调用pytorch的resnet，训练出准确率高达96%的猫12类分类模型。

2024-05-23 19:33| 来源: 网络整理| 查看: 265

需要强调，笔者是基于pytorch，来完成的模型训练。

让我们愉快的开始吧

一、数据的获取。

从网上查找，我们可以知道，猫的十二类分别是：布偶猫，阿比西亚猫, 孟加拉豹猫, 暹罗猫, 无毛猫, 波斯猫, 缅因猫, 俄罗斯蓝猫, 埃及猫, 英国短毛猫, 伯曼猫, 孟买猫。

下面就以“ 布偶猫”为例子，实战爬取中国视觉图片（为什么选择中国视觉网站，因为它上面的分类明显，并且图片适合模型训练），以得到图片资源。

进入中国视觉网站（视觉中国—正版高清图片、视频、音乐、字体下载—商业图片下载网站 (vcg.com)）后，

搜索“布偶猫”并点击检查，得到如下图所示的网页源代码。分析得出（经过页面抓取和js文件分析，没有得到想要的图片源代码。）页面隐藏了图片下载源。

中国视觉网页源代码

我们可以借助selenium来完成图片url获取。（文章不在介绍有关selenim的安装）

代码解释已经放在注释当中，可以直接看代码：

import asyncio import re import aiohttp from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.edge.options import Options def ks_download_uel(image_urls): async def download_images(url_list): async with aiohttp.ClientSession() as session: global k for url in url_list: try: async with session.get("https:" + url) as response: # "https:" + url 进行网址拼接 response.raise_for_status() file_path = fr"D:\布偶猫\{k}.jpg" # 指定保存地址 with op

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