文章目录1.问题预处理1.1Cifar-10数据集简介1.2分类问题1.3创建图像分类器2.用pytorch的逻辑回归实现图像分类3.全连接人工神经网络分类器3.1分类器基本原理3.2训练过程3.3代码3.4结果分析 实现多种对Cifar-10数据集的分类器，并比较其算法精度。要求基于PyTorch设计并实现四种分类器，并利用Cifar-10的测试集评估各分类器的性能： 1.问题预处理1.1C
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2024-09-03 18:52:52
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使用Tensorflow 2进行猫狗分类识别
本文参照了大佬Andrew Ng的所讲解的Tensorflow 2视频所写，本文将其中只适用于Linux的功能以及只适用于Google Colab的功能改为了普适的代码同时加入了自己的理解，尚处学习与探索阶段，能力有限，希望大家多多指正。文章所需代码均在Jupyter Notebook当中实现。 目录
使用Tens
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2024-03-28 14:08:42
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前言： 上一篇，我们介绍了小型卷积神经网络训练分类模型，这次我们将采用预训练网络。二、使用预训练的卷积神经网络 想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络（pretrained network）。预训练网络是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练好。如果
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2024-07-23 13:49:39
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基于 Keras 实现 Kaggle2013--Dogs vs. Cats12500 张猫狗图像的精准分类【整理数据集】将训练数据集分割成训练集、验证集、测试集，目录结构如图所示：在 Pycharm 中新建项目，创建 split_dataset.py import os, shutil # 数据集解 ...
keras分类猫狗数据（上）数据预处理 keras分类猫狗数据（中）使用CNN分类模型 keras分类
原创
2022-10-26 16:50:46
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猫狗分类CNN实验环境编译器 ：win10+python3.7.4+pycharm2018库： anaconda+pytorch+tensorflow+tensorboardX硬件 gpu（可以没有）性能：accuracy：准确度大概稳定在0.6左右。这是在二分类的情况下。如果测试自己的图片，也就是存既不是猫也不是狗的概率的话，肯恶搞准确度会更低。loss：约为0.02Ⅰ、解决方法一、数据集
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2023-08-09 21:12:58
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keras分类猫狗数据（上）数据预处理 keras分类猫狗数据（中）使用CNN分类模型
原创
2022-10-26 16:50:39
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# Python猫狗图像分类代码实现指南
## 1. 引言
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现猫狗图像分类代码。作为一名经验丰富的开发者，我会给你详细的步骤和每一步所需的代码。让我们开始吧！
## 2. 整体流程
下面是整个代码实现的流程，通过表格的形式展示出来。每个步骤都会有详细的说明和对应的代码。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必
原创
2023-09-03 14:36:39
224阅读
本文将使用ML .NET的图像分类对猫狗的图像数据进行训练，得到模型； 并且开发一个简单的识别程序用来识别猫咪和狗狗。 流程 根据什么是 ML.NET 以及它如何工作？中的描述，我们知道，工作流如图： 这里我按照我的理解重新画了一幅： 首先我们需要准备训练数据集和测试数据集； 然后通过训练数据集进行
原创
2022-03-22 10:34:35
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使用深度学习分类猫狗图片前言一、下载数据二、构建网络三、数据预处理四、使用数据增强总结 前言本文将介绍如何使用较少的数据从头开始训练一个新的深度学习模型。首先在一个2000个训练样本上训练一个简单的小型卷积神经网络，不做任何正则化，为模型目标设定一个基准。这会得到71%的分类精度。此时的主要问题在于过拟合。然后我们将会介绍数据增强（data augmentation）,它在计算机领域是
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2024-07-17 07:53:17
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文章目录1.制作数据集2.搭建网络训练3.输入图片测试 1.制作数据集（1）下载数据集。从网上下载kaggle猫狗分类的数据集，为缩短训练时间，选择2000张图片（猫狗各1000张）作为训练集，200张图片（猫狗各100张）作为测试集。在train文件夹选0-1999的猫和0-1999的狗作为训练集，选2000-2099的猫和2000-2099的狗作为测试集。（2）调整图片的大小。图片大小不一，
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2024-01-15 01:19:07
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## Pytorch 图像分类教程。 在实践中，对猫和狗进行分类可能有些不必要。但对我来说，它实际上是学习神经网络的一个很好的起点。在本文中，我将分享我执行分类任务的方法。可以通过访问要使用的数据集。以下是这篇文章的大纲： 1. 导入模块和设置设备 2. 加载图像和创建标签 3. 预处理和数据扩充 4. 自定义数据集类和数据加载器
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2023-12-15 11:56:23
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目录一.数据处理 二.构造网络三.训练和测试四.展示结果一.数据处理 Dogs vs. Cats(猫狗大战)，其中训练集有20000张，猫狗各占一半，验证集20000，测试集2000张，没有标定是猫还是狗。要求设计一种算法对测试集中的猫狗图片进行判别，是一个传统的二分类问题。 拿到数据，先查看数据集，可以看到图片的大小均不一致且没有y值。所以我们需要自
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2023-10-18 19:32:13
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已经在深度学习方面潜水了很久，理论知识了解个大概，代码能力相差很远，至于为什么写这行代码，每个句子的功能是什么，了解的一塌糊涂，为熟悉深度学习的应用和提高Code水平，现使用Keras搭建CNN对猫狗进行分类。 本文结构：1、数据集；2、网络设计；3、训练网络；4、测试网络。1、数据集对于刚入门的新手，数据集处理是一个很困难的操作，一般数据集可以从tensorflow的kreas导入或使用自己
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2023-11-14 09:40:06
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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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# coding: utf-8
"""Kaggle发布的猫狗数据集
4000张猫狗图片，2000张猫，2000张狗。将2000张图片用于训练，1000张用于验证，1000张用于测试
下载数据集之后，创建一个新的数据集，包含三个子集：每个类别各1000各样本的训练集，500各样本的验证集，500各样本的测试机"""
import os, shutil
original_dataset
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2024-08-06 22:00:18
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背景： 本文主要介绍猫狗分类问题，原型取自2013年的kaggle计算机竞赛，你可以从https://www.kaggle.com/c/dogs_vs_cats/data获取必要的数据集，或者寻找其他的镜像文件。数据集包含25000张猫狗图像，这里我们选取2000张，其中，1000张训练集，500张验证集合500张测试集。 &nbs
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2024-07-06 09:03:35
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1-《Tensorflow入门图像分类-猫狗分类-安卓》2-《TensorFlow入门图像分类-猫狗分类-MobileNet优化》
最近在温习 Tensorflow，写了一篇笔记，记录了使用 Tensorflow 训练一个猫狗图像分类器的模型并在安卓应用上使用的全过程。一、数据集准备1.1 数据集来源 &nbs
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2023-12-24 11:09:19
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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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# 使用PyTorch实现猫狗图像分类
在人工智能领域，图像分类是一项重要的任务。传统方法已经逐渐被深度学习取而代之，尤其是在计算机视觉领域。本文将介绍如何利用PyTorch构建一个基本的猫狗图像分类器，帮助您入门深度学习和图像处理。
## 1. 环境准备
在开始之前，您需要确保安装了必要的库，包括PyTorch、torchvision和matplotlib。可以使用以下命令进行安装：
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