基于TensorFlow卷积神经网络的猫狗图像识别模型构建

上传者: 2501_91995390 | 上传时间: 2025-06-05 15:48:46 | 文件大小: 56KB | 文件类型: ZIP
在本文中,我们将介绍如何利用Python和TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN),以实现猫狗图像分类。这是一个经典的计算机视觉任务,适合初学者学习深度学习和CNN的基本原理。整个过程分为以下五个步骤: 数据集来自Kaggle,包含12500张猫图和12500张狗图。预处理步骤包括:读取图像文件,根据文件名中的“cat”或“dog”为图像分配标签(猫为0,狗为1),并将图像和标签存储到列表中。为确保训练的随机性,我们会打乱图像和标签的顺序。通过get_files()函数读取图像文件夹内容,并将图像转换为TensorFlow可处理的格式,例如裁剪、填充至固定尺寸(如image_W×image_H),并进行标准化处理以归一化像素值。 使用get_batch()函数创建数据输入流水线。该函数通过tf.train.slice_input_producer创建队列,按批次读取图像和标签。图像被解码为RGB格式,并通过tf.image.resize_image_with_crop_or_pad调整尺寸,以满足模型输入要求。批量读取可提高训练效率,其中batch_size表示每批次样本数量,capacity则定义队列的最大存储量。 CNN由卷积层、池化层和全连接层组成。在TensorFlow中,使用tf.layers.conv2d定义卷积层以提取图像特征,tf.layers.max_pooling2d定义池化层以降低计算复杂度,tf.layers.dense定义全连接层用于分类决策。为防止过拟合,加入Dropout层,在训练时随机关闭部分神经元,增强模型的泛化能力。 定义损失函数(如交叉熵)和优化器(如Adam),设置训练迭代次数和学习率。使用tf.train.Saver保存模型权重,便于后续恢复和预测。在验证集上评估模型性能,如准确率,以了解模型在未见过的数据上的表现。 在测试集

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