Kaggle猫狗识别Pytorch详细搭建过程

最新推荐文章于 2024-06-06 18:00:00 发布
最新推荐文章于 2024-06-06 18:00:00 发布
阅读量687 收藏 6
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习
原文链接：https://bravey.github.io/2020-04-26-Kaggle%E7%8C%AB%E7%8B%97%E8%AF%86%E5%88%ABPytorch%E8%AF%A6%E7%BB%86%E6%90%AD%E5%BB%BA%E8%BF%87%E7%A8%8B.html
本文详细介绍使用Pytorch在Kaggle平台上进行猫狗图片识别的全过程，并提供了完整的项目代码，适合初学者实践和参考。

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

kaggle猫狗识别pytorch
持之以恒
04-06 543
https://zhuanlan.zhihu.com/p/136421422 数据集下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1KZlADFFgI1zd_ia10U5FWw 提取码：r7wn 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
pytorch实现kaggle猫狗识别（超详细）
热门推荐
weixin_37813036的博客
05-31 5万+
kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，在这上面有非常多的好项目、好资源可供机器学习、深度学习爱好者学习之用。碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架：pytorch（如果你对pytorch不甚了解，请点击这里），所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目：猫狗图像识别。 深度学习的基础就是数据，咱们先从数据谈起。此次使用的...
在kaggle上安装对应版本的pytorch CUDA
qq_57165605的博客
12-18 1488
显示大致意思是torch/optim/lr_scheduler.py文件中 应将optimizer.step()在lr_scheduler.step()前调用，这是应为torch版本不对应，搜了半天，大都说最简单的方法是重新安装torch和CUDA。然后它一直在saving evenment 打转，换成镜像源也很慢 怎么搞得，那位大佬教教我这个菜鸡！可在kaggle 安装时又遇到了麻烦！
猫狗识别基于Pytroch
qq_43904309的博客
06-29 558
猫狗识别基于Pytroch import os import cv2 import torch import numpy as np from torch.utils.data import Dataset import torchvision.transforms as transform import matplotlib.pyplot as plt file_path = "CAT/img" trans = transform.Compose([ transform.ToTensor(
pytorch——猫狗识别
2301_76794217的博客
06-06 3184
猫狗识别： 训练模型：导入需要的包，数据加载，数据预处理，加载数据集并返回对应的图像和标签，提取标签信息，创建训练和测试的数据加载器，图像分类，CNN的卷积神经网络模型，MYVGG的卷积神经网络模型 AlexNet的卷积神经网络模型，训练过程，测试过程，定义了一个主函数 测试模型：导入需要的库，加载之前训练好的模型，加载新的测试图片并进行预处理，对图片进行预处理，对新图片进行预处理转换，并添加一个batch维度，使用训练好的模型进行推理，显示新的测试图片
2020-04-26-Kaggle猫狗识别Pytorch详细搭建过程
qq_33620071的博客
04-27 4590
文章源码链接，包括Notebook和对应的Pycharm项目。求个Star！！ 需求 Kaggle比赛链接 ,给出猫狗图片，然后预测图片中是狗的概率。 训练集有25,000张图片，测试集12,500 张图片。 ] 自己最开始构思大致框架的时候的一个思维导图： 包的导入 需要注意的是将tqdm 改为tqdm.notebook，从而在notebook环境下获得更好的体验。因为导入tqdm的话，会发生...
python猫狗大战pytorch_Kaggle猫狗识别Pytorch详细搭建过程
weixin_39669761的博客
12-11 1559
文章源码链接，包括Notebook和对应的Pycharm项目。求个Star！！2020-07-18 更新：感谢 @暴走拉比 指出之前的逻辑错误划分的数据加载得仍然是全部的数据，更新后自己简单的CNN网络准确率为73.56。需求Kaggle比赛链接 ,给出猫狗图片，然后预测图片中是狗的概率。训练集有25,000张图片，测试集12,500 张图片。自己最开始构思大致框架的时候的一个思维导图：包的导入需...
Kaggle猫狗识别训练集
07-10
总结，"Kaggle猫狗识别训练集"是深度学习初学者和专业人士理想的实践平台，它涵盖了图像识别、深度学习和神经网络的基础知识，以及模型训练和优化的全过程。通过这个项目，我们可以深入理解深度学习模型的工作原理，...
Pytorch--CNN实现kaggle猫狗大战(Dogs vs. Cats)
HHH_LLL的博客
02-19 4233
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) + (torchvis...
Pytorch基于卷积神经网络的猫狗识别
Chary的Blog
06-29 7950
实验环境 Pytorch 1.4.0 conda 4.7.12 Jupyter Notebook 6.0.1 Python 3.7 数据集介绍 实验采用的猫和狗的图片来自 Kaggle 竞赛的一个赛题 Cat vs Dog 的数据集，其中训练数据集包 括 25000 张图片，其中类别为猫的图片有 12500 张图片，类别为狗的图片有 12500 张，两种类别比例为 1:1。训练集有 25000 张，猫狗各占一半。测试集 12500 张，猫狗各占一半。实际上该数据集是 Asirra 数据集的子集。 Asi
基于pytorch的猫狗分类
05-28
基于pytorch实现简单的猫狗分类。采用了全连接网络；可以用来了解数据加载过程，网络搭建、训练过程
猫狗识别-python程序
06-06
使用Python写的猫狗识别程序，如需训练集库和测试集库，请留下邮箱。
pytorch之kaggle数据集的准备
12-20
该资源为pytorch中kaggle数据集的准备，利用DataLoader方法将数据按照batchsize形式加载，对数据迭代，从而送入网络
pytorch 猫狗识别
weixin_54199408的博客
08-11 2674
数据集分割 import shutil import numpy as np import os # kaggle原始数据集地址 original_dataset_dir = 'D:\\data1\\data' total_num = int(len(os.listdir(original_dataset_dir))/2) # total_num=12500 # os.listdir() 可以查看当前目录下的文件和目录个数 random_idx = np.array(range(total_num)
pytorch猫狗识别
m0_61385981的博客
03-13 1197
【代码】pytorch猫狗识别
深度学习100例 | 第1例：猫狗识别 - PyTorch实现
“365天深度学习训练营”报名进行中～
12-25 1万+
猫狗识别 阅读本文你将学会如何使用 PyTorch 进行图像识别 ????本文 GitHub https://github.com/kzbkzb/Python-AI 已收录 作者：K同学啊 来自专栏：《深度学习100例》-PyTorch版本 数据链接：https://pan.baidu.com/s/1YREL1omT9YJrp9B1PBPTfQ （提取码：ionw） 我的环境： 语言环境：Python3.8 编译器：Jupyter lab 深度学习环境： torch==1.10.0+cu113 to
DeepLearing—CV系列（一）——猫狗识别的Pytorch实现
wa1tzy的博客
06-17 597
文章目录一、理论二、代码2.1 Mydataset.py2.2 Mynet.py2.3 Train.py 一、理论 二、代码 2.1 Mydataset.py from torch.utils.data import DataLoader,Dataset import os from PIL import Image import torch import numpy as np from torchvision.transforms import ToPILImage,ToTensor class My
pytorch实现resnet18（CIFAR10数据集，92%的准确率）
m0_73817310的博客
10-07 1685
pytorch实现resnet18（CIFAR10数据集，92%的准确率）
kaggle 猫狗分类pytorch
最新发布
01-03
### 使用 PyTorch 进行猫狗图像分类的 Kaggle 教程 对于希望利用 PyTorch 构建猫狗图像分类模型的学习者来说，Kaggle 提供了一个名为 "Dogs vs Cats" 的经典竞赛数据集[^1]。此数据集中包含了标记为猫或狗的各种图片。 #### 数据预处理 为了准备用于训练的数据，在许多教程中推荐的做法是从零构建自定义数据加载器或将现成工具应用于该特定问题上。PyTorch 中 `torchvision` 库提供了方便的方法来读取并转换图像文件到张量形式： ```python from torchvision import datasets, transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) train_dataset = datasets.ImageFolder(root='./data/train', transform=transform) test_dataset = datasets.ImageFolder(root='./data/test', transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False) ``` #### 模型架构设计 通常情况下会采用迁移学习方法，即使用已经在大型通用图像库 ImageNet 上预先训练好的卷积神经网络作为基础特征提取器，并在其顶部添加新的全连接层来进行二元分类任务。下面是一个简单的例子展示如何基于 ResNet 实现这一点: ```python import torch.nn as nn model = models.resnet50(pretrained=True) for param in model.parameters(): param.requires_grad_(False) fc_inputs = model.fc.in_features model.fc = nn.Sequential( nn.Linear(fc_inputs, 2), nn.LogSoftmax(dim=1)) ``` #### 训练过程概述 完成上述准备工作之后就可以进入实际训练阶段了。这涉及设置损失函数（如交叉熵）、优化算法（比如 Adam），以及编写循环迭代批次输入并通过反向传播更新权重的过程。这部分的具体实现细节可以在 Fast.ai 的 fastbook 文档以及其他资源里找到更详细的说明。
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
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