第一次用仓库，咱也不知道咋用，data文件夹不知道怎么传上来，就直接放百度云里了。

链接：https://pan.baidu.com/s/1DBstEBXH5C0IsM4fiUV15Q 
提取码：oly0 

简要对代码说明一下，压缩包解压后，就一个main可以直接运行。

1、直接用官方的vgg19，并且保留预训练参数，可以加快训练速度和提高精度，由于是二分类，所以把最后一层1000改成2
    model = torchvision.models.vgg19(pretrained=True)
    model.classifier[-1] = torch.nn.Linear(4096, 2)

2、读取文件夹中的内容，文件夹名字作为label
    train_data = torchvision.datasets.ImageFolder(train_path, transform)
    classes = train_data.classes
    train_iterator = DataLoader(train_data, bs, shuffle=True)

3、模型放在gpu中，model.train()是把模型改成训练模式，后面进行评估时候要model.eval()
    model = model.to(device)
    model.train()
    
4、把训练好的模型整个保存下来
    torch.save(model.state_dict(), 'cat_dog_classification.pth')


最后，作者也正在学习，欢迎大家批评指正。
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