【源码】基于TensorFlow的猫狗图像识别系统

项目简介

本项目利用TensorFlow构建卷积神经网络（CNN）模型，用于识别猫狗数据集。实现了猫与狗的图像分类任务，通过训练调整达到较高的分类精确度。项目提供详细代码示例，方便初学者轻松实现并理解整个流程。

项目的主要特性和功能

1. 本地数据集加载：可从本地加载猫和狗的图像数据。
2. GPU优化：充分利用GPU资源加速模型训练。
3. 数据预处理：对图像进行大小调整、归一化等预处理操作。
4. 卷积神经网络模型：采用深度卷积神经网络结构，包含多个卷积层、池化层、全连接层等。
5. 模型训练与验证：通过训练集训练模型，使用验证集进行性能验证。
6. 可视化工具：使用matplotlib进行训练过程可视化，展示准确率和损失变化曲线。
7. 防止过拟合：通过回调函数在验证准确率超过一定阈值时停止训练，防止模型过拟合。
8. 模型保存与加载：训练完成后保存模型，便于后续使用。

安装使用步骤

前提条件

确保已安装Python和TensorFlow库，建议安装TensorFlow GPU版本以充分利用GPU资源，同时安装matplotlib库用于可视化。

步骤

1. 解压文件：将下载的文件解压到指定目录。
2. 运行代码：打开main.py文件，运行整个代码。代码将自动完成加载数据、预处理数据、定义模型、训练模型、保存模型等操作。
3. 查看结果：训练完成后，通过matplotlib绘制的准确率和损失变化曲线将显示在屏幕上，同时还会展示一些预测结果的图像。可通过调整参数和模型结构进一步优化模型性能。

注意：运行代码前请确保图片路径设置正确，且已安装必要的库和依赖项。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】