一，Kaggle猫狗大战数据集：下载地址：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats下载解压后会有两个文件目录，一个测试数据，一个训练数据：训练数据：二，训练代码：第一部分：读取数据：from PIL import Image
import numpy as np
import tensorflow as tf
import os
import glob
impor
猫狗分类这个真是困扰我好几天，找了好多资料都是以TensorFlow的猫狗分类，但我们要求的是以pytorch的猫狗分类。刚开始我找到了也运行成功了觉得可以了，最后看了一眼实践要求傻眼了，老师要pytorch，我却弄了TensorFlow，主要是当时不懂觉得这俩一样，之后的寻找中慢慢发现这俩都是环境，不一样。之后就又找，找了好几天，可辛苦了，
介绍猫狗分类来源于Kaggle上的一个入门竞赛。https://www.kaggle.com/competitions/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/overview代码及解释首先，导入一系列的库。import numpy as np
from PIL import Image
from pathlib import Path
import torch
fr
# 基于PyTorch的猫狗分类
![猫狗分类](
## 引言
计算机视觉是人工智能领域中一个重要的研究方向，它涉及将计算机与图像处理技术相结合，实现对图像内容的理解与分析。其中，图像分类是计算机视觉中一项重要的任务，它可以帮助我们识别和区分不同的图像对象。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个猫狗分类器，通过训练一个深度学习模型，将输入的图像判断为猫或是狗。
## 数据集
为了训练我
原创
2023-10-03 12:37:38
90阅读
文章目录前言一、定义自己的数据集二、开始训练猫狗数据三、辅助工具3.1 随机采样猫狗数据3.2 将猫狗数据集分成训练集、验证集 前言猫狗识别的数据在百度网盘： 链接：https://pan.baidu.com/s/1_jgubf2Ay47ONnhcJcQ-ng &nb
#!/usr/bin/env python
# -#-coding:utf-8 -*-
# author:魏兴源
# datetime:2021/10/20 20:14:13
# software:PyCharm
"""
模型1：Pytorch CNN 实现流程
1.图片数据处理，加载数据集
2.使得数据集可迭代（每次读取一个Batch）
3.创建模型类
4.
目录需求方法一、数据的路径结构二、图像数据载入三、模型搭建四、损失函数、优化函数定义五、模型训练和参数优化总结需求实现猫狗图像二分类，数据描述如下这个数据集的训练数据集中一共有25000张猫和狗的图片，其中猫、狗各12500张。在测试数据集中有12500张图片，其中猫、狗图片无序混杂，且无对应的标签。
官方网站：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux
使用pytorch编写猫狗识别软件数据下载一、下载数据集并创建以下形式文件目录 train.py: 用于创建并训练模型，并生成训练完成的参数文件。 setting.py: 用于存放训练配置、超参数，包括学习率，训练次数，裁剪图片大小，每次训练图片数量，参数保存地址。 train: 存放下载的数据集（共25000张图片，其中猫狗各12500张）。 func: 自定义包，存放部分操作。├─se
与RNN一样，输入也是三个维度，由于之前RNN先使用了CNN进行过滤，这次LSTM模型不使用CNN过滤，直接把所有向量放入训练。如下图，没有和RNN一样使用三层卷积层。定义超参数BATCH_SIZE = 32 # 每批处理的数据DEVICE = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cp
tensorflow2.3实现猫狗数据分类自定义训练首先需要下载相关的数据集，可从kaggle官网进行下载。 导入包import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import glob查看tensorflow的版本print('Tensorflow version: {}'.format(tf.
数据集地址：https://www.kaggle.com/datasets/shaunthesheep/microsoft-catsvsdogs-dataset```python
from shutil import copyfile
import random
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
import
# 猫狗分类：基于PyTorch的图像识别
在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的任务。猫狗分类是一个经典的图像分类问题，即将图像中的猫和狗区分开来。本文将介绍如何使用PyTorch来构建一个简单的猫狗分类模型，并对其原理进行解释。
## 1. 数据集
猫狗分类问题的常用数据集是Kaggle上的"猫狗大战"数据集，包含训练集和测试集。我们首先需要下载并解压这个数据集。
```python
原创
2023-09-14 13:54:21
159阅读
背景猫狗识别是学习CNN中最有趣的一个应用，本次我在Kaggle上的“Dogs vs. Cats Redux”进行了一次尝试。考虑到训练速度和实验的简易性，我使用了比较简单的AlexNet，并且还用了对应ImageNet的预训练模型 因此，下文中将按照数据处理、模型预处理、训练和测试结果几个部分展开，实验代码如下：https://github.com/Yannnnnnnnnnnn/learnPyT
详解pytorch实现猫狗识别98%附代码前言一、为什么选用pytorch这个框架？二、实现效果三、神经网络从头到尾1.来源：仿照人为处理图片的流程，模拟人们的神经元处理信息的方式2.总览神经网络3.卷积层(Convolution)4.池化层（Subsmpling）5.全连接层（Fully Connected）四、项目架构五、代码实现六、数据集总结 前言前段时间间做了猫狗识别的项目，采用的是py
# PyTorch猫狗分类
## 简介
在计算机视觉领域，图像分类是一项重要的任务。猫狗分类问题是其中一种典型的二分类问题。本文将介绍如何使用PyTorch来解决猫狗分类问题，并通过代码示例来说明。
## 数据集
我们首先需要准备一个包含猫狗图片的数据集。这个数据集可以来源于多种渠道，例如从互联网上下载或自行采集。在本文中，我们将使用一个猫狗分类的公开数据集，其中包含25,000张猫狗图片
原创
2023-09-07 20:13:07
109阅读
【作业向】 根据给定的猫狗分类数据集，对比 单层CNN模型、从头训练CNN模型(mobileNet)、微调预训练CNN模型(mobileNet)的差异。生成的模型的正向传播图使用PyTorch实现。 本文代码（数据集在同目录下） 文章目录关于数据集建立Dataset对象模型1：单层卷积+单层池化+全连接定义训练和评估函数模型2：从头训练（MobileNet）模型3：预训练模型+微调（MobileN
迁移学习——猫狗分类（PyTorch：自定义 VGGNet 方法）1 迁移学习入门2 数据集处理2.1 验证、测试数据集2.2 数据预览3 模型搭建和参数优化3.1 自定义 VGGNet3.1.1 搭建一个简化版的 VGGNet 模型3.1.2 完成参数迁移3.1.3 举例说明3.2 迁移 VGG163.3 迁移 ResNet50 用两种方法来通过搭建卷积神经网络模型对生活中的普通图片进行分类
本案例使用 jupyter notebook 实现数据集来源https://www.kaggle.com/biaiscience/dogs-vs-cats查看数据集数据集共分为test和train两个文件夹，test文件夹里面的图片没有标签，因此我们仅使用train文件夹内的图片，部分图片如下，可以看到图片的标签为文件名的前三个字母，猫为cat，狗为dog。导入头文件import matplotl
转载
2023-09-25 04:55:46
214阅读
TensorFlow和Keras数据来源：Kaggle在2013年公开的猫狗数据集，该数据集总共25000张图片，猫狗各12500张。 下载链接:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 代码：import os,shutil
original_dataset_diar = '/home/u/notebook_workspase/datas/dogs-
迁移学习迁移学习(Transfer learning) 就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数（也可理解为模型学到的知识）通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率不用像大多数网络那样从零学习。 本文使用VGG16模型用于迁移学习，最终得到一个能对猫狗图片进行辨识的CNN（卷积神经网络
