文章目录项目总体目录1. 数据集下载和预览1.1 数据集下载1.2 数据加载和预览2. 搭建网络模型3. 模型训练4. 模型测试问题及错误处理 项目总体目录├── pytorch_dogsVScats
│ ├── datas
│ │ ├── Dataset
│ │ ├── train
│ │ │ ├── dog
│ │ │ └── cat
│ │
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2023-11-28 11:14:29
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# Python猫狗二分类代码实现指南
在本教程中，我们将通过步骤引导你完成一个猫狗二分类的任务，使用Python的深度学习库Keras和TensorFlow。这个项目将帮助你了解如何实现图像分类，并为你今后进一步学习深度学习打下基础。
## 项目流程
我们可以将整个实现流程细分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
Pytorch物体识别分类实战案例（下）前一篇文章介绍了案例中关于数据集的部分，接下来这部分是最重要的部分，包括网络的搭建、loss函数、训练和测试，还是话不多说，直接看代码。5.vgg16_net.py：搭建vgg16网络该py文件主要用于搭建网络结构，如果需要自己搭建不同的网络模型，直接仿造本文件去编写，先更改py文件的名字，定义网络的类名，在__init__f方法中对网络层进行定义，在for
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2023-12-25 12:28:26
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本文主要是使用【监督学习】实现一个图像分类器，目的是识别图片是猫还是狗。从【数据预处理】到 【图片预测】实现一个完整的流程， 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用【迁移学习】（VGG，Resnet）做过了，迁移学习我就不说了，我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现了一遍。准备工作：数据集： Dogs vs. Cats 注册激活困难，自己想想办法，Ps：实在注册
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2024-05-24 22:11:02
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paddlepaddle实现猫狗分类 文章目录paddlepaddle实现猫狗分类1.预备工作1.1 数据集准备1.2 数据预处理1.2.1 删除无用的图片1.2.2 reshape1.2.3 数据集划分1.2.4 创建数据列表2.训练2.1 模型2.2 定义训练2.3 训练3.预测4.参考文献 1.预备工作 这是我上学期一直没有去填补的坑，之前想通过传统机器学习方法来实现，不过没做完。暑假难得回
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2024-04-26 11:34:30
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文章目录前言正文导入相应的文件处理、数据处理、深度学习、机器学习的库标记数据标签搭建卷积神经网络模型数据增强模型训练模型测试完整源码总结参考 纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行前言希望保研顺顺利利的，好慌=.=csdn啥时候支持代码折叠啊啊啊啊啊使用windows10+CPU+pycharm+tensorflow.keras+python搭建简单的卷积神经网络模型，并进行猫狗分类数据来源于kaggl
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2023-12-24 10:58:32
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最近暑假有时间，因此想学一点东西，然后又因为限于自己电脑的显卡是A卡，不能GPU加速，也用不了pytorch框架，所以就选择tensorflow。 现在也在刚刚入坑tensorflow因此做的项目比较低级，现在这篇文章就是关于猫狗分类。之前也曾网上也举行过猫狗分类的比赛，因此猫狗数据集，可以到链接猫狗数据集，直接就可以下载到本地。 但是我下载完，抽取猫狗分别500张图片，然后进行跑程序时发现，其中
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2024-01-02 12:23:59
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本文介绍一个图像分类问题，目标是得到输入图像的类别。使用的方法是训练卷积神经网络，数据集包括上千张猫和狗的图像。 使用的框架是Keras库，数据集下载：这里写链接内容 1下载test_set 和training_set，其中有10000张图片。在training_set中包含两个子文件夹cats 和dogs, 每个都有8000张图片关于对应类别。在test_set文件夹中包含两个子文件夹cat
文章目录一、下载kaggle猫狗大战数据集二、VGGnet实现1、划分数据集2、将训练集和测试集图片放缩为224x2242、实现VGGnet3、测试模型三、总结 一、下载kaggle猫狗大战数据集百度云链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1KWYrGVVS6He7lO7skyhgQQ 提取码：p2dd 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦二、VGGnet实现
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2023-12-26 10:23:26
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目 录作者介绍编程实战指南比赛数据集介绍（Dogs vs cats）环境配置模型定义数据加载训练和测试结果展示 作者介绍周新龙，男，西安工程大学电子信息学院，2019级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：402850713@qq.com编程实战指南通过前面课程的学习，相信同学们已经掌握了Pytorch中大部分的基础知识，本节课将结合之前讲的内容，带领同学们从头实
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2023-10-07 15:18:35
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目录一、初步实现（一）选取训练集、测试集、验证集（二）构建神经网络模型（三）数据预处理（四）绘制损失曲线和精度曲线二、优化模型三、数据测试 结合之前学习的知识，现在可以进行猫狗大战的实现了。数据集是采用猫狗大战kaggle竞赛提供的25000张图片。下面一步步来实现。使用的是tensorflow 2.1 下的keras 2.3.1版本。一、初步实现首先导入需要用到的库import os,shut
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2023-11-01 17:22:38
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猫狗大战游戏类型：塔防游戏标签：卡通、休闲、2D、塔防、闯关引擎：Cocos Creator语言：JS作者：未生畏死
注：美术资源来源于网络游戏玩法： 一共有两种玩法。其一：在怪物到达堡垒前杀死它，否则堡垒会扣一点血。怪物消失。其二：怪物会沿着路循环移动，请在规定时间内杀死所有怪物。场景描述一共三个场景。Main：主场景，可开始、退出游戏。Opt：选择场景。可进行选关操作，返回Main场景。Pa
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2023-10-26 23:58:03
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目录面向对象编程思想前戏编程思想面向对象编程思想前戏如果此时你想开发一个小游戏，名为猫狗大战，显然，开发这个游戏需要创建猫和狗的角色。方式一：使用字典的方法# 狗
dog = {
'name': '大黄',
'type': '田园犬',
'attack_val': 30,
'life_val': 500
}
# 猫
cat = {
'name': '汤姆',
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2023-08-08 07:55:30
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pytorch猫狗大战-项目代码各位看官老爷，小白我知道pytorch的这个猫狗大战的代码真是漫天都是，这基本上也就是一个hello world的程序。我这个代码也是从《pyto
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2024-05-07 22:12:16
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在深度学习领域中，猫狗分类，也叫做猫狗大战是很经典的案例，现在讲讲他，如有错误，多多评论指教。他的train_set和test_set数据集，均可在这个网址下载到：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data不想看下面我的剖析的，也可以直接看这里的源代码：https://github.com/ZZZstudent/
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2024-01-17 10:47:23
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使用VGG模型进行猫狗大战大赛简介 Kaggle 中的猫狗大战竞赛题目。在这个比赛中，有25000张标记好的猫和狗的图片用做训练，有12500张图片用做测试。这个竞赛是2013年开展的，如果你能够达到80%的准确率，在当年是一个 state-of-the-art 的成绩。数据准备 在这里其实出了问题，由于研习社的题目给的是rar格式的压缩包，所以没办法和zip一样解压，我开始直接改成!wget h
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2024-05-17 09:55:57
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# 学习“猫狗大战”游戏开发
在这个项目中，我们将使用Python来实现一个简单的“猫狗大战”游戏。首先，我们会对整体流程进行概述，然后逐步介绍每一个步骤所需的代码和注释。最后，我们将通过状态图和流程图进行可视化。
## 整体流程
下面是实现“猫狗大战”的整体步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
# Python猫狗大战代码实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我会告诉你如何实现Python猫狗大战代码。在开始之前，让我们先了解整个事情的流程。下面是一个展示步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义猫和狗的类 |
| 3 | 创建猫和狗对象 |
| 4 | 实现猫和狗的战斗方法 |
| 5 | 运行游戏的主循环 |
原创
2023-07-29 15:22:28
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我在一开始学习数据科学中机器学习(Machine Learning)的时候重点都放在理解每个模型上，但是真的到用机器学习去解决问题的时候发现自己完全没有思路。所以今天的主要目的是用一个简单的例子和大家分享下使用Python的三方包sklean解决机器学习的思路。文中使用了Kaggle上著名的Titanic数据集，主要利用了Python三方包pandas，sklearn，和matlop
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2024-04-26 14:37:40
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GBDT二元分类算法GBDT(梯度提升树)二元分类1.什么是GBDT(梯度提升树)？2.GBDT处理二元分类详解3.GBDT二元分类算法具体实现3.1构造CART回归树3.2GBDT具体实现4.数据集 GBDT(梯度提升树)二元分类1.什么是GBDT(梯度提升树)？如果你还不是很熟悉GBDT的基本原理，请参考以下两篇博文 1.GBDT(梯度提升树)基本原理及python实现 2.GBDT原理详解
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2023-10-21 09:53:45
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