Python实现猫狗图像分类的单元测试

在本文中，我们将探讨如何使用Python实现对猫狗图像进行精准分类，并编写相应的单元测试来验证分类器的准确性。我们将展示完整的源代码，并解释每个步骤的细节。

首先，我们需要准备图像数据集。我们假设已经有了一个包含12,500张猫和狗的图像数据集，其中每个图像都有一个相应的标签，用于指示图像是猫还是狗。我们将使用这个数据集来训练和测试我们的分类器。

接下来，我们将使用Python的深度学习库Keras来构建我们的图像分类器模型。Keras提供了一个简单而强大的API，使得构建神经网络变得容易。以下是一个简单的示例模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建模型