深度学习实践：Python与Pytorch实现猫狗图像分类

"实验二猫狗分类是深度学习领域的一个经典图像识别任务，旨在通过训练模型来区分猫和狗的图片。本实验旨在深化对卷积神经网络（CNN）的理解，包括卷积层、卷积步长、卷积核、池化层和池化核等核心概念，并熟悉使用Pytorch框架进行图像分类的完整流程。实验要求使用Python和Pytorch从数据预处理、网络构建、模型训练到模型评估全程参与，且需自行划分训练集和测试集，确保训练集至少2000张图片，测试集不少于500张，模型的最低准确率要求为75%。" 实验原理部分，卷积层是CNN的核心组成部分，`torch.nn.Conv2d` 是Pytorch中用于创建卷积层的类。其主要参数包括： - `in_channels`: 输入特征图的通道数，例如对于RGB图像，这个值为3。 - `out_channels`: 输出特征图的通道数，也就是卷积核的数量。 - `kernel_size`: 卷积核的尺寸，可以是单个整数或元组，表示宽度和高度。 - `stride`: 卷积步长，决定了卷积核移动的步距，默认为1。 - `padding`: 用于填充输入图像边缘的0，以保持输出图像的大小不变。 - `dilation`: 卷积核元素之间的间距，增加感受野。 - `groups`: 分组卷积，将输入通道和输出通道分成多个小组，每个卷积核只作用于一组输入通道。 - `bias`: 是否启用偏置项。 另一个关键组件是池化层，Pytorch中的`torch.nn.MaxPool2d` 用于实现最大池化操作。其参数包括： - `kernel_size`: 池化窗口的大小。 - `stride`: 池化窗口的移动步长。 - `padding`: 池化区域边缘的填充。 - `return_indices`: 是否返回最大值的索引，通常在反向传播时用于上采样操作。 - `ceil_mode`: 是否在计算输出尺寸时使用向上取整，而不是默认的向下取整。 实验过程中，你需要完成以下步骤： 1. **数据预处理**：读取数据集，可能需要进行数据增强如随机翻转、裁剪、缩放等以增加模型泛化能力。 2. **数据划分**：根据实验要求，将数据集划分为训练集和测试集，确保数量符合标准。 3. **构建网络**：设计CNN架构，通常包含卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）、全连接层等。 4. **损失函数与优化器**：选择适合分类任务的损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如Adam或SGD）。 5. **模型训练**：进行多轮迭代训练，调整模型参数。 6. **模型验证**：在验证集上评估模型性能，防止过拟合。 7. **模型测试**：最后在测试集上评估模型的准确率，确保达到75%以上。 8. **实验报告**：撰写实验报告，总结实验过程、遇到的问题及解决方案，展示结果。 9. **代码提交**：提交实验代码，以便老师和同学审查。 10. **PPT展示**：准备PPT，清晰地呈现实验流程和结果。 通过这个实验，你不仅能掌握Pytorch的基本用法，还能深入理解CNN的工作原理和图像分类任务的实践流程。同时，根据机器性能选择合适的数据集大小，有助于提升模型的分类效果。