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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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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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、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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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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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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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。此次使用的
原创
2022-06-27 20:06:47
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# 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
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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
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2024-07-04 15:48:21
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# 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
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在这篇博文中，我将带你逐步了解如何使用 PyTorch 进行猫狗分类任务的过程。这是一个经典的计算机视觉问题，通过深度学习而得以解决。我们将涵盖整个流程，从环境配置到部署方案，确保你理解每一步所必需的步骤和代码。下面是我们将要深入的各种内容。
### 环境配置
首先，我们需要配置好我们的开发环境。这里，我们会使用 Anaconda 来管理虚拟环境，并安装所需的依赖。
```mermaid
f
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，
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2024-04-26 13:24:46
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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
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2023-12-10 14:00:53
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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,
【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
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2023-11-15 15:10:54
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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
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2023-12-19 11:29:56
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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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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
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2023-12-15 11:53:59
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Pytorch实战训练第一篇-------猫狗分类0、数据集准备本次数据集使用Kaggle上的开源数据集，这是网站链接：猫狗数据集 本次数据集共：857.48MB，分为train和test两个文件夹，其中train中有25000张图片，test中有12500张图片。其中有一点需要注意的是，这个train文件夹中的猫和狗的照片没有分开打包，所以我们需要进一步对train中的图片进行处理。1、对tra
