喵星人和汪星人的区别——基于PaddlePaddle2.x的CNN入门网络的猫狗分类

人工智能

2023-10-03 02:55:29

图像分类入门：使用 PaddlePaddle 2.x 构建 CNN

什么是图像分类？

图像分类是计算机视觉领域的一项基本任务，它涉及识别图像中的物体或场景并将其归类到预定义的类别中。随着人工智能技术的飞速发展，图像分类在自动驾驶、医疗诊断和社交媒体等领域得到了广泛的应用。

使用 PaddlePaddle 2.x 构建 CNN

PaddlePaddle 2.x 是一个由百度开发的深度学习框架，以其灵活性、轻量性和易用性而闻名。在本教程中，我们将使用 PaddlePaddle 2.x 构建一个卷积神经网络 (CNN) 入门网络，用于解决猫狗分类问题。

CNN 结构

CNN是一种特殊的神经网络，专门用于处理图像数据。它由一系列卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层提取图像的特征，而池化层减少特征图的大小。全连接层将提取的特征映射到类别标签。

代码示例

以下是使用 PaddlePaddle 2.x 构建 CNN 入门网络的代码示例：

import paddle
import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.dygraph import to_variable

class CNN(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = fluid.dygraph.Conv2D(num_channels=6, num_filters=32, filter_size=5, stride=1, padding=2)
        self.pool1 = fluid.dygraph.Pool2D(pool_size=2, pool_stride=2, pool_type='max')
        self.conv2 = fluid.dygraph.Conv2D(num_channels=32, num_filters=64, filter_size=5, stride=1, padding=2)
        self.pool2 = fluid.dygraph.Pool2D(pool_size=2, pool_stride=2, pool_type='max')
        self.fc1 = fluid.dygraph.Linear(input_dim=64 * 7 * 7, output_dim=1024)
        self.fc2 = fluid.dygraph.Linear(input_dim=1024, output_dim=2)

    def forward(self, inputs):
        x = self.conv1(inputs)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool2(x)
        x = fluid.layers.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = self.fc1(x)
        x = fluid.layers.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = fluid.dygraph.MSELoss()
optimizer = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for batch_id, data in enumerate(train_data):
        image, label = data
        image = fluid.dygraph.to_variable(image)
        label = fluid.dygraph.to_variable(label)
        logits = model(image)
        loss = loss_fn(logits, label)
        loss.backward()
        optimizer.minimize(loss)