一、选题背景
在现代社会中，图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用，例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类，可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况，从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络（CNN）对动物图像进行分类。通过对大量的猫、狗和野生动物图像进行训练，建立一个准确分类不同动物类别的模型。该模型可以用于自动识别和分类新的动物图像，从而提供快速、准确的动物分类结果。
二、研究内容和步骤：
1、本次训练的数据来源于www.kaggle.com
2、使用PyTorch和scikit-learn框架进行机器学习任务的实现和评估
3、技术难点：
（1）如何准确评估模型的性能和分析分类结果
解决方法：
（1）对模型进行评估，并计算准确率、精确度、召回率等指标，绘制混淆矩阵和学习曲线，以可视化模型的性能和错误情况
三、机器学习实现步骤
1、导入必要的库
import pandas as pd
from PIL import Image
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler
from torch.utils.data import Dataset
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.font_manager as fm
import torch
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns