随着深度学习在计算机视觉领域的迅猛发展，图像分类作为其核心任务之一，受到了广泛的关注。本文旨在详细介绍如何使用Python构建图像分类模型，从TensorFlow到PyTorch两个主流深度学习框架进行全面对比与实践。文章首先回顾了图像分类的基本概念与常用数据集，然后深入探讨了TensorFlow和PyTorch的核心机制与优势。通过大量的代码示例和中文注释，读者将学习如何搭建、训练和评估一个简单的图像分类模型。此外，文章还涵盖了模型优化、性能评估以及迁移学习等高级主题，帮助读者全面掌握从数据预处理到模型部