akeliza / cat_dog_classify

it's a simple project based on Pytorch which can classify whether an image is a cat or a dog

cat_dog_classify

it's a simple project based on Pytorch which can classify whether an image is a cat or a dog

超参数选择

一共训练了30个epoch，batchsize设定为100。

使用Adam算法进行优化，learning_rate选择为1e-3。

loss_function选择为交叉熵损失函数。

结果

部分epoch训练结果如下(训练平台autodl，RTX3090）：

image-20230711102417459.png

最终测试集上测试出的结果（在本机上跑的，一块GTX1650）：

Training和Validation的loss曲线

Training和Validation的Accuracy曲线

divide_data.py

把原始猫狗数据集划分为训练集、验证集和测试集，比例为6:2:2。 数据集原始组织形式： 一共有猫图片：6000张，有狗图片：6000张。图片已经被命名为：0.1.jpg-0.6000.jpg（猫）；1.0.jpg-1.6000.jpg（狗） 尺寸均为100x100

ResNet18.py

搭建用于图片分类的resnet18网络

Train.py

训练模型代码。模型训练的参数存储在params.pth中。

Pred.py

测试模型在测试集上的准确率代码。