Pytorch–CNN实现kaggle猫狗大战(Dogsvs.Cats)_人狗大战python代码2023

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17 浏览量更新于2023-05-03 评论 4 收藏 119KB PDF 举报

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Pytorch–CNN实现实现kaggle猫狗大战猫狗大战(Dogs vs. Cats)

今天咱们来聊聊用今天咱们来聊聊用Pytorch的的CNN完成完成kaggle猫狗大战。猫狗大战。

话不多说，进入正题。

首先，图片数据来源kaggle，在网站上搜索Dogs vs. Cats很多相关图片集，找一个下载下来。

我这里采用的数据集是：

Train：4000张cat + 4000张dog

Test：1000张cat + 1000张dog

Pytorch版本：版本：(torch 1.3.1+cpu) + (torchvision 0.4.2+cpu)

步骤：步骤：

1. 重定义我们的Dataset

2. 定义我们的Pytorch CNN结构

3. 利用定义好的Dataset，载入我们的数据集

4. 创建CNN实例

5. 定义loss损失函数和我们的神经网络优化器

6. 训练

7. 测试，查看正确率

开始：开始：

首先引入一些要用的库：

import os

import torch

from torchvision import transforms,datasets

import torch

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

from torch.autograd import Variable

import numpy as np

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

from torchvision import transforms, utils

import torch.optim as optim

from PIL import Image

定义DataTransform：

data_transform = transforms.Compose([

transforms.Resize(84),

transforms.CenterCrop(84),

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize(mean = [0.485, 0.456, 0.406],std = [0.229, 0.224, 0.225])

])

重定义Dataset：

class MyDataSet(Dataset):

def __init__(self, txtPath, data_transform):

self.imgPathArr = [] self.labelArr = [] with open(txtPath, "rb") as f:

txtArr = f.readlines()

for i in txtArr:

fileArr = str(i.strip(), encoding = "utf-8").split(" ")

self.imgPathArr.append(fileArr[0])

self.labelArr.append(fileArr[1])

self.transforms = data_transform

def __getitem__(self, index):

label = np.array(int(self.labelArr[index]))

img_path = self.imgPathArr[index] pil_img = Image.open(img_path)

if self.transforms:

data = self.transforms(pil_img)

else:

pil_img = np.asarray(pil_img)

data = torch.from_numpy(pil_img)

return data, label

def __len__(self):

return len(self.imgPathArr)

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