# 实现猫与狗的分类Python指南
## 整体流程
首先，让我们来看看整个实现猫与狗的分类Python的流程。在这里，我将使用表格展示每个步骤的具体内容：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------------------- |
| 1 | 收集猫和狗的图像数据集 |
| 2 | 数据预处理
原创
2024-05-01 07:14:19
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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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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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动物特性描述狗生活在陆地上（是一种陆生动物），既是哺乳类的也是肉食性的。狗通常的时候和人打招呼会通过“摇摇尾巴”，在被抚摸感到舒服的时候，会“旺旺叫”，而在受到惊吓情绪烦躁时，会发出“呜呜”声；猫也生活在陆地上（是一种陆生动物），既是哺乳类的也是肉食性的。猫通常的时候和人打招呼会发出“喵～”的声音，在被抚摸情绪很好时，会发出“咕噜咕噜”声，而在受到惊吓时，会发出“嘶嘶”声；青蛙是一种两栖动物（既是
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2023-10-13 22:27:28
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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
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2023-12-24 11:09:19
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# Python猫狗分类实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何实现Python猫狗分类。在本文中，我将向你介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程概览
下面是完成Python猫狗分类的整个流程。我们将使用机器学习算法来训练一个模型，以便能够根据图片识别出猫和狗。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据收集
数据收集
原创
2023-08-26 14:48:39
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【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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文章目录0.前言1.猫狗分类数据集1.1数据集下载（可选部分）1.2数据集分析2.猫狗分类数据集预处理2.1训练集和测试集划分2.2训练集和测试集读取3.剩余代码4.总结 0.前言同为计算机视觉任务，最经典的MNIST手写数字识别在文章Pytorch+CNN+MNIST实战已经讲得非常详细了，所以对于代码，长篇大论都是模板照套MNIST，故而只需要阐明与MNIST区别，升华境界。1.猫狗分类数据
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2024-01-29 10:21:41
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这一节我们将用Tensorflow2.0完成一个图像领域处理的重要任务，即是“迁移学习”。迁移学习简单来说就是一个预训练的模型（已经在别的数据集上训练过的）重新使用在另一个数据集或任务中。迁移学习不仅大大减小了我们的新数据集的训练时间和难度，而且使得模型的泛化能力更强。那么这一节课我们就通过迁移学习来完成一个猫狗分类的例子。关于迁移学习的底层原理或更多信息，朋友们可以观看其它博主更详细的博客，或者
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2024-01-28 08:31:35
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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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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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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
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2024-05-19 10:54:00
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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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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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前言： 上一篇，我们介绍了小型卷积神经网络训练分类模型，这次我们将采用预训练网络。二、使用预训练的卷积神经网络 想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络（pretrained network）。预训练网络是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练好。如果
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2024-07-23 13:49:39
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使用pytorch编写猫狗识别软件数据下载一、下载数据集并创建以下形式文件目录 train.py: 用于创建并训练模型，并生成训练完成的参数文件。 setting.py: 用于存放训练配置、超参数，包括学习率，训练次数，裁剪图片大小，每次训练图片数量，参数保存地址。 train: 存放下载的数据集（共25000张图片，其中猫狗各12500张）。 func: 自定义包，存放部分操作。├─se
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2024-05-19 07:03:39
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