13、卷积神经网络在猫狗图像分类中的应用及训练数据量对模型精度的影响

卷积神经网络在猫狗图像分类中的应用及训练数据量对模型精度的影响

1. 引言

在学习了卷积神经网络（CNNs）的工作原理以及滤波器在其中的作用后，我们将应用这些知识来对猫狗图像进行分类。同时，我们还会探讨训练数据量对模型在测试数据集上分类精度的影响。

2. 构建CNN进行真实世界图像分类

我们将使用Kaggle上的一个猫狗图像数据集（https://www.kaggle.com/tongpython/cat-and-dog ）来完成这个任务，具体步骤如下：

2.1 导入必要的包

import torchvision
import torch.nn as nn
import torch
import torch.nn.functional as F
from torchvision import transforms,models,datasets
from PIL import Image
from torch import optim
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
import cv2, glob, numpy as np, pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from glob import glob
!pip install torch_summary

2.2 下载数据集

1. 上传Kaggle认证文件：