -------- | -------------------- | -------------------------------- | | 一 | DataHelper.py | 数据读取模块，负责对数据集预处理 | | 二 | Model_Constructor.py | 模型构造器，负责构建和训练模型 | | 三 | Model_Adopter.py | 模型采用器，负责调用训练好的模型 | # **（1）预处理的图片数据可视化效果**  # **（2）简单训练模型的监测数据变化**  # **（3）测试模型的可视化效果**  # **（4）本项目开源地址等附加信息** 本项目使用的一些其他参考信息： | **条目** | **说明** | | -------------------- | ------------------------------------------------------------ | | 本项目GitHub开源地址 | https://github.com/MagicDeveloperDRL/MRL-Dogs-Cats-Master | | 本项目作者博客地址 | https://blog.csdn.net/qq_41959920 | | 本项目用到的第三方库 | Numpy,TensorFlow,OpenCV-Python,matplotlib,scikit-learn | | 主要参考书籍 | 《Practical_Convolutional_Neural_Networks》 | | 主要参考博客 | https://blog.csdn.net/u013010473/article/details/83753180 | | 数据集来源 | https://www.kaggle.com/tongpython/cat-and-dog/data（本项目原工程中包含有数据集及保存的训练数据，官方下载可能文件较大） |