pytorch cnn 实现猫狗分类

青丶空゛2025-02-18 15:43

### 文章目录

  • [@toc](#文章目录 @[toc] 1. 导入必要的库 2. 定义数据集类 3. 数据预处理和加载 4. 定义 CNN 模型 5. 定义损失函数和优化器 6. 训练模型 7. 保存模型 8. 使用模型进行预测 9 完整代码 10. 总结)
  • [1. 导入必要的库](#文章目录 @[toc] 1. 导入必要的库 2. 定义数据集类 3. 数据预处理和加载 4. 定义 CNN 模型 5. 定义损失函数和优化器 6. 训练模型 7. 保存模型 8. 使用模型进行预测 9 完整代码 10. 总结)
  • [2. 定义数据集类](#文章目录 @[toc] 1. 导入必要的库 2. 定义数据集类 3. 数据预处理和加载 4. 定义 CNN 模型 5. 定义损失函数和优化器 6. 训练模型 7. 保存模型 8. 使用模型进行预测 9 完整代码 10. 总结)
  • [3. 数据预处理和加载](#文章目录 @[toc] 1. 导入必要的库 2. 定义数据集类 3. 数据预处理和加载 4. 定义 CNN 模型 5. 定义损失函数和优化器 6. 训练模型 7. 保存模型 8. 使用模型进行预测 9 完整代码 10. 总结)
  • [4. 定义 CNN 模型](#文章目录 @[toc] 1. 导入必要的库 2. 定义数据集类 3. 数据预处理和加载 4. 定义 CNN 模型 5. 定义损失函数和优化器 6. 训练模型 7. 保存模型 8. 使用模型进行预测 9 完整代码 10. 总结)
  • [5. 定义损失函数和优化器](#文章目录 @[toc] 1. 导入必要的库 2. 定义数据集类 3. 数据预处理和加载 4. 定义 CNN 模型 5. 定义损失函数和优化器 6. 训练模型 7. 保存模型 8. 使用模型进行预测 9 完整代码 10. 总结)
  • [6. 训练模型](#文章目录 @[toc] 1. 导入必要的库 2. 定义数据集类 3. 数据预处理和加载 4. 定义 CNN 模型 5. 定义损失函数和优化器 6. 训练模型 7. 保存模型 8. 使用模型进行预测 9 完整代码 10. 总结)
  • [7. 保存模型](#文章目录 @[toc] 1. 导入必要的库 2. 定义数据集类 3. 数据预处理和加载 4. 定义 CNN 模型 5. 定义损失函数和优化器 6. 训练模型 7. 保存模型 8. 使用模型进行预测 9 完整代码 10. 总结)
  • [8. 使用模型进行预测](#文章目录 @[toc] 1. 导入必要的库 2. 定义数据集类 3. 数据预处理和加载 4. 定义 CNN 模型 5. 定义损失函数和优化器 6. 训练模型 7. 保存模型 8. 使用模型进行预测 9 完整代码 10. 总结)
  • [9 完整代码](#文章目录 @[toc] 1. 导入必要的库 2. 定义数据集类 3. 数据预处理和加载 4. 定义 CNN 模型 5. 定义损失函数和优化器 6. 训练模型 7. 保存模型 8. 使用模型进行预测 9 完整代码 10. 总结)
  • [10. 总结](#文章目录 @[toc] 1. 导入必要的库 2. 定义数据集类 3. 数据预处理和加载 4. 定义 CNN 模型 5. 定义损失函数和优化器 6. 训练模型 7. 保存模型 8. 使用模型进行预测 9 完整代码 10. 总结)

1. 导入必要的库

py 复制代码 
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import os

2. 定义数据集类

我们将创建一个自定义数据集类来加载猫狗图片。

py 复制代码 
class CatDogDataset(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, transform=None):
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform
        self.classes = ['cat', 'dog']
        self.image_paths = []
        self.labels = []

        # 遍历 cat 和 dog 目录，加载图片路径和标签
        for idx, class_name in enumerate(self.classes):
            class_dir = os.path.join(root_dir, class_name)
            for img_name in os.listdir(class_dir):
                self.image_paths.append(os.path.join(class_dir, img_name))
                self.labels.append(idx)

    def __len__(self):
        return len(self.image_paths)

    def __getitem__(self, idx):
        image_path = self.image_paths[idx]
        image = Image.open(image_path).convert('RGB')  # 确保图片是 RGB 格式
        label = self.labels[idx]

        if self.transform:
            image = self.transform(image)

        return image, label

3. 数据预处理和加载

定义数据预处理方法，并加载数据集。

py 复制代码 
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((64, 64)),  # 调整图片大小
    transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 标准化
])

# 加载数据集
train_dataset = CatDogDataset(root_dir='path_to_train_data', transform=transform)
val_dataset = CatDogDataset(root_dir='path_to_val_data', transform=transform)
# 数据加载器

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

4. 定义 CNN 模型

py 复制代码 
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 16 * 16, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 2)
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.pool(self.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(self.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 16 * 16)
        x = self.dropout(self.relu(self.fc1(x)))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = CNN()

5. 定义损失函数和优化器

py 复制代码 
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

6. 训练模型

py 复制代码 
num_epochs = 10
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    for images, labels in train_loader:
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()
    
    print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}")

    # 验证模型
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for images, labels in val_loader:
            images, labels = images.to(device), labels.to(device)
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
            total += labels.size(0)
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    
    print(f"Validation Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%")

7. 保存模型

py 复制代码 
torch.save(model.state_dict(), 'cat_dog_classifier.pth')

8. 使用模型进行预测

py 复制代码 
# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('cat_dog_classifier.pth'))
model.eval()

# 预测函数
def predict_image(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    image = transform(image).unsqueeze(0).to(device)
    
    with torch.no_grad():
        output = model(image)
        _, predicted = torch.max(output, 1)
    
    return 'cat' if predicted.item() == 0 else 'dog'

# 使用模型进行预测
image_path = 'path_to_test_image.jpg'
prediction = predict_image(image_path)
print(f"The image is a {prediction}")

# 使用模型进行预测
image_path = 'path_to_test_image.jpg'
prediction = predict_image(image_path)
print(f"The image is a {prediction}")

9 完整代码

py 复制代码 
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import os

class CatDogDataset(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, transform=None):
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform
        self.classes = ['cats', 'dogs']
        self.image_paths = []
        self.labels = []

        # 遍历 cat 和 dog 目录，加载图片路径和标签
        for idx, class_name in enumerate(self.classes):
            class_dir = os.path.join(root_dir, class_name)
            num_pets = 0
            for img_name in os.listdir(class_dir):
                self.image_paths.append(os.path.join(class_dir, img_name))
                self.labels.append(idx)
                # print("class_dir : ", img_name)
                # num_pets = num_pets + 1
                # if num_pets >= 5000:
                #     break


    def __len__(self):
        return len(self.image_paths)

    def __getitem__(self, idx):
        image_path = self.image_paths[idx]
        image = Image.open(image_path).convert('RGB')  # 确保图片是 RGB 格式
        label = self.labels[idx]

        if self.transform:
            image = self.transform(image)

        return image, label

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((64, 64)),  # 调整图片大小
    transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 标准化
])

# 加载数据集
train_dataset = CatDogDataset(root_dir='D:/Cache/dataset/PetImages/train', transform=transform)
val_dataset = CatDogDataset(root_dir='D:/Cache/dataset/PetImages/valid', transform=transform)

# 数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 16 * 16, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 2)
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.pool(self.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(self.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 64 * 16 * 16)
        x = self.dropout(self.relu(self.fc1(x)))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = CNN()

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

num_epochs = 10
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

def train():
    for epoch in range(num_epochs):
        model.train()
        running_loss = 0.0
        for images, labels in train_loader:
            images, labels = images.to(device), labels.to(device)
            
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(images)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            
            running_loss += loss.item()
        
        print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}")

        # 验证模型
        model.eval()
        correct = 0
        total = 0
        with torch.no_grad():
            for images, labels in val_loader:
                images, labels = images.to(device), labels.to(device)
                outputs = model(images)
                _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
                total += labels.size(0)
                correct += (predicted == labels).sum().item()
        
        print(f"Validation Accuracy: {100 * correct / total:.2f}%")


    torch.save(model.state_dict(), 'cat_dog_classifier.pth')

# 预测函数
def predict_image(image_path):
    
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    image = transform(image).unsqueeze(0).to(device)
    
    with torch.no_grad():
        output = model(image)
        _, predicted = torch.max(output, 1)
    
    return 'cat' if predicted.item() == 0 else 'dog'


def test():
    # 使用模型进行预测
    # 加载模型
    model.load_state_dict(torch.load('cat_dog_classifier.pth'))
    model.eval()
    image_path = 'D:/Cache/dataset/PetImages/Dog/6.jpg'
    image_path = 'D:/develop/pytorch/dogcat/img/training/dogs/dog1.jpg'
    image_path = 'D:/develop/pytorch/dogcat/img/training/cats/4.jpg'
    prediction = predict_image(image_path)
    print(f"The image is a {prediction}")

import matplotlib.pyplot as plt

def test1():
    image_path = 'D:/develop/pytorch/dogcat/img/training/cats/3.jpg'
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')

    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((256, 256)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5))
    ])

    img = transform(img)
    img = img.unsqueeze(0)  # 添加batch维度

    model.load_state_dict(torch.load('cat_dog_classifier.pth'))
    model.eval()
    prediction = predict_image(image_path)

    class_names = ['cat', 'dog']
    print("Predicted class:", prediction)

    plt.imshow(img.squeeze().numpy().transpose((1, 2, 0)))
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    train()
    test1()
复制代码 
D:\develop\pytorch\dogcat>python3.7 dogVsCat.py
C:\Users\yosola\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.7_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python37\site-packages\PIL\TiffImagePlugin.py:864: UserWarning: Truncated File Read
  warnings.warn(str(msg))
Epoch [1/10], Loss: 0.5782
Validation Accuracy: 76.25%
Epoch [2/10], Loss: 0.4676
Validation Accuracy: 81.10%
Epoch [3/10], Loss: 0.4201
Validation Accuracy: 84.90%
Epoch [4/10], Loss: 0.3605
Validation Accuracy: 88.25%
Epoch [5/10], Loss: 0.2949
Validation Accuracy: 92.50%
Epoch [6/10], Loss: 0.2234
Validation Accuracy: 95.90%
Epoch [7/10], Loss: 0.1562
Validation Accuracy: 98.00%
Epoch [8/10], Loss: 0.1069
Validation Accuracy: 98.60%
Epoch [9/10], Loss: 0.0907
Validation Accuracy: 99.70%
Epoch [10/10], Loss: 0.0785
Validation Accuracy: 99.50%
Predicted class: cat

10. 总结

我们定义了一个自定义数据集类 CatDogDataset 来加载猫狗图片。

使用 PyTorch 的 DataLoader 加载数据。

定义了一个简单的 CNN 模型进行训练。

保存训练好的模型，并使用模型进行预测。

你可以根据需要调整模型的架构、超参数和数据增强方法。希望这个示例对你有帮助！

相关推荐
盘古开天166610 小时前
PPO算法代码实战（三）：PyTorch从零实现PPO求解CartPole
人工智能·pytorch·算法
Είναι η κοπέλα15 小时前
PyTorch 安装与验证
人工智能·pytorch·python
打不了嗝 ᥬ᭄16 小时前
卷积神经网络（CNN）基础与整体架构
人工智能·神经网络·cnn
水桶学习吧_16 小时前
电网负载无功MATLAB仿真
matlab·cnn·simulink
盼小辉丶1 天前
PyTorch强化学习实战（27）——进化策略在强化学习中的应用
人工智能·pytorch·深度学习·强化学习
weixin_447195291 天前
【无标题】
pytorch·python
bigdata-余建新1 天前
week2
人工智能·pytorch·深度学习
HwJack202 天前
【共创稿事节】HarmonyOS 7材质与光照：真实感的营造与性能的平衡
pytorch·harmonyos·材质
天一生水water2 天前
时间序列非平衡样本分类研究综述：发展脉络、核心方法与前沿方向
人工智能·分类·数据挖掘
YOLO数据集集合2 天前
红外多类型无人机检测数据集 | 红外检测 无人机识别 多类型分类 低空安防 反无人机 9139期
yolo·目标检测·分类·数据挖掘·无人机·无人机检测·红外无人机
热门推荐
01历年考研数学一、数学二、数学三真题试卷及答案PDF02国内可直接用、免费额度/永久免费的大模型API清单（含 SiliconFlow、火山、阿里、智谱、百度、Kimi、DeepSeek、DMXAPI 等）03Telegram APK 下载安装完整指南 — 2026年最新04如何新建文件夹？ 电脑新建文件夹的4种方法05GitHub 镜像站点06蜘蛛磁力 搜索引擎大全，如何使用蜘蛛磁力查找磁力链接07Windows 10/11 如何退出微软账户并改用本地账户登录（含找不到选项的解决方法）082026 爱知・名古屋亚运会怎么看？直播平台+赛程安排分享09微信历史版本含下载地址（ Windows PC | 安卓 | MAC ）及设置微信不更新10给AI一张“业务概念地图“：本体如何从哲学走向企业智能