猫狗大战

实现猫狗大战路径载入的时候报了错误，Found 0 files in subfolders of: G:/pytorch/DogsVSCats\train，意思是没有找到下一级目录。 参考的书目为《深度学习之pytorch实战计算机视觉》，书中给出的原话是“新建一个名为DogVSCats的文件夹，在该文件夹下面新建一个名为train和valid的子文件夹，再在子文件下面分别新建一个cat和dog的文件夹”。 改正方式如下，正确的文件目录是这样子： 其中cat与dog中分别存放了12500张图片，在valid文件夹下也是一样的操作。 来源： CSDN 作者： wx-咸鱼 链接： https://blog.csdn.net/weixin_45885232/article/details/103964749

文章目录 猫狗大战背景介绍 代码示例 step1 对模型的修改 step2 数据的输入 step3 模型的重新训练与存储 step4 模型的复用 猫狗大战背景介绍 猫狗大战数据集来源于Kaggle上的一个竞赛：Dogs vs. Cats，猫狗大战的数据集下载地址，其中数据集有12500只猫和12500只狗 http://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats 使用Finetuning对VGGNet进行调整，从而针对猫狗大战的训练集进行训练，创建工程文件，所有素材如下 代码示例 step1 对模型的修改 首先是对模型的修改（VGG16_model.py文件），在这里原先的输出结果是对1000个不同的类别进行判定，而在此是对2个图像，也就是猫和狗的判断，因此首先第一步就是修改输出层的全连接数据 def fc_layers ( self ) : self . fc6 = self . fc ( "fc1" , self . pool5 , 4096 , trainable = False ) #语句变动 self . fc7 = self . fc ( "fc2" , self . fc6 , 4096 , trainable = False ) #语句变动 self . fc8 = self . fc ( "fc3" , self . fc7 , 2 )