导入猫狗图片数据并标签0和1.将图片数据处理为 tf 能够识别的数据格式，并将数据设计批次: 1）.get_files() 方法读取图片，然后根据图片名，添加猫狗 label，然后再将 image和label 放到数组中，打乱顺序返回. 2）.将第一步处理好的图片和label数组转化为tensorflow能够识别的格式，然后将图片裁剪和补充进行标准化处理，分批次返回. input_data.
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:
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2023-12-26 15:43:38
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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。这次分享的是找
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2023-08-03 12:25:17
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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-
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2024-01-05 20:05:38
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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
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2024-01-02 11:13:24
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文章目录 前言一、猫狗大战数据集二、pytorch实战1.程序整体结构2.读入数据3.网络结构4.网络结构5测试总结总结 前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 在目前的深度学习中，应用最广泛的框架是pytorch ，同时在计算机视觉领域最基础的
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2023-12-01 09:10:38
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Dogs vs. Cats Redux: Kernels Edition模型使用三个深度学习网络ResNet50, InceptionV3, Xception
原创
2022-10-27 12:46:48
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文章目录一、简介二、训练代码三、训练结果四、预测代码五、预测结果 一、简介迁移学习：一种非常强大的深度学习技术，它的动机很简单——“站在巨人肩膀上”。假设你想学习一门西班牙语，如果从已经掌握的英语学习便更加简单高效。VGG16：2014年牛津大学提出的模型，简洁实用，擅长图像分类和目标检测。猫狗大战数据集：Kaggle五年前提供的数据集，含25000张狗和猫的图像（共50000张），另有用于测试
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
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2024-02-28 11:30:46
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猫狗分类CNN实验环境编译器 ：win10+python3.7.4+pycharm2018库： anaconda+pytorch+tensorflow+tensorboardX硬件 gpu（可以没有）性能：accuracy：准确度大概稳定在0.6左右。这是在二分类的情况下。如果测试自己的图片，也就是存既不是猫也不是狗的概率的话，肯恶搞准确度会更低。loss：约为0.02Ⅰ、解决方法一、数据集
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2023-08-09 21:12:58
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使用Tensorflow 2进行猫狗分类识别
本文参照了大佬Andrew Ng的所讲解的Tensorflow 2视频所写，本文将其中只适用于Linux的功能以及只适用于Google Colab的功能改为了普适的代码同时加入了自己的理解，尚处学习与探索阶段，能力有限，希望大家多多指正。文章所需代码均在Jupyter Notebook当中实现。 目录
使用Tens
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2024-03-28 14:08:42
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文章目录1.制作数据集2.搭建网络训练3.输入图片测试 1.制作数据集（1）下载数据集。从网上下载kaggle猫狗分类的数据集，为缩短训练时间，选择2000张图片（猫狗各1000张）作为训练集，200张图片（猫狗各100张）作为测试集。在train文件夹选0-1999的猫和0-1999的狗作为训练集，选2000-2099的猫和2000-2099的狗作为测试集。（2）调整图片的大小。图片大小不一，
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2024-01-15 01:19:07
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## Pytorch 图像分类教程。 在实践中，对猫和狗进行分类可能有些不必要。但对我来说，它实际上是学习神经网络的一个很好的起点。在本文中，我将分享我执行分类任务的方法。可以通过访问要使用的数据集。以下是这篇文章的大纲： 1. 导入模块和设置设备 2. 加载图像和创建标签 3. 预处理和数据扩充 4. 自定义数据集类和数据加载器
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2023-12-15 11:56:23
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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
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2024-04-15 06:25:27
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目录猫狗分类数据处理下载数据集解压数据集确定路径打印数据名获取每种数据的数量数据集可视化引入头文件绘图设计训练模型引入头文件设计模型打印模型相关信息进行优化方法选择和一些超参数设置数据处理（利用ImageDataGenerator自动打标签）进行训练使用我们自己的图片进行验证可视化隐藏层绘制精度和损失曲线终止程序 猫狗分类内容总结自吴恩达TensorFlow2.0的课程 不同于之前在人造的数据集
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2024-03-24 15:23:02
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已经在深度学习方面潜水了很久，理论知识了解个大概，代码能力相差很远，至于为什么写这行代码，每个句子的功能是什么，了解的一塌糊涂，为熟悉深度学习的应用和提高Code水平，现使用Keras搭建CNN对猫狗进行分类。 本文结构：1、数据集；2、网络设计；3、训练网络；4、测试网络。1、数据集对于刚入门的新手，数据集处理是一个很困难的操作，一般数据集可以从tensorflow的kreas导入或使用自己
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2023-11-14 09:40:06
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目录一.数据处理 二.构造网络三.训练和测试四.展示结果一.数据处理 Dogs vs. Cats(猫狗大战)，其中训练集有20000张，猫狗各占一半，验证集20000，测试集2000张，没有标定是猫还是狗。要求设计一种算法对测试集中的猫狗图片进行判别，是一个传统的二分类问题。 拿到数据，先查看数据集，可以看到图片的大小均不一致且没有y值。所以我们需要自
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2023-10-18 19:32:13
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前言一直在学习计算机视觉方面的基础知识，前几天接触到了第一个实际的使用CNN来进行图像分类的Kaggle上的猫狗分类的问题，虽然最后效果不太理想，但是个人觉得对于图像分类问题，这个项目的解决过程和方法具有很强的借鉴意义，这里进行一次详细的总结。项目条件ubuntu 18.04 LTStensorflow-gpupycharmGTX 1050Kaggle 竞赛网址：https://www.kaggl
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2023-11-01 12:03:44
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对象之间的交互我们新建一个猫类，通过给猫一些具体的属性我们就可以拿到一个实实在在的猫。现在我们要再创建一个狗类，狗就不能打猫了，只能咬猫，所以我们给狗想一个方法。有了狗类，我们还要实例化一只实实在在的狗出来。然后猫和狗就可以打架了。现在我们就来让它们打一架吧！class cat: # 定义一只猫
role = 'cat' # 属性还是猫
def __init__(self,
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
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2023-09-25 04:55:46
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