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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# 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
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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【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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近年来，人工智能在海陆空所有领域都有大跨步的发展，我们也正在潜移默化的被人工智能所“牵制”，习惯了它们的存在和帮助。比如我们每天都接触到的“小爱同学”“hi siri”“天猫精灵”等。 由于人工智能的可能性超乎想象，有趣的灵魂工程师们就开始让它做一些奇奇怪怪的事情，既满足了我们的好奇心，让能观察出智能的能力到底有多大。 不过，有时候这些结果还是很让人大跌眼镜，甚至能笑出猪声。 人工智能选
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2024-07-17 20:57:56
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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
在这篇文章中，我们将探讨如何使用 PyTorch 实现猫狗分类这一经典的深度学习任务。我们将从背景入手，深入技术原理，逐步解析架构，分析源码，以及讨论实际应用场景和扩展话题。
### 背景描述
猫狗分类是计算机视觉领域经典的分类问题。通过图像识别技术，我们可以有效地区分猫与狗，进而推动自动驾驶、安防监控等多个领域的发展。根据统计，近年来图像识别的准确率显著提高，让深度学习模型在实际应用中更加可
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：
$
首先强调multi-class 和multi-label是不同的，前者是每个样本只属于一个类别，后者是每个样本可以有多个类别标记，即多个类别在模式识别，信息检索，二分类等问题中常常需要对结果进行评价，评价的几个指标通常是准确率（accuracy），精确率（precision）和召回率（recall）1、分类问题举个二分类的问题，类别狗为正，猫为负。测试用例12只动物，7只狗，5只猫。识别出8只狗，
# 使用PyTorch进行猫狗分类的入门指南
在深度学习领域，图像分类是一个经典的任务，其中猫狗分类便是一个常见的例子。本文将带你深入了解如何使用PyTorch构建一个简单的猫狗分类器，帮助你通过代码实践来掌握深度学习的基本概念。
## 1. 环境准备
首先，确保你已经安装了PyTorch。如果尚未安装，可以通过以下命令安装：
```bash
pip install torch torch
# Pytorch实现猫狗分类
在机器学习和深度学习领域，图像分类一直是一个重要的研究方向。猫狗分类作为一个经典的问题，一直备受关注。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Pytorch实现一个简单的猫狗分类器。
## 数据集准备
首先，我们需要一个包含猫和狗的图像数据集来训练我们的分类器。我们可以使用Kaggle上的“Dogs vs. Cats”数据集。在这个数据集中，包含有大量猫和狗的图像，可
原创
2024-06-16 04:57:20
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# 猫狗分类 PyTorch 实现
## 引言
在计算机视觉领域中，猫狗分类是一个非常经典的问题。通过机器学习和深度学习的技术，我们可以训练一个模型来识别图像中是猫还是狗。在本文中，我将教会你如何使用 PyTorch 来实现猫狗分类。
## 整体流程
下面是整个猫狗分类的流程概述，我们将详细介绍每一步的实现。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据集准备 | 下载猫狗分
原创
2023-08-03 06:57:15
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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.
#!/usr/bin/env python
# -#-coding:utf-8 -*-
# author:魏兴源
# datetime:2021/10/20 20:14:13
# software:PyCharm
"""
模型1：Pytorch CNN 实现流程
1.图片数据处理，加载数据集
2.使得数据集可迭代（每次读取一个Batch）
3.创建模型类
4.
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2023-11-28 16:09:20
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