• 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 内部限免文章（版权归 K同学啊 所有）
• ** 参考文章地址：[🔗TensorFlow入门实战｜365天深度学习训练营-第9周：猫狗识别（训练营内部成员可读） ]**
• 🍖 作者：K同学啊
  

  文章目录

  • 一、本周学习内容:
  • 二、前言
  • 三、电脑环境
  • 四、前期准备
  • • 1、导入相关依赖项
    • 2、设置GPU(我下载的tensorflow-gpu 默认使用GPU)
    • 3、加载数据集和展示
    • • (1)、数据预处理
      • (2)、数据展示
  • 四、搭建CNN网络
  • 五、绘制准确度和损失函数曲线
  • 六、评估模型

SGD和Adam两种优化器训练效果对比

Found 1800 files belonging to 17 classes.
Using 360 files for validation.
我们的数据图片共有1800 张,十七个类别,类别即为文件夹名。
类别包括:[‘Angelina Jolie’, ‘Brad Pitt’, ‘Denzel Washington’, ‘Hugh Jackman’, ‘Jennifer Lawrence’, ‘Johnny Depp’, ‘Kate Winslet’, ‘Leonardo DiCaprio’, ‘Megan Fox’, ‘Natalie Portman’, ‘Nicole Kidman’, ‘Robert Downey Jr’, ‘Sandra Bullock’, ‘Scarlett Johansson’, ‘Tom Cruise’, ‘Tom Hanks’, ‘Will Smith’]

电脑系统：Windows 10
语言环境：Python 3.8.8
编译器：Pycharm 2021.1.3
深度学习环境：TensorFlow 2.8.0,keras 2.8.0
显卡及显存：RTX 3070 8G

只使用GPU

使用cpu和gpu
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “-1”

(1)、数据预处理

(2)、数据展示

图片展示

以上就是我本周的学习内容