在PyTorch上使用CNN进行狗品种分类：Udacity的DeepLearning Nanodegree的狗品种项目-源码

项目概况 欢迎来到Udacity的DeepLearning纳米学位中的卷积神经网络（CNN）项目！ 在该项目结束时，该代码将接受任何用户提供的图像作为输入。 如果在图像中检测到狗，它将提供狗的品种的估计值。 如果检测到人，它将提供最相似的犬种的估计。 下图显示了已完成项目的潜在示例输出。 前方的路 我们将笔记本分为几个步骤： 导入数据集 检测人类 检测狗 创建CNN对狗的品种进行分类（从头开始） 创建CNN对狗的品种进行分类（使用转移学习） 测试算法 一些有趣的结果： 最终模型的测试准确性：76％（641/836张图片）。 这只狗的品种是：威尔士史宾格犬 哈Human，人类！ 如果您是狗，您将看起来像：迦南狗 哈Human，人类！ 如果您是狗，您将看起来像：中国沙皮犬 哈Human，人类！ 如果您是狗，您将看起来像：法国斗牛犬 哈Human，人类！ 如果您是狗，您将看起来