（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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# 基于PyTorch的猫狗识别系统
在本篇文章中，我们将探讨如何使用PyTorch实现一个简单的猫狗图像分类系统。随着人工智能技术的发展，深度学习已经成为计算机视觉领域的重要工具，尤其是在图像分类任务中。我们将着重讲解项目的实现步骤、代码示例以及相关的图表展示。
## 项目概述
我们将训练一个卷积神经网络（CNN），用于区分猫和狗的图片。项目的基本步骤包括数据准备、模型构建、模型训练、验证
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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很早就想做这个猫狗识别的程序，所以跟着唐宇迪教程做了一遍，中间部分参数做了修改。后面预测部分用自己的猫猫图片做了预测，虽然有点问题，但最后还是可以识别出来，问题不大，下面对程序几个部分进行讲解，最后会附上整个程序的附件。一、数据处理 整个训练集用了cat dog两个文件，每个数据集里面有500张图片，并且图片的大小
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2023-10-20 10:18:15
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AlexNet识别猫狗数据集一、下载猫狗数据集二、AlexNet实现1、划分训练集和测试集2、将训练集和测试集图片放缩为224x2243、AlexNet实现4、训练过程5、模型测试三、总结 一、下载猫狗数据集百度云链接如下 链接：https://pan.baidu.com/s/1KWYrGVVS6He7lO7skyhgQQ 提取码：p2dd二、AlexNet实现1、划分训练集和测试集因为猫狗大战
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2023-11-12 12:48:04
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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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【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
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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
图像识别猫狗大战——初学代码之随笔训练集：12500张猫，12500张狗 1. 读取数据标签 item_label = item.split('.')[0] # 文件名形如 cat.0.jpg, 只需要取第一个。 # 将item以字符'.'为分割方式截取子串，存入字符串向量，获取向量的第[0]个元素。 # 如item='cat.0.jpg', 则item.split('.
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2023-10-12 10:22:58
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案例分析：下载猫狗图片，进行分类。对数据进行分类，训练集和测试集。 训练集和测试集都进行命名规范，把猫标记为1，狗标记为0。 处理流程： 数据处理，把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化 各层权重 W 和 偏置 b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），交叉熵损失，反向传播（梯度下降），更新参数，构建神经网络，训
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2023-12-15 05:41:01
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这份数据集来源于Kaggle，数据集有12500只猫和12500只狗。在这里简单介绍下整体思路 1. 处理数据 2. 设计神经网络 3. 进行训练测试1. 数据处理将图片数据处理为 tf 能够识别的数据格式，并将数据设计批次。第一步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，打乱顺序返回将第一步处理好的图片 和labe
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2023-12-19 21:48:28
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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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CV之IC之AlexNet：基于tensorflow框架采用CNN卷积神经网络算法(改进的AlexNet,训练/评估/推理)实现猫狗分类识别案例应用目录基于tensorflow框架采用CNN(改进的AlexNet,训练/评估/推理)卷积神经网络算法实现猫狗图像分类识别数据集介绍输出结果使用model.ckpt-6000模型预测 预测错误的只有一个案例，如下所示训练结果核心代码基于tens
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2024-06-22 11:18:42
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目录类 创建类 使用类 属性继承子类的__init__()方法定义子类的属性和方法重写父类的方法将实例用作属性导入类类编码风格类面向对象编程是最有效的软件编写方法。在面向对象编程中，编写表示现实世界中事物和情境的类，并基于这些类创建对象，称为实例化。类中包含对象所通用的行为，基于类创建对象时，对象将自动具备这些通用行为，然后可以根据需要赋予每个对象独特的个性。&nbs
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2024-06-23 14:39:10
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前言前面用CNN卷积神经网络对猫狗数据集进行了分类，可以看出一个层数比较低的CNN在做分类的时候效果达不到特别好，前面的CNN只能达到75%-80%的正确率，但是那是由于我们的CNN结构比较简单，所以要想分类效果更好，我们需要用更加复杂的模型，这里我就采用更加复杂的深度残差神经网络(ResNet)对猫狗数据集进行训练分类。我们可以直接采用预训练模型ResNet50进行模型训练，如果不知道预训练是什
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2024-02-19 17:12:44
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# 使用 PyTorch 实现猫狗识别的详细指南
猫狗识别是一个经典的计算机视觉任务，适合初学者学习深度学习和卷积神经网络（CNN）。本文将系统地讲解怎样使用 PyTorch 来实现这个项目，包括所需步骤、代码示例及详解，以及如何创建和训练模型。我们还会使用一些可视化语言（如 Mermaid）来展示流程和时间线。
## 项目流程
首先，我们概述一下实现猫狗识别的主要流程，以下是一个步骤表：
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
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# 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
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# PyTorch 猫狗识别教程
## 引言
本文旨在帮助刚入行的小白学习如何使用 PyTorch 实现猫狗图像分类模型。我们将逐步引导你完成整个过程，包括数据集准备、模型构建、训练和测试。最后，通过模型的结果，你将能分辨出猫和狗的图片。
## 整体流程
下面是一张简单的流程图，展示了我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述
【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。Joseph Redmon家养的猫 Joseph Redm
