# 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
91阅读
# 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
# 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
409阅读
关于一些代码里的解释，可以看我上一篇发布的文章，里面有很详细的介绍！！！可以依次把下面的代码段合在一起运行，也可以通过jupyter notebook分次运行第一步：基本库的导入import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as trans
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2023-10-07 19:00:51
340阅读
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
118阅读
为什么我在kaggle平台上编写猫狗识别程序，一是因为我的个人电脑没有GPU，kaggle平台提供了GPU，使用GPU可以大大提高训练的效率；二是kaggle平台上提供了猫狗数据集。1、部署kaggle开发环境，这部分不再描述，下面是我的设置情况。2、在kaggle平台上安装GPU版本的tensorflow2.3.0pip install tensorflow-gpu==2.3.03、导入需要的包
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2023-10-02 20:57:44
733阅读
目录下载kaggle数据集创建新的小数据集构建猫狗分类的小型卷积神经网络猫狗分类的网络架构模型的配置图像的预处理利用批量生成器拟合模型绘制精度和损失结果显示随机增强后的训练图像显示结果显示使用数据增强的卷积神经网络网络架构模型的编译利用数据增强生成器重新训练网络修改后的拟合函数模型的保存结果输出结果展示 下载kaggle数据集kaggle猫狗识别数据集共包含25000张JPEG数据集照片，其中猫
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2023-08-23 16:39:54
515阅读
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
247阅读
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
459阅读
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
81阅读
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
157阅读
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
89阅读
【导读】 十年前，研究人员认为让计算机来区分猫和狗几乎是不可能的。如今，计算机视觉识别的准确率已超过99%。Joseph Redmon通过一个叫YOLO的开源目标检测方法，可以迅速识别图像和视频中的目标。10年前，计算机视觉研究者认为，要让一台电脑去分辨出一只猫和狗的不同之处，这几乎是不可能的，即便是在当时人工智能已经取得了重大突破的情况下。从猫狗不分到实时识别准确率超99%，计算机图像是如何做到
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2023-11-13 22:19:19
119阅读
作业是：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周作业 本文对作业程序进行全面测试。#为测试内容，前面的#后为测试程序，后面的#后为测试结果。总结和感悟：通过此次作业，我发现w刚开始是一个空壳，将它定义成：w.T与X可以相乘（符合矩阵乘法），w.T的shape为(1,像素总数)，X的shape为（像素总数，图片数），两者乘积的shape
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2023-12-08 15:47:49
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# 使用PyTorch进行猫狗识别
在机器学习领域，图像分类是一个非常经典的任务。我们可以使用深度学习框架PyTorch来实现一个简单的猫狗识别模型。本文将带您通过一些基本步骤，了解如何使用PyTorch构建和训练一个猫狗分类器。
## 环境准备
在开始之前，确保您已经安装了PyTorch。您可以通过以下命令来安装：
```bash
pip install torch torchvisio
在本文中，我们将围绕“猫狗分类CNN PyTorch”展开，探讨从业务场景分析到扩展应用的全流程。
**背景定位**
在现代计算机视觉应用中，图像分类是一项关键任务。猫狗分类问题是一个经典且易于理解的入门示例。想象一下，如果我们有一个在线宠物商店，希望能够根据用户上传的宠物照片进行智能分类，这就需要一种高效的图像分类解决方案。
为了量化这一业务场景，我们可以使用以下模型来描述业务规模：
$
● 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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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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1.背景介绍网络保护通常面临的一个难题就是，他应该让人能够很容易地识别，而让机器无法识别，比如验证码，可以有效地减少垃圾邮件，还能防止用户的密码被恶意2.原理分析最好的办法就是使用迁移学习，通过迁移学习，来让没有太多计算资源的人也能顺利实现深度学习中复杂模型的训练。迁移学习 在机器学习的经典监督学习场景中，如果针对一些任务A训练一个模型，会通过提供任务A的数据和标签来进行训练，现在已经在给定的数据
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2024-06-23 11:25:10
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（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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