TensorFlow2实战-系列教程3：猫狗识别1

1. 环境和依赖设置：教程一开始会引导你安装 TensorFlow 2 和其他必要的库（如 NumPy, Matplotlib 等）。 2. 数据集准备：教程将展示如何获取和准备猫狗图像数据集。这包括从公共源下载数据集、加载图像数据、对数据进行预处理（如缩放、标准化）和划分训练集和测试集。 3. 模型构建：介绍如何使用 TensorFlow 2 构建一个适合猫狗识别的神经网络模型。这括如何添加不同的层（例如卷积层、池化层、全连接层），以及如何设置每层的参数。 4. 模型编译：解释如何编译模型，包括选择合适的优化器（如 Adam），损失函数（如交叉熵损失），和评估指标（如准确率）。 5. 模型训练：展示如何使用准备好的数据集训练模型。这涉及设置适当的批次大小和迭代次数（epoch），并可能使用回调函数来监控训练过程。