import os #python下的包,用来操作文件夹文件
import torch
from torch.utils import data#加载数据用的
import numpy as np
from MyDataset import dataset
from MyNet import MyNet
import torch.nn as nn
if __name__ == "__main__":
my_data = dataset("E:\code\python_code\CatDog\img")
train_data = data.DataLoader(my_data,batch_size = 100,shuffle = True)
Net = MyNet()
optimer = torch.optim.Adam(Net.parameters())
loss_fun = nn.MSELoss()
for epoch in range(10):
for i, (x, y) in enumerate(train_data):
x = x.view(-1,100*100*3)
output = Net(x)
y = y.long()
y = torch.zeros(y.size()[0], 2).scatter_(1, y.view(-1, 1), 1)
loss = loss_fun(y, output)
optimer.zero_grad()
loss.backward()
optimer.step()
#print(loss.item())
if i % 10 == 0:
print(loss.item())
out = torch.argmax(output, dim=1)
y = torch.argmax(y, dim=1)
acc = np.mean(np.array(out == y, dtype=np.float32))
print(acc)
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基于pytorch的猫狗分类 (2000个子文件)
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资源评论
- 李诗旸2023-07-29这个文件的训练结果比我预期的要好,分类准确率高达80%,超出了我的期望。
- BellWang2023-07-29文件中的代码注释详细,帮助我更好地理解了分类模型的实现原理。
- 萌新小白爱学习2023-07-29我在使用这个文件时遇到了一些问题,但作者提供的清晰指导让我成功解决了。
- 武藏美-伊雯2023-07-29这个文件展示了使用pytorch进行猫狗分类的基本步骤,非常适合初学者理解和学习。
- 白绍伟2023-07-29这个文件提供了一个简单而有效的方法来分类猫和狗,让新手也能轻松上手。
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