此数据集相对来说较大，所以代码中 并没有完全应用全部数据，只是从中选取了一部分。大家在做的时候可以进行选取，也可以全部应用 但是要处理测试集数据。

这是kaggle竞赛的猫狗大战公开数据集，包含train和test及一个csv说明文件，因为kaggle注册比较麻烦，并且下载速度很慢，需要的可以从这里下载。代码获取可以关注《Python与人工智能》回复 猫狗分类 获取

今天咱们来聊聊用Pytorch的CNN完成kaggle猫狗大战。 话不多说，进入正题。 首先，图片数据来源kaggle，在网站上搜索Dogs vs. Cats很多相关图片集，找一个下载下来。 我这里采用的数据集是： Train：4000张cat + 4000张dog Test：1000张cat + 1000张dog Pytorch版本：(torch 1.3.1+cpu) + (torchvision 0.4.2+cpu) 步骤： 1. 重定义我们的Dataset 2. 定义我们的Pytorch CNN结构 3. 利用定义好的Dataset，载入我们的数据集 4. 创建CNN实例 5. 定义lo

数据集来自 kaggle 上的一个竞赛：Dogs vs. Cats，训练集有25000张，猫狗各占一半。测试集12500张，没有标定是猫还是狗。

这是利用卷积神经网络进行猫和狗的图像分类的相关代码，由于训练和测试的数据集较大，所以没有放上来，训练数据集需要自行下载

kaggle猫狗大战竞赛的数据集，压缩包包含猫狗图片各12500张，分为cat和dog两个文件夹，方便用于图像识别

基于Tensorflow的猫狗大战代码，只需更改文件夹的路径直接可跑，包含答辩XMind脑图等等。资料齐全。

AlexNet卷积神经网络——猫狗大战（分类

txt文档为百度云网盘下载链接，永久有效，下载内容包括： 1、猫狗大战原始数据集 2、自制VOC格式的猫狗大战数据集 3、数据集制作软件labelImg.exe 4、数据集生成python代码 备注：原始数据和软件均为开源，自制数据集仅供部分需要研究目标检测分割的朋友参考，数据集制作方法可以参考博客https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/78953681和博客https://blog.csdn.net/weixin_40428368/article/details/82116794

该资源为Dogs vs. Cats Kaggle猫狗大战数据集，赶快下载实践吧！