形成加载器:返回图片数据和对应的标签,利用Pytorch的Dataset包 在dataset.py 中定义Mydata的类,继承pytorch的Dataset,定义如下三个方法: (1)init 方法 读取图片路径,并拆分为数据集和验证集,完成对图片的处理(以下代码 仅体现结构,具体见源码 ): class Mydata(data.Dataset): """定义自己的数据集""" def __i...
这篇文章来写一下用 pytorch 训练的一个 CNN 分类器,数据集选用的是 kaggle 上的猫狗大战数据集,只有两个 class ,不过数据集还是挺多的,足够完成我们的分类任务。这份数据集分为train和test两个文件夹,装着训练集和测试集,还有一个sample_submission.csv用来提交我们训练的模型在测试集上的分类情况。值得注意的...
(1)数据集介绍:猫狗的数据集可以在kaddle官网进行下载,其大小我查看了一下,训练集是12500,测试集也是。用本地电脑跑的话,实在是太慢了。所以我手动分类了一下,把数据集分为测试和训练两个,然后分别在其中建猫和狗的文件夹并添加图片。在这里训练集是各有猫狗两千张,测试集是各有猫狗500张 打开任意图片都可...
torchvision.transforms封装了对torchvision.datasets中数据集的操作,而torchvision.transforms.Compose类则是将多个操作串联起来,被串联的操作必须放到一个列表当中。 上面的程序中,transforms.Compose串联了transforms.ToTensor和transforms.Normalize,前者我们上节课讲过(1 数据—(2)数据预处理 有介绍),这里说一下transforms....
猫狗分类是计算机视觉最基础的任务之一——如果说完成MNIST手写体识别是实现CV的“Hello World”,那猫狗分类就是旅程的下一站～。 这篇文章我将带大家使用SwanLab、PyTorch、Gradio三个开源工具,完成从 数据集准…
猫狗数据集分类VGG16(PyTorch实现) 数据集地址:https://www.kaggle.com/datasets/shaunthesheep/microsoft-catsvsdogs-dataset ```python from shutil import copyfile import random import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader import torch.optim as optim import os from PIL import Image ...
这样就分离好了,可以看到我们的数据集分成了训练集和测试集,到此我们第一步制作数据集的工作就大功告成啦。 2.基于pytorch的网络模型的搭建及训练 这部分就是卷积神经网络分类的模型和训练了,采用的是pytorch框架,基本代码都差不多,这里就直接上代码了。
PyTorch猫狗分类:关键步骤和经验总结在图像分类领域,猫狗分类是一个常见且富有挑战性的任务。PyTorch作为一种流行的深度学习框架,为解决这类问题提供了强大的支持。本文将详细介绍如何使用PyTorch进行猫狗分类,包括数据准备、网络结构定义、训练和评估神经网络、以及选择合适超参数的步骤。一、准备数据集首先,我们需要收集...
在PyTorch中实现猫狗分类任务,我们可以遵循以下步骤: 准备猫狗分类的数据集: 首先,你需要收集或下载包含猫和狗图片的数据集。常用的数据集来源包括Kaggle、GitHub等。 数据集应包含两个类别:猫(cat)和狗(dog)。每个类别的图片应存放在不同的文件夹中,如cats和dogs。 构建一个卷积神经网络模型: 使用PyTorch的to...
六、数据集 总结 前言 前段时间间做了猫狗识别的项目,采用的是pytorch这个框架,准确率达到了98%,其中对于神经网络 构建也采用了很多种方式,采用过迁移学习使用resnet50、resnet18、vgg16和vgg19,也尝试过自己构建神经网络(自己构建的准确率比较低,但是目的在于熟悉图片维度的计算) ...