猫狗分类pytorch实现

猫狗分类是一个经典的计算机视觉问题，可以使用PyTorch框架实现。以下是一个简单的猫狗分类器的实现过程。

首先，准备数据集。可以从Kaggle下载猫狗分类数据集（https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data）并解压缩到本地路径。数据集包含训练集和测试集，每个样本都是一张图片，分为猫和狗两类。我们需要将数据集进行处理，将图片转换成PyTorch可以处理的格式。

接下来，我们将使用PyTorch的torchvision模块加载数据集。可以使用如下代码：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose(
    [transforms.Resize((224, 224)),
     transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])])

trainset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='./train',
                                             transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.ImageFolder(root='./test',
                                            transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

classes = ('cat', 'dog')

这里使用了transforms模块对图片进行预处理，包括将图片大小调整为224x224，转换成张量，并进行标准化。然后使用ImageFolder加载数据集，并将其包装为DataLoader，可以设置批次大小和线程数量等参数。

接下来，定义模型。我们可以使用预训练的ResNet-18模型，并将其最后一层替换成一个全连接层，输出维度为2（即猫和狗两类）。可以使用如下代码：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

这里使用了ResNet-18模型，将其最后一层fc替换成一个线性层。然后定义损失函数和优化器。可以使用交叉熵作为损失函数，使用随机梯度下降进行优化。

最后，训练模型。可以使用如下代码：

for epoch in range(10):  # 训练10个epoch
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
        if i % 100 == 99:    # 每100个batch输出一次loss
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

这里使用了一个简单的训练过程，训练10个epoch，每100个batch输出一次loss值。可以根据需要进行调整。

最后，可以在测试集上对模型进行评估。可以使用如下代码：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

这里使用了测试集对模型进行评估，计算出模型的准确率。可以根据需要进行调整。

以上就是一个简单的猫狗分类器的实现过程。可以根据需要进行调整和优化。