Python学习记录：使用TensorFlow 2.8完成猫狗识别

项目简介

本项目是一个基于TensorFlow 2.8和Keras构建的卷积神经网络（CNN）模型，用于识别猫和狗的图像。通过本项目，您可以学习如何使用Python进行深度学习模型的构建、训练和预测。

项目内容

1. 数据集准备：
   • 数据集包含25000张带标签的猫狗图片和12500张不带标签的猫狗图片。
   • 数据集分为训练集和验证集，其中训练集包含20000张图片，验证集包含5000张图片。
2. 图像预处理：
   • 使用ImageDataGenerator进行图像增强，包括旋转、平移、缩放、水平翻转等操作。
   • 将图像归一化处理，使其像素值范围在0到1之间。
3. 神经网络构建：
   • 构建一个8层的神经网络，包括6层卷积层和2层全连接层。
   • 每两个卷积层后添加一个池化层，以防止过拟合。
4. 模型训练：
   • 使用model.fit方法进行模型训练，并设置回调函数以保存最佳模型和提前停止训练。
   • 训练过程中，模型会自动保存到指定路径。
5. 模型预测：
   • 加载训练好的模型，对新的猫狗图片进行预测。
   • 预测结果会显示识别的类别及其概率。

使用方法

1. 数据集下载：
   • 您可以从Kaggle下载猫狗数据集，或者使用提供的百度网盘链接下载。
   • 下载的数据存放在data文件夹下。
2. 环境配置：
   • 确保安装了TensorFlow 2.8和Keras。
   • 使用Python 3.x版本。
3. 运行代码：
   • 运行main.py文件进行模型训练和预测。
   • 您可以根据需要调整训练步数和其他参数。

注意事项

• 本项目仅供学习和研究使用，不得用于商业用途。
• 数据集和模型文件较大，请确保有足够的存储空间。

贡献

欢迎对本项目进行改进和优化，如果您有任何建议或问题，请提交Issue或Pull Request。

许可证

本项目遵循CC 4.0 BY版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

下载链接

Python学习记录使用TensorFlow2.8完成猫狗识别