cnn-classification-dog-vs-cat 基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据。 1 requirement python3 numpy >= 1.14.2 keras >= 2.1.6 tensorflow >= 1.6.0 h5py >= 2.7.0 python-gflags >= 3.1.2 opencv-python >= 3.4.0.12 2 Description of files inputs: 猫狗图片样本数据，，使用keras库中的类读取，需要将每个类的图片放在单独命名的文件夹中存放； train.py: 自建的简单CNN，训练后测试集精度约83%； pre_train.py: 利用已训练的常用网络(基于数据集训练)，进行迁移学习，测试集精度约95%以上； data_helper.py: 数据读取和预处理模块； img_cnn.py:

1. 猫和老鼠都有名字和体重两种属性，猫有抓老鼠的方法，对应的老鼠则有逃跑的方法。 2. 猫抓住了老鼠或者老鼠逃跑了，对于这两种情况，我们用体重、技能和速度来区分，若猫的体重、技能和速度大于或等于老鼠的体重、技能和速度，则猫可实现抓住老鼠的方法，若猫的体重、技能和速度小于老鼠的体重和速度，则老鼠实现了逃跑的方法。 3. 猫和老鼠都有技能提高功能，猫每次抓老鼠成功之后，技能加1，失败则技能减1。老鼠逃跑成功，则技能加1。

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tflearn训练的猫狗识别模型，文章中已经处理好的.npy文件可直接进行搭建后使用。

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