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
# 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
45阅读
# 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
237阅读
图片分类器1 数据（1）数据集介绍与导入（2）transforms.Compose与transforms.Normalize（3）图片预览a 反标准化b 转化为plt.imshow能读取的尺寸c 合并显示2 定义卷积神经网络、损失函数和优化器（1）搭建神经网络（2）优化器和损失函数3 模型的训练与保存4 模型的测试总结 1 数据（1）数据集介绍与导入对于视觉任务，可以通过torchvision模
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2023-11-16 12:08:42
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准确率：正确的数量除以总数量准确率（accuracy），是一个用来衡量分类器预测结果与真实结果差异的一个指标，越接近于1说明分类结果越准确。举个例子，比如现在有一个猫狗图片分类器对100张图片进行分类，分类结果显示有38张图片是猫，62张图片是狗，经与真实标签对比后发现，38张猫的图片中有20张是分类正确的，62张狗的图片中有57张是分类正确的，那么准确率是多少呢？显然就应该是 （20+57）/1
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2024-01-16 20:43:15
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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
247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
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
31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
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
【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
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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
274阅读
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
32阅读
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
44阅读
tensorflow2.3实现猫狗数据分类自定义训练首先需要下载相关的数据集，可从kaggle官网进行下载。 导入包import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import glob查看tensorflow的版本print('Tensorflow version: {}'.format(tf.
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2024-01-25 17:45:51
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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
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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目录猫狗分类数据处理下载数据集解压数据集确定路径打印数据名获取每种数据的数量数据集可视化引入头文件绘图设计训练模型引入头文件设计模型打印模型相关信息进行优化方法选择和一些超参数设置数据处理（利用ImageDataGenerator自动打标签）进行训练使用我们自己的图片进行验证可视化隐藏层绘制精度和损失曲线终止程序 猫狗分类内容总结自吴恩达TensorFlow2.0的课程 不同于之前在人造的数据集
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2024-03-24 15:23:02
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