用Python做了一个猫狗识别系统~
导语
哈喽吖铁汁萌~今天来教大家写个猫狗识别系统 
小猫小狗真的太可爱了
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这篇文章中我放弃了以往的model.fit()训练方法，改用model.train_on_batch方法。两种方法的比较：model.fit()：用起来十分简单，对新手非常友好
model.train_on_batch()：封装程度更低，可以玩更多花样。
此外我也引入了进度条的显示方式，更加方便我们及时查看模型训练过程中的情况，可以及时打印各项指标。
我的环境：
语言环境：Python3.6.5
编译器：jupyter notebook
深度学习环境：TensorFlow2.4.1
显卡（GPU）：NVIDIA GeForce RTX 3080
来自专栏：《深度学习100例》
文章目录
一、前期工作
1. 设置GPU
2. 导入数据
3. 查看数据
二、数据预处理
1. 加载数据
2. 再次检查数据
3. 配置数据集
4. 可视化数据
三、构建VG-16网络
四、编译
五、训练模型
六、模型评估
七、保存and加载模型
八、预测
一、前期工作
1. 设置GPU
如果使用的是CPU可以注释掉这部分的代码。
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
if gpus:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")
print(gpus)
PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
2. 导入数据
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
import os,PIL
import numpy as np
np.random.seed(1)
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(1)
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import pathlib
data_dir = "./data/train"
# data_dir = "D:/jupyter notebook/DL-100-days/datasets/017_Eye_dataset"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
3. 查看数据
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*')))
print("图片总数为：",image_count)
图片总数为：3400
二、数据预处理
1. 加载数据
使用image_dataset_from_directory方法将磁盘中的数据加载到tf.data.Dataset中
batch_size = 8
img_height = 224
img_width = 224
'TensorFlow版本是2.2.0的同学可能会遇到module 'tensorflow.keras.preprocessing' has no attribute 'image_dataset_from_directory'的报错，升级一下TensorFlow就OK了
"""
关于image_dataset_from_directory()的详细介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/117018789
"""
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=12,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
Found 3400 files belonging to 2 classes.
Using 2720 files for training.
"""
关于image_dataset_from_directory()的详细介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/detail
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网址: 用Python做了一个猫狗识别系统~ https://m.mcbbbk.com/newsview325328.html
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