项目介绍猫狗分类的图像数据集是一个广泛用于计算机视觉任务的数据集，旨在训练机器学习模型来区分猫和狗的图像。这个数据集通常包括大量的猫和狗的图像，这些图像通常已经被标记为猫或狗。在这个项目中，我们要使用RNN也就是循环神经网络来对猫狗图像进行分类。而我为什么要采用这个方法来做呢，因为之前学的模型基本上都是卷积神经网络来做图像分类，我现在想在这个数据集上尝试一下对于猫狗数据集的分类效果。 模型思路使用RNN来做图像分类的思路相对于传统的卷积神经网络（CNN）来说比较新颖。其中一种方法是将RNN应用于图像的每个像素，通过学习像素之间的空间关系来预测每个像素的标签。具体而言，可以使用一种称为LST...