本项目是作者（MRL Liu）使用Python学习CNN模型的实践项目，整体难度不高，可以作为手写数字识别项目的进阶选择，模型的训练难度也并不算高。
本项目是基于TensorFlow的图像分类识别项目，所有代码共分为三个模块：
| 步骤 | 模块名称 | 主要任务 |
|---|---|---|
| 一 | DataHelper.py | 数据读取模块，负责对数据集预处理 |
| 二 | Model_Constructor.py | 模型构造器，负责构建和训练模型 |
| 三 | Model_Adopter.py | 模型采用器，负责调用训练好的模型 |
本项目使用的一些其他参考信息：
| 条目 | 说明 |
|---|---|
| 本项目GitHub开源地址 | https://github.com/MagicDeveloperDRL/MRL-Dogs-Cats-Master |
| 本项目作者博客地址 | https://blog.csdn.net/qq_41959920 |
| 本项目用到的第三方库 | Numpy,TensorFlow,OpenCV-Python,matplotlib,scikit-learn |
| 主要参考书籍 | 《Practical_Convolutional_Neural_Networks》 |
| 主要参考博客 | https://blog.csdn.net/u013010473/article/details/83753180 |
| 数据集来源 | https://www.kaggle.com/tongpython/cat-and-dog/data（本项目原工程中包含有数据集及保存的训练数据，官方下载可能文件较大） |