本代码在keras开源代码框架下，基于深度卷积神经网络，实现猫的图片识别。

使用人工智能编写识别猫程序

山东大学人工智能导论实验3工程文件-Logistic回归分类器识别猫 详解博客地址：https://blog.csdn.net/m0_52316372/article/details/125626670 内容： 建立Logistic回归分类器用来识别猫。参考1 和 参考2 目标：  基于作业二的拓展，进一步理解神经网络的思想  理解逻辑回归实际上是一个非常简单的神经网络 代码要求 1. 定义模型结构 2. 初始化模型的参数 3. 循环  计算当前损失（前向传播）  计算当前梯度（反向传播）  更新参数（梯度下降） 文档要求：  尝试不同的学习率（至少三种），观察不同学习率下随着迭代次数的增加损失值的变化，请粘贴不同学习率下损失的变化曲线图像，放到一张图像上，分析不同的学习率对模型准确率的影响及原因，如何选择合适的学习率。 数据集介绍：  datasets/train_catvnoncat.h5 保存的是训练集里面的图像数据（本训练集有209张64x64的图像）及对应的分类值（0或1，0表示不是猫，1表示是猫）  datasets/ test_catvnonca

本猫狗分类代码解决的问题是获取了大量猫狗图像，并且已知这些图像表示的是猫还是狗，以此作为训练样本集合，构建一个图像分类网络，使用该模型让计算机识别出测试样本集合中的动物，并将它分为猫类或者狗类，尽可能提高测试样本集合的准确率。

今天小编就为大家分享一篇关于TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

Darknet版YOLOv3猫狗检测： 1、包含训练好的YOLOv3和YOLOv3_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上 2、包含3000张猫狗检测数据集，类别名为cat和dog，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

【图像识别】猫狗识别（CNN）-附件资源

深度学习编程练习-用python实现的识别猫神经网络-附件资源

吴恩达深度学习第二周编程练习--识别猫的逻辑回归神经网络，【识别猫】 的简单的神经网络，用python实现，开始编程前需要下载两个.h5文件！

本文是Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇，是加载上一篇训练好的模型，进行猫狗识别 本文逻辑： 我从网上下载了十几张猫和狗的图片，用于检验我们训练好的模型。 处理我们下载的图片 加载模型 将图片输入模型进行检验 代码如下： #coding=utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import numpy as np import model import os #从指定目录中选取一张