近年来，人工智能在海陆空所有领域都有大跨步的发展，我们也正在潜移默化的被人工智能所“牵制”，习惯了它们的存在和帮助。比如我们每天都接触到的“小爱同学”“hi siri”“天猫精灵”等。 由于人工智能的可能性超乎想象，有趣的灵魂工程师们就开始让它做一些奇奇怪怪的事情，既满足了我们的好奇心，让能观察出智能的能力到底有多大。 不过，有时候这些结果还是很让人大跌眼镜，甚至能笑出猪声。 人工智能选
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
kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，在这上面有非常多的好项目、好资源可供机器学习、深度学习爱好者学习之用。碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架：pytorch（如果你对pytorch不甚了解，请点击这里），所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目：猫狗图像识别。深度学习的基础就是数据，咱们先从数据谈起。
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
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，
# 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
156阅读
# 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
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
【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
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
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
#!/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
# 猫狗分类 PyTorch 实现
## 引言
在计算机视觉领域中，猫狗分类是一个非常经典的问题。通过机器学习和深度学习的技术，我们可以训练一个模型来识别图像中是猫还是狗。在本文中，我将教会你如何使用 PyTorch 来实现猫狗分类。
## 整体流程
下面是整个猫狗分类的流程概述，我们将详细介绍每一步的实现。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据集准备 | 下载猫狗分
原创
2023-08-03 06:57:15
209阅读
# Pytorch实现猫狗分类
在机器学习和深度学习领域，图像分类一直是一个重要的研究方向。猫狗分类作为一个经典的问题，一直备受关注。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Pytorch实现一个简单的猫狗分类器。
## 数据集准备
首先，我们需要一个包含猫和狗的图像数据集来训练我们的分类器。我们可以使用Kaggle上的“Dogs vs. Cats”数据集。在这个数据集中，包含有大量猫和狗的图像，可
准确率：正确的数量除以总数量准确率（accuracy），是一个用来衡量分类器预测结果与真实结果差异的一个指标，越接近于1说明分类结果越准确。举个例子，比如现在有一个猫狗图片分类器对100张图片进行分类，分类结果显示有38张图片是猫，62张图片是狗，经与真实标签对比后发现，38张猫的图片中有20张是分类正确的，62张狗的图片中有57张是分类正确的，那么准确率是多少呢？显然就应该是 （20+57）/1
版本描述epochs训练精度验证精度V1.0简单线性卷积神经网络10099%75%V2.0添加了数据增强和dropout层10083%83%V3.0使用预训练-特征提取-分步式10099%90%V4.0使用预训练-特征提取-合并式10090%90%V5.0使用预训练-微调模型10099%94%我会针对每个版本都做详细介绍和给出代码，在这里我先对每个版本和使用的方法做个统一介绍，能有个大
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
图片分类器1 数据（1）数据集介绍与导入（2）transforms.Compose与transforms.Normalize（3）图片预览a 反标准化b 转化为plt.imshow能读取的尺寸c 合并显示2 定义卷积神经网络、损失函数和优化器（1）搭建神经网络（2）优化器和损失函数3 模型的训练与保存4 模型的测试总结 1 数据（1）数据集介绍与导入对于视觉任务，可以通过torchvision模
