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
1.背景介绍网络保护通常面临的一个难题就是，他应该让人能够很容易地识别，而让机器无法识别，比如验证码，可以有效地减少垃圾邮件，还能防止用户的密码被恶意2.原理分析最好的办法就是使用迁移学习，通过迁移学习，来让没有太多计算资源的人也能顺利实现深度学习中复杂模型的训练。迁移学习 在机器学习的经典监督学习场景中，如果针对一些任务A训练一个模型，会通过提供任务A的数据和标签来进行训练，现在已经在给定的数据
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码：2xq4 猫狗数据集的分为训练集25000张，在训练集中猫和狗的图像是混在一起的，pytorch读取数据集有两种方式，第一种方式是将不同类别的图片放于其对应的类文件夹中，另一
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2020-03-04 22:25:00
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目录1.Dataset基类2.用DataLoader类实现自定义数据集2.1DataLoader类的定义3.DataLoader类中的多采样器子类4.Torchtext工具与内置数据集4.1Torchtext的内部结构4.2安装Torchtext库4.3查看Torchtext库的内置数据集4.4安装Torchtext库的调用模块4.5Torchtext库的内置预训练词向量 1.Dataset基类
出现问题： 这个数据集和手写数字识别的数据集不一样，它没有单独的label分类对应的文件夹，但是它每张图片的 命名非常规范都是cat.X.img或者dog.X.img,所以要先把每张图片对应的标签读取出来。这时候我参考了别人的博客使用os.listdir("D:/pycharm/maogoushibie/maogou/train.zip")读取图片的名字 这里出现了两个错误， （1）按照文件夹复制
猫狗分类猫狗分类-（小型卷积神经网络-6层）数据准备数据集目录结构网络模型数据预处理训练（利用生成器拟合模型）-30轮训练可视化数据增强增加dropout层，防止过拟合经过数据增强和增加dropout层后再拟合-100轮结果总结参考： 猫狗分类-（小型卷积神经网络-6层）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:
创建好了数据集，将它上传到谷歌colab在colab上的目录如下：在utils中的rdata.py定义了读取该数据集的代码：from torch.utils.data import DataLoaderimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torch#预处理transform = transforms
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2020-03-05 21:26:00
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为什么我在kaggle平台上编写猫狗识别程序，一是因为我的个人电脑没有GPU，kaggle平台提供了GPU，使用GPU可以大大提高训练的效率；二是kaggle平台上提供了猫狗数据集。1、部署kaggle开发环境，这部分不再描述，下面是我的设置情况。2、在kaggle平台上安装GPU版本的tensorflow2.3.0pip install tensorflow-gpu==2.3.03、导入需要的包
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2023-10-02 20:57:44
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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-
数据集下载地址：https://www.microsoft.com/en-us/download/confirmation.aspx?id=54765Dogs vs. Cats(猫狗大战)来源Kaggle上的一个竞赛题，任务为给定一个数据集，设计一种算法中的猫狗图片进行判别。数据集包括25000张带标签的训练集图片，猫和狗各125000张，标签都是以cat or dog命名
目录下载kaggle数据集创建新的小数据集构建猫狗分类的小型卷积神经网络猫狗分类的网络架构模型的配置图像的预处理利用批量生成器拟合模型绘制精度和损失结果显示随机增强后的训练图像显示结果显示使用数据增强的卷积神经网络网络架构模型的编译利用数据增强生成器重新训练网络修改后的拟合函数模型的保存结果输出结果展示 下载kaggle数据集kaggle猫狗识别数据集共包含25000张JPEG数据集照片，其中猫
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2023-08-23 16:39:54
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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
如果你对图像识别学习感兴趣，可以试试这个小项目-PyTorch 猫狗分类
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2022-08-06 00:33:10
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基本介绍软件：Matlab R2018b数据集：Kaggle猫狗数据集网络：AlexNet前期准备数据集Kaggle猫狗数据集猫与狗用于训练的图片（train）分别12500张，每张图片的尺寸大小都是有差异的，图片的命名格式为标签+标号。 【数据集度云链接】 链接：https://pan.baidu.com/s/17c4K04kDKDUsuXdLkPecKA 提取码：8rhn 在这里，将两种图片分
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
文章1.下载数据集2.数据集划分3.数据预处理代码 1.下载数据集首先我们需要先到网上下载猫狗数据集：猫狗分类数据集下载地址：https://pan.baidu.com/s/1i4SKqWH
密码：d8mt2.数据集划分刚开始下载的数据train和test都是猫和狗混合的图片，需要修改一下重新划分一下train和test中的猫和狗分别划分出来。文件结构如下：|_image
|_train
# PyTorch实现猫狗分类任务指南
## 前言
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，广泛应用于深度学习领域。本文将指导刚入行的小白如何使用PyTorch实现猫狗分类任务。
## 整体流程
下面的表格展示了整个实现猫狗分类任务的流程。
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1. 数据准备 | 获取数据集，并进行数据预处理 |
| 2. 模型搭建 |
原创
2023-09-05 08:45:19
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文章目录猫狗大战数据集训练数据的读取(input_data.py)卷积神经网络模型的构造(model.py) 猫狗大战数据集 Cats vs. Dogs(猫狗大战)是Kaggle大数据竞赛某一年的一道赛题，利用给定的数据集，用算法实现猫和狗的识别。数据集可以从Kaggle官网上下载，即https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats。数据集由训练数据和测试数据组成，训
1-《Tensorflow入门图像分类-猫狗分类-安卓》2-《TensorFlow入门图像分类-猫狗分类-MobileNet优化》
最近在温习 Tensorflow，写了一篇笔记，记录了使用 Tensorflow 训练一个猫狗图像分类器的模型并在安卓应用上使用的全过程。一、数据集准备1.1 数据集来源 &nbs
# coding: utf-8
"""Kaggle发布的猫狗数据集
4000张猫狗图片，2000张猫，2000张狗。将2000张图片用于训练，1000张用于验证，1000张用于测试
下载数据集之后，创建一个新的数据集，包含三个子集：每个类别各1000各样本的训练集，500各样本的验证集，500各样本的测试机"""
import os, shutil
original_dataset
