基于 Keras 的猫狗分类识别 本篇主要实现利用 Keras 来实现 Kaggle 的经典比赛 ——猫狗识别，目的是熟悉 Keras 的基本用法与使用环境，为后期利用 Keras 和 TensorFlow 实现更多的深度学习网络打下基础。 本篇的主要参考来自DeepLearn ，并在这个实现基础上，增加了一些实现，如 Tensorboard 可视化训练过程，使用 matplotlib 可视化
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2024-09-05 11:15:50
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注意：这是一个完整的项目，建议您按照完整的博客顺序阅读。目录三、训练和优化CNN模型1、搭建训练主循环2、训练时间的记录3、早期终止机制4、训练数据的可视化5、训练数据的保存与加载四、测试和运用CNN模型1、加载训练好的模型2、调用训练好的模型3、查看TensorBoard三、训练和优化CNN模型搭建好CNN模型的计算图之后，我们就可以来训练和优化该CNN模型了，即运行计算图。1、搭建训练主循环众
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2024-07-26 09:43:40
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内有500张猫和500张狗的图片（大小不一），我将它们全部放到一个文件夹里，前500张为猫，后500张为狗。代码：import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
import random
import os
def get_batch(batch_size=32,image_size=64,class_size=2):
x=[
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2023-11-27 01:02:55
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图像识别猫狗大战——初学代码之随笔训练集：12500张猫，12500张狗 1. 读取数据标签 item_label = item.split('.')[0] # 文件名形如 cat.0.jpg, 只需要取第一个。 # 将item以字符'.'为分割方式截取子串，存入字符串向量，获取向量的第[0]个元素。 # 如item='cat.0.jpg', 则item.split('.
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2023-10-12 10:22:58
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案例分析：下载猫狗图片，进行分类。对数据进行分类，训练集和测试集。 训练集和测试集都进行命名规范，把猫标记为1，狗标记为0。 处理流程： 数据处理，把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化 各层权重 W 和 偏置 b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），交叉熵损失，反向传播（梯度下降），更新参数，构建神经网络，训
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2023-12-15 05:41:01
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目录1.项目数据及源码2.任务介绍3.数据预处理4.图像可视化5.建立模型6.进行训练 1.项目数据及源码可在github下载：https://github.com/chenshunpeng/Cat-dog-recognition-based-on-CNN2.任务介绍数据结构为：big_data
├── train
│ └── cat
│ └── XXX.jpg
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2024-08-10 18:25:39
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# Pytorch CNN猫狗识别教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据集] --> B[搭建CNN模型];
B --> C[训练模型];
C --> D[测试模型];
D --> E[预测图片];
```
## 教程
### 1. 准备数据集
首先，你需要准备一个包含猫和狗图片的数据集，可以使用Kaggle上的
原创
2024-03-31 05:22:35
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● 难度：夯实基础⭐⭐ ● 语言：Python3、TensorFlow2? 要求：了解model.train_on_batch()并运用了解tqdm，并使用tqdm实现可视化进度条? 拔高（可选）：本文代码中存在一个严重的BUG，请找出它并配以文字说明? 探索（难度有点大）修改代码，处理BUG这篇文章中我放弃了以往的model.fit()训练方法，改用model.train_on_batch方法。
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2024-09-09 17:37:20
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# 基于PyTorch的猫狗识别
随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）已成为图像识别任务的主流方法。本文将介绍如何使用PyTorch实现一个基础的猫狗识别模型，帮助大家理解深度学习和计算机视觉的基本概念。
## 数据准备
在进行模型训练之前，我们需要准备数据集。常用的猫狗数据集有Kaggle上的“Dogs vs. Cats”数据集，在该数据集中，图片分别属于猫或狗两个类别。我们需要对这
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
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2024-02-04 20:26:51
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目录 基与卷积神经网络模型的猫狗图像识别 1 一、 摘要 2 二、 动机 2 三、 理论和算法理解 2 I.卷积神经网络 2定义 3结构 3应用 5 II.算法实现 5 Part 1 - Data Preprocessing 5 Preprocessing the Test set 6 Part 2 - Building the CNN 6 Initialising the CNN 6 Step
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2024-03-15 06:23:19
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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
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2023-11-26 19:54:44
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在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python实现猫狗识别的项目，从背景定位到深入原理，再到生态扩展，确保读者可以全面了解这一方案的方方面面。
猫狗识别是计算机视觉和深度学习领域一个经典的应用场景。通过使用卷积神经网络（CNN）来区分猫和狗，能够帮助我们理解机器学习算法的应用场景以及网络的训练流程。在这个过程中，我们可以用以下的数学公式来建模我们的需求：
\[
D = \{(x_1, y_1
文章1.导入第三方库2.定义模型3.训练数据和测试数据生成4.训练模型 猫狗分类的数据集可以查看图像数据预处理。 代码运行平台为jupyter-notebook，文章中的代码块，也是按照jupyter-notebook中的划分顺序进行书写的，运行文章代码，直接分单元粘入到jupyter-notebook即可。 简单CNN实现猫狗分类代码：1.导入第三方库from keras.models imp
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2023-09-27 07:42:48
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前言前面用CNN卷积神经网络对猫狗数据集进行了分类，可以看出一个层数比较低的CNN在做分类的时候效果达不到特别好，前面的CNN只能达到75%-80%的正确率，但是那是由于我们的CNN结构比较简单，所以要想分类效果更好，我们需要用更加复杂的模型，这里我就采用更加复杂的深度残差神经网络(ResNet)对猫狗数据集进行训练分类。我们可以直接采用预训练模型ResNet50进行模型训练，如果不知道预训练是什
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2024-02-19 17:12:44
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TnsorFlow+CNN猫狗识别0.input_data.pya.get_files(file_dir)相关函数介绍os.listdir()方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。它不包括 . 和 … 即使它在文件夹中。只支持在 Unix, Windows 下使用。**listdir()**方法语法格式如下：os.listdir(path)path – 需要列出的目录路径返回值返回指定路径下的文件和文件夹列表。np.hstack()在这里我们介绍两个拼接
原创
2022-01-22 17:44:50
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Kaggle的数据大部分时候和实际应用场景相去甚远。除了简历上的项目经历，Kaggle项目以及相应被分享出来的代码不会直接有助于工作本身。Kaggle更多是一种算法与实际问题结合的实验。尽管如此，Kaggle仍然是目前所能找到的最接近工作和业务场景的平台。而且它不失为一个非常好的练习编程能力的工具。同时，它为数据科学提供了趣味性和专业性，甚至为程序员、数据工作者们提供了一个社交平台。这
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2024-05-23 08:13:06
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# PyTorch实现CNN猫狗识别
## 介绍
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现一个基本的卷积神经网络（CNN）来进行猫狗识别。我们将从数据准备开始，然后构建CNN模型，最后训练和测试模型。
## 整体流程
下面是我们完成任务的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 构建CNN模型 |
| 3 | 定义损失函
原创
2023-08-10 17:39:15
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第九周 猫狗识别2● 难度：夯实基础⭐⭐ ● 语言：Python3、TensorFlow2? 要求：找到并处理第8周的程序问题（本文给出了答案） 第8周的问题处在训练集和测试集数据的历史损失和准确率，因为是每一个batch输出一次history而不是epoch输出一次，因此需要对一个epoch中的8个batch取平均值。 ? 拔高（可选）：请尝试增加数据增强部分内容以提高准确率 可以使用哪些方式进
（一）数据负责实现读取数据，生成批次（batch）import tensorflow as tf import numpy as np import osos模块包含操作系统相关的功能，可以处理文件和目录这些我们日常手动需要做的操作。因为我们需要获取test目录下的文件，所以要导入os模块。数据构成，在训练数据中，There are 12500 cat,There are 12500 dogs
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2023-09-04 13:29:21
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