完整流程：数据分析及处理、模型选择及微调、结果分析

数据增强是数据预处理中的常用技巧。例如使用图像增强技术来增加训练集的样本数量，从而提高模型的泛化能力。

基于`tensorFlow`框架搭建神经网络，从零开始一步步完成数据读取、网络构建、模型训练和模型测试等过程，最终实现一个可以进行猫狗图像分类的分类器；并借助数据增强技术，例如旋转、翻转、缩放等，来增加数据集的多样性，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。

数据增强是数据预处理中的常用技巧。例如使用图像增强技术来增加训练集的样本数量，从而提高模型的泛化能力。

决策树的重要任务就是从数据中提取出一系列规则，用于对新输入的数据进行分类。

使用`TensorFlow`框架，其提供了 `MNIST` 数据集的 `API`，利用tf.keras搭建卷积神经网络架构，进行模型训练、保存、训练结果可视化，实现对手写数字图像进行特征提取和模式识别。

数据增强是数据预处理中的常用技巧。例如使用图像增强技术来增加训练集的样本数量，从而提高模型的泛化能力。

安装步骤小结：step1：前提：安装好anaconda和python3.7step2：创建Pytorch环境step3：安装Pytorch包step4：验证安装成功step5：在jupyter中配置Pytorch环境。

决策树的重要任务就是从数据中提取出一系列规则，用于对新输入的数据进行分类。

基于`tensorFlow`框架搭建神经网络，从零开始一步步完成数据读取、网络构建、模型训练和模型测试等过程，最终实现一个可以进行猫狗图像分类的分类器；并借助数据增强技术，例如旋转、翻转、缩放等，来增加数据集的多样性，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。