CNN_Keras:实施Keras API(Tensorflow 2.4.1)对狗和猫的图像进行分类

时间:2021-04-18 04:28:08
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文件名称:CNN_Keras:实施Keras API(Tensorflow 2.4.1)对狗和猫的图像进行分类
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更新时间:2021-04-18 04:28:08
Python CNN_Keras 实施Keras API(Tensorflow 2.4.1)对狗和猫的图像进行分类 依存关系: SKLearn火车测试拆分 Tensorflow 2.4.1 CSV 入门 在使用该项目之前,请确保已下载数据集图像并将其存储在名为“数据集”的文件夹中。 数据集应具有两个目录,即test和train。 将未标记的数据存储在测试中,将标记的数据存储在训练中。 将测试数据重命名为“(number)”,将火车数据重命名为“ cat_(number)”或“ dog_number”。 如果您不想麻烦所有这些,请在此处下载数据集。 预处理图像 猫与狗数据集上的图像大小不同,因此必须在进行任何训练之前首先调整图像大小。 我们通过运行dataset.py来做到这一点。 请注意,这仅需要运行一次。 确保您有足够的RAM和HDD空间。 训练模型 要训​​练模型,请转到主文件并运行它。 根
【文件预览】:
CNN_Keras-master
----Display.py(879B)
----README.md(2KB)
----TheModel(Loss0355_Acc08456).h5(13.06MB)
----The_Model.h5(98.08MB)
----test.py(1KB)
----New_80_Accu.h5(24.74MB)
----dataset.py(1KB)
----main.py(3KB)
----73_Accuracy.h5(98.08MB)

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