基于迁移学习的 PyTorch 狗狗分类器

你以前听说过深度学习这个词吗? 或者你刚刚开始学习它？

在本文中，我将引导您构建自己的狗狗分类器。在这个项目的最后：

您的代码将接受任何用户提供的图像作为输入
如果一只狗在图像中被检测到，它将提供对该狗狗品种的预测

我会让它尽可能的简单~

实现步骤如下：

步骤0：导入数据集
步骤1：图像预处理
步骤2：选择迁移学习的模式
步骤3：更改预训练模型的分类器
步骤4：编写训练算法
步骤5：训练模型
步骤6：测试模型
步骤7：测试你自己的图片

步骤0：导入数据集

你可以从下列网址下载你自己的数据集：https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification

然后解压缩文件！

由于图像处理在本地机器上需要大量的时间和资源，因此我将使用 colab 的 GPU 来训练我的模型。所以，如果你没有自己的 GPU，也可以切换到 colab 来跟进。

导入必要的库始终是一个良好的开始，下面代码展示了我们训练所需要的库。

#Importing Libraries<

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