基于ResNet34的猫狗图像二分类模型训练与验证流程

基于 ResNet34 的猫狗图像分类代码，训练、验证、测试流程都帮你铺好路了。数据用的 Pytorch 套路，像DataLoader、transforms这些都写得挺顺手，直接改就能跑。模型结构也没搞得花里胡哨，核心就是一个 ResNet34，换数据集也方便。

嗯，代码里还考虑了显存占用和训练速度，显卡不太猛也能顶得住。日志打印清晰，loss和accuracy一目了然，调参不费劲。适合做小学期作业，也能当你以后项目的骨架。

如果你还想看看相关玩法，可以顺手翻翻这些：肝脏 CT 语义分割（点这）、Kaggle 猫狗分类（点这）、医学影像分类（点这）。