猫狗CNN分类全家桶：2.5万张数据+PyTorch/TF双版代码+8900字报告

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【猫狗图像一键分类】  
全套可跑代码 + 万字报告 + 2.5W 张已标数据，PyTorch/TF 双版本，CNN baseline 直接冲 90%+ Acc！

交付清单
1. 数据：25 000 张已清洗，猫狗各半，train/val 划分完毕，拿来即训  
2. 代码（四件套）：  
   - `count.py`  数据分布可视化，直方图+词云一键出  
   - `train.py`  支持 GPU/CPU 自动切换，带 early-stop & 断点续训  
   - `test.py`   单张/批量推理，自动输出混淆矩阵与 F1  
   - `ui.py`     基于 PyQt5 的拖拽界面，3 秒出预测结果  
   同时提供 `.ipynb` 交互版，课堂演示更直观  
3. 报告：≈8 900 字，含原理、网络结构、超参消融、结果可视化，可直接嵌进课程设计模板  


技术亮点
- 双框架：PyTorch + TensorFlow 2.x 各一份，想写哪个写哪个  
- 模块化：数据增强、学习率调度、迁移学习（ResNet50）即插即换，方便二次改进  
- 高复现：随机种子固定，seed=42，同硬件结果差异 < 0.3%

适用场景
深度学习课程设计、本科/研一大作业、实验报告、实训答辩、面试项目展示，统统 OK！

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关键词：CNN RCH Baseline Tensor Train