参考链接：tensorflow官方：对服装图像进行分类tensorflow官方：图像分类前言：网上的机器学习的例子大多数是数据量比较小的并且多是官方处理好的，这让小白体验通过自己本地的图片数据进行学习的过程就比较困难，本文主要是对参考链接2进行小的修改，让我们可以通过简单的修改就去训练我们本地的数据。训练结果 猫狗大战Demo整体流程依赖包导入设置目录路径模型参数设置建立图片数据通道创建模型编译模
# PyTorch实现猫狗分类任务指南
## 前言
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，广泛应用于深度学习领域。本文将指导刚入行的小白如何使用PyTorch实现猫狗分类任务。
## 整体流程
下面的表格展示了整个实现猫狗分类任务的流程。
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1. 数据准备 | 获取数据集，并进行数据预处理 |
| 2. 模型搭建 |
原创
2023-09-05 08:45:19
188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
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
171阅读
目录评估函数，计算 图片多分类的准确率 topK保存准确率信息完整代码 评估函数，计算 图片多分类的准确率 topK## topk的准确率计算
def accuracy(output, label, topk=(1,)):
maxk = max(topk)
batch_size = label.size(0)
# 获取前K的索引
_, pred = o
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2024-04-15 06:25:27
30阅读
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
58阅读
【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
189阅读
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
10000+阅读
# 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
247阅读
# 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
120阅读
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
# 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
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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文章目录前言一、定义自己的数据集二、开始训练猫狗数据三、辅助工具3.1 随机采样猫狗数据3.2 将猫狗数据集分成训练集、验证集 前言猫狗识别的数据在百度网盘： 链接：https://pan.baidu.com/s/1_jgubf2Ay47ONnhcJcQ-ng &nb
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2024-01-02 11:13:24
630阅读
写在前面本学习总结主要目的1.怕以后忘记，到时候翻来看看， 2.梳理一下项目过程，便于工业化生产（哈哈） 3.敲一遍代码加深记忆 4.帮助他人，方便入门同学能够容易入门本过程主要设计到的内容1.torch.nn，nn模块下的Module类，组件类，neture network 2.tensor，巩固tensor的方法 3.torch.utils.data里面DataLoader的用法 4.torc
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2023-10-26 11:34:48
59阅读
目录前言1. Introduction（介绍）2. Related Work（相关工作）2.1 Analyzing importance of depth（分析网络深度的重要性）2.2 Scaling DNNs（深度神经网络的尺寸）2.3 Shallow networks（浅层网络）2.4 Multi-stream networks（多尺寸流的网络）3. METHOD（网络设计方法）3.1 PA
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2023-12-21 07:00:30
134阅读
描述 新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门口，飞狗的兵补给
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2024-02-25 06:34:55
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文章目录数据准备&处理模型构建训练 kaggle上的一个经典项目，拿来做做算是当CNN入门了，做的比较粗糙简单 我把整个项目分成了四块 config用来配置一些参数，Dataset用来构建数据集 Main用来训练和保存数据等，Module用来放构建的模型 config的配置如下 TRAIN_PATH = r'D:\temp\train'
PRE_PATH = r'D:\temp
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2024-04-28 13:35:53
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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
156阅读
使用VGG模型进行猫狗大战一、Tom&Spike前面一部分就完全按照代码教程进行编写首先就是进行环境配置，由于我的谷歌云盘GPU次数用完了、所以最后面的检测有没有一个样。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import torch
import torch.nn as nn
import torchvis
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2024-04-10 09:58:53
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