本项目演示了使用PyTorch实现猫狗图像分类的完整流程。核心技术采用迁移学习策略，以ResNet18作为骨干网络，冻结前半部分的预训练权重，仅训练最后的全连接层。这种方法充分利用大模型提取特征的能力，同时显著降低了对计算资源的需求。对于缺乏强大GPU的开发者而言，通过冻结特征提取器并微调分类器，是实现深度学习图像分类任务的可行路径。