目 录作者介绍编程实战指南比赛数据集介绍（Dogs vs cats）环境配置模型定义数据加载训练和测试结果展示 作者介绍周新龙，男，西安工程大学电子信息学院，2019级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：402850713@qq.com编程实战指南通过前面课程的学习，相信同学们已经掌握了Pytorch中大部分的基础知识，本节课将结合之前讲的内容，带领同学们从头实
目录一、初步实现（一）选取训练集、测试集、验证集（二）构建神经网络模型（三）数据预处理（四）绘制损失曲线和精度曲线二、优化模型三、数据测试 结合之前学习的知识，现在可以进行猫狗大战的实现了。数据集是采用猫狗大战kaggle竞赛提供的25000张图片。下面一步步来实现。使用的是tensorflow 2.1 下的keras 2.3.1版本。一、初步实现首先导入需要用到的库import os,shut
猫狗大战游戏类型：塔防游戏标签：卡通、休闲、2D、塔防、闯关引擎：Cocos Creator语言：JS作者：未生畏死
注：美术资源来源于网络游戏玩法： 一共有两种玩法。其一：在怪物到达堡垒前杀死它，否则堡垒会扣一点血。怪物消失。其二：怪物会沿着路循环移动，请在规定时间内杀死所有怪物。场景描述一共三个场景。Main：主场景，可开始、退出游戏。Opt：选择场景。可进行选关操作，返回Main场景。Pa
目录面向对象编程思想前戏编程思想面向对象编程思想前戏如果此时你想开发一个小游戏，名为猫狗大战，显然，开发这个游戏需要创建猫和狗的角色。方式一：使用字典的方法# 狗
dog = {
'name': '大黄',
'type': '田园犬',
'attack_val': 30,
'life_val': 500
}
# 猫
cat = {
'name': '汤姆',
转载
2023-08-08 07:55:30
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使用VGG模型进行猫狗大战大赛简介 Kaggle 中的猫狗大战竞赛题目。在这个比赛中，有25000张标记好的猫和狗的图片用做训练，有12500张图片用做测试。这个竞赛是2013年开展的，如果你能够达到80%的准确率，在当年是一个 state-of-the-art 的成绩。数据准备 在这里其实出了问题，由于研习社的题目给的是rar格式的压缩包，所以没办法和zip一样解压，我开始直接改成!wget h
在深度学习领域中，猫狗分类，也叫做猫狗大战是很经典的案例，现在讲讲他，如有错误，多多评论指教。他的train_set和test_set数据集，均可在这个网址下载到：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data不想看下面我的剖析的，也可以直接看这里的源代码：https://github.com/ZZZstudent/
pytorch猫狗大战-项目代码各位看官老爷，小白我知道pytorch的这个猫狗大战的代码真是漫天都是，这基本上也就是一个hello world的程序。我这个代码也是从《pyto
# Python猫狗大战代码实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我会告诉你如何实现Python猫狗大战代码。在开始之前，让我们先了解整个事情的流程。下面是一个展示步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义猫和狗的类 |
| 3 | 创建猫和狗对象 |
| 4 | 实现猫和狗的战斗方法 |
| 5 | 运行游戏的主循环 |
原创
2023-07-29 15:22:28
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文章目录一、下载kaggle猫狗大战数据集二、VGGnet实现1、划分数据集2、将训练集和测试集图片放缩为224x2242、实现VGGnet3、测试模型三、总结 一、下载kaggle猫狗大战数据集百度云链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1KWYrGVVS6He7lO7skyhgQQ 提取码：p2dd 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦二、VGGnet实现
目录评估函数，计算 图片多分类的准确率 topK保存准确率信息完整代码 评估函数，计算 图片多分类的准确率 topK## topk的准确率计算
def accuracy(output, label, topk=(1,)):
maxk = max(topk)
batch_size = label.size(0)
# 获取前K的索引
_, pred = o
猫狗大战题目描述新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门口，飞狗的兵补给会
题目描述新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门口，飞狗的兵补给会很快，野
题目描述新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门口，飞狗的兵补给会很快，野
我们今天来看一看一道不错的不伦不类的题………..新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。 比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。
文章目录猫狗大战背景介绍代码示例step1 对模型的修改step2 数据的输入step3 模型的重新训练与存储step4 模型的复用 猫狗大战背景介绍猫狗大战数据集来源于Kaggle上的一个竞赛：Dogs vs. Cats，猫狗大战的数据集下载地址，其中数据集有12500只猫和12500只狗http://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats使用Finetuning对VGGN
Kaggle猫狗大战的数据集下载链接：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition这是VGG的结构，红色框的则是VGG11。一，写VGG代码时，首先定义一个 vgg_block(n,in,out)方法，用来构建VGG中每个block中的卷积核和池化层：n是这个block中卷积层的数目，in是输入的通道数，out是输
使用VGG模型进行猫狗大战 在本次实验中，我们将利用给定的数据集训练模型，完成Kaggle大数据竞赛的赛题——Cats vs Dogs（猫狗大战），实现对猫或狗的识别。本次实验使用 fine-tune 的 VGG 网络进行测试(因为原网络的分类结果是1000类，所以这里进行迁移学习，即固定前面若干层，作为特征提取器，只重新训练最后两层）。1、载入头文件 载入头文件并分配GPU设备（这里
文章目录一、前言二、加载数据集三、数据预处理四、构建VGG模型五、训练VGG模型六、保存与测试模型七、总结 一、前言猫狗大战挑战由Kaggle于2013年举办的，目前比赛已经结束，不过仍然可以把AI研习社猫狗大战赛平台作为练习赛每天提交测试结果，该平台数据集包含猫狗图片共24000张，没有任何标注数据，选手需要训练模型正确识别猫狗图片，1= dog，0 = cat。这里使用在 ImageNet
0.前言 基于我暑假内学习的深度学习理论知识，我的学长建议我仿照他所设计的猫狗大战模型来尝试运用tensorflow与keras搭建神经网络，虽然我对python并不是很了解，但我依旧愿意尝试搭建来提升自己的水平。 我学长的文章：深度学习系列笔记——贰 （基于Tensorflow Keras
标签：DP，动态规划，背包题目描述新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门
