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
文件大小：184.74MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-07 22:14:48
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)