机器学习之猫狗大战，解决image RGB values must be in the 0..1 range.-优快云博客

本文分享了使用TensorFlow进行猫狗分类的实际操作过程，包括数据集的准备、模型训练过程中遇到的问题及解决办法，最后对训练好的模型进行了测试。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

猫狗大战是比较经典的机器学习案例，前几天体验了一番，来记录一下

1.图片准备

首先是准备训练的图片

链接：https://pan.baidu.com/s/1ht1HIuw 密码：aw9s

2.开始训练

需要的时间可能比较长

注：可能出现image RGB values must be in the 0..1 range.的错误

可以尝试修改下面的代码，将img[j,:,:,:]数组的值调到0到1之间，

0.1 * old_img + 0.5 对图片显示影响较小，不过可能会偏移；

0.2 * abs(old_img)对图片位置影响较小，不过可能显示会失真。

可参考：https://stackoverflow.com/questions/47318871/valueerror-floating-point-image-rgb-values-must-be-in-the-0-1-range-while-usi

3.测试训练

再找几张猫狗图片进行测试

test.py

参考：

TensorFlow——训练自己的数据（一）数据处理：http://blog.youkuaiyun.com/xinyu3307/article/details/74643019
TensorFlow——训练自己的数据（二）模型设计：http://blog.youkuaiyun.com/xinyu3307/article/details/74943033
TensorFlow——训练自己的数据（三）模型训练：http://blog.youkuaiyun.com/xinyu3307/article/details/74979842
TensorFlow——训练自己的数据（四）模型测试：http://blog.youkuaiyun.com/xinyu3307/article/details/75008458

用自己的图片数据做tensorflow深度学习：http://blog.youkuaiyun.com/baidu_23263735/article/details/74177831
github地址：https://github.com/kevin28520/My-TensorFlow-tutorials/tree/master/01%20cats%20vs%20dogs

转载于:https://www.cnblogs.com/cxscode/p/8476966.html