Pytorch实现猫狗大战（一）

最新推荐文章于 2025-07-03 06:28:19 发布
最新推荐文章于 2025-07-03 06:28:19 发布
阅读量3.5k 收藏 16
点赞数 3
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AugustMe/article/details/93341292
博主准备用迁移学习实现kaggle上的猫狗识别问题，在获取数据集时遇到麻烦，注册账号下载不便，在github未找到合适数据集，后从百度云盘获取，还分享了云盘链接和密码。因百度云下载慢，又分享了一个解析器以提升下载速度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

今天准备用迁移学习实现kaggle上的猫狗识别问题：cats-vs-dogs
本以为数据集下载很方便，用的时候发现可麻烦了，还要注册账号等一系列问题，就想着github上是不是有大神传了数据集上去，找了半天都没有找到自己想要的，于是搜百度云盘，这个大佬的博客有分享：
（喝水不忘挖井人，感谢他）
https://blog.youkuaiyun.com/qq_20073741/article/details/81233326

链接：https://pan.baidu.com/s/14IM5QSaIJWKgDRY3uKDl8w

密码：rwil

那么问题来了，百度云盘下载速度，那是相当的慢，毕竟我们用的是免费的，已经很不错啦，

然后，我发现一个解析器，相当的nice，希望以后不要被封。。。

https://www.baiduwp.com/

在这里插入图片描述
速度很快！哈哈

PyTorch 入门实战（六）——2013kaggle比赛 猫狗大战的实现
黄笳倞的博客
04-01 1万+
1.熟练使用datasets.函数导入数据集2.网络灵活的搭建包括提取特征部分False，分类器部分最后True3.损失函数和优化方式的使用。
基于PyTorch实现VGG网络猫狗大战
QAQGX的博客
12-11 1210
本文章为pytorch神经网络训练项目，文中将会讲述以下内容。
Pytorch–CNN实现kaggle猫狗大战(Dogs vs. Cats)
01-20
今天咱们来聊聊用Pytorch的CNN完成kaggle猫狗大战。 话不多说，进入正题。 首先，图片数据来源kaggle，在网站上搜索Dogs vs. Cats很多相关图片集，找一个下载下来。 我这里采用的数据集是： Train：4000张cat + 4000张dog Test：1000张cat + 1000张dog Pytorch版本：(torch 1.3.1+cpu) + (torchvision 0.4.2+cpu) 步骤： 1. 重定义我们的Dataset 2. 定义我们的Pytorch CNN结构 3. 利用定义好的Dataset，载入我们的数据集 4. 创建CNN实例 5. 定义lo
Pytorch实战：用经典网络实现猫狗大战
m0_63567560的博客
07-21 1979
PyTorch实现经典猫狗大战
pytorch入门 - 基于AlexNet神经网络实现猫狗大战
最新发布
weixin_42361622的博客
07-03 10
优化点原始值调整值作用输入通道1 (灰度)3 (RGB)适配彩色图像输出维度10002二分类需求Dropout率0.50.2防欠拟合学习率0.0010.0001稳定微调数据增强无5种变换提升泛化性原创作者: chenyishi转载于: https://www.cnblogs.com/chenyishi/p/189426791.pytorch入门 - LetNet5神经网络06-052.pytorch入门 - 微调huggingface大模型06-06。
pytorch 猫狗大战
颹蕭蕭
09-29 2677
pytorch 迁移学习 猫狗大战 kaggle
深度学习--猫狗大战pytorch实战
qq_36102055的博客
02-23 1408
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 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\test1' BATCH_SIZE = 200 # batch_size PIC_SIZE = 100 # 图片的大小 数据准备&am
111_猫狗_pytorch猫狗大战_图片二分类_
09-29
以上就是关于"111_猫狗_pytorch猫狗大战_图片二分类_"项目的关键知识点。`config.py`可能包含了数据预处理和模型参数的配置，而`main.py`则负责整个训练流程的实现，包括模型构建、训练、验证和测试。
Pytorch实现猫狗大战深度学习项目
资源摘要信息:"猫狗大战（Cats Vs Dogs）Pytorch版" 知识点一：深度学习框架Pytorch Pytorch是一个开源机器学习库，主要用于计算机视觉和自然语言处理等领域的研究和开发，由Facebook的人工智能研究团队开发。...
CAT_DOG_CatDogDog_猫狗_猫狗大战_pytorch_猫狗数据集、_
09-29
标签进一步确认了主题，包括"CatDogDog"、"猫狗"、"猫狗大战"以及"pytorch"，表明这是关于PyTorch实现的猫狗分类模型。而压缩包中的文件名称列表只给出了"CAT_DOG"，可能表示所有图片都存储在这个目录下。 这个项目...
Pytorch学习之猫狗大战
Jolen_xie的博客
04-13 1782
import torch import torchvision.models as models #储存里常用的一些模型 import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler import time import torchvision.transforms as transforms # 常用的图片变换，例如裁剪、旋转等； from torchvision impo
猫狗分类，运用python编写，tensorflow框架
10-11
猫狗分类，运用python编写，tensorflow框架，人工智能
pytorch猫狗大战-项目代码
davidsmith8的博客
05-05 3479
pytorch猫狗大战-项目代码 各位看官老爷，小白我知道pytorch的这个猫狗大战的代码真是漫天都是，这基本上也就是一个hello world的程序。我这个代码也是从《pytorch 机器学习从入门到实践》一书中摘出来了。对于初学者来说（像小白我）这本书还是不错的，难能可贵的是，它良心的在github上给出了代码。如果各位看官也有...
PyTorch深度学习图像分类--猫狗大战
JJSXBL的博客
12-09 2341
使用Pytorch进行了深度学习中一个案例的练习：猫狗大战，完整的体验了深度学习流程。
python简单实现猫狗大战小游戏
qq_41452433的博客
08-06 2946
import random class Dog: def __init__(self,breed,name,atk,self_life_value): self.breed = breed self.name = name self.atk = atk self.money = 0 self.self_life_value = self_life_value self.equipment = [] .
【PyTorch】图像分类"猫狗大战"实战
lynnhgwang的博客
10-13 4525
项目总体目录 ├── pytorch_dogsVScats │ ├── datas │ │ ├── Dataset │ │ ├── train │ │ │ ├── dog │ │ │ └── cat │ │ └── valid │ │ ├── dog │ │ └── cat │ ├── data │ │ ...
使用PyTorch进行数据处理
sgz
02-26 1602
  在深度学习中，数据的处理对于神经网络的训练来说十分重要，良好的数据（包括图像、文本、语音等）处理不仅可以加速模型的训练，同时也直接关系到模型的效果。本文以处理图像数据为例，记录一些使用PyTorch进行图像预处理和数据加载的方法。 数据的加载   在PyTorch中，数据加载需要自定义数据集类，并用此类来实例化数据对象，实现自定义的数据集需要继承torch.utils.data包中的Data...
Pytorch系列(四):猫狗大战1-训练和测试自己的数据集
hjxu2016的博客
05-07 5588
一、数据集介绍 以著名的猫狗大战数据集为例,实战多种分类网络 数据分布如下,在data文件夹下,分成 train和validation两个文件夹 . ├── train │ ├── cat │ └── dog └── validation ├── cat └── dog 二、制作数据集 Pytorch通过继承 torch.utils.data.Dataset 类实现数据的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

机器不学习我学习

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值