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GG网络技术分享 2026-01-21 20:39 1
一言难尽。 啊啊啊，各位！我真的要激动死了！我， 一个曾经连“Hello World”dou写不顺溜的菜鸟，竟然成功地用JupyterLab和TensorFlow打造了一个Neng分辨猫和狗的模型！说实话，过程简直是心跳加速、头发脱落、咖啡续命的史诗级冒险。谁懂啊？！
这个问题嘛…其实也没啥特bie的原因。主要是我的邻居王大妈养了一只叫“咪咪”的猫，ran后她总是跟我说：“哎呦，你kankan咪咪多可爱！” 我就想，Neng不NengZuo一个东西自动识别照片里的猫猫狗狗呢？ 歇了吧... 这样下次王大妈发照片给我的时候，我就Neng立刻回复：“哇！好可爱的猫咪！” 而不用假装认真分辨到底是哪种动物了。人生苦短，搞点乐子才是王道。
先说说你要安装JupyterLab。这个东西就像一个神奇的笔记本电脑，你可yi一边写代码一边运行代码，还Nengkan到各种图表。安装方法嘛…网上搜一下吧，反正挺简单的。。 ran后是TensorFlow。这玩意儿是谷歌搞出来的深度学习框架，听起来hen高大上对不对？其实就是一堆数学公式和代码的集合而Yi啦。同样地，安装方法自己去查查……
闹笑话。 有了工具之后就要找数据了。数据就是训练模型的“粮食”。没有好的数据，模型就学不会东西。我从网上下载了一堆猫和狗的照片。ran后把这些照片分成两部分：一部分用来训练模型，一部分用来测试模型。大概80%用来训练，20%用来测试比较合适吧？反正我也没啥理论依据。
说实话，这些数据集质量参差不齐。有些照片太模糊了、有些照片光线太暗了、还有些照片压根就不是猫huo者狗！简直让人抓狂！不过没办法，谁让咱是个新手呢？只Neng凑合着用啦。
接下来就是重头戏了：搭建模型。TensorFlow提供了hen多预定义的模型结构供你选择。dui与新手Zui简单的就是使用卷积神经网络。CNN就像一个图像处理专家一样，可yi自动提取图像中的特征。比如说：边缘、纹理、颜色等等，你想...。
摆烂。 我的模型结构fei常简单：先是几层卷积层来提取特征；ran后是几层池化层来降低维度；再说说是一个全连接层来输出后来啊。至于每层的参数怎么设置…呃…我主要靠猜。
| 框架 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| TensorFlow | 生态完善、 社区活跃、性Neng优异 | 上手难度较高、调试复杂 | 工业级应用、大规模部署 |
| PyTorch | 动态图机制、易于调试、灵活度高 | 生态相对薄弱、性Neng稍逊 | 科研探索、快速原型开发 |
| Keras | 高阶API、易于使用、快速建模 | 灵活性较低、定制性差 | 快速实验、入门级项目 |
搭建好模型之后就要编译它了。编译过程会确定模型的器和评估指标。器用来调整模型的参数以减小损失函数；评估指标用来衡量模型的性Neng。 重要提示训练模型需要大量的计算资源和时间。 一句话概括... 如guo你的电脑配置不够高的话可Neng会卡死huo者崩溃。建议使用GPU加速训练。
| 图像分辨率 | 平均准确率 |
|---|---|
| 64x64 | 75.2% |
| 128x128 | 83.7% |
| 256x256 | 91.4% |
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