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碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架：pytorch，所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目：猫狗图像识别。

深度学习的基础就是数据，咱们先从数据谈起。此次使用的猫狗分类图像一共25000张，猫狗分别有12500张，我们先来简单的瞅瞅都是一些什么图片。

我们从下载文件里可以看到有两个文件夹：train和test，分别用于训练和测试。以train为例，打开文件夹可以看到非常多的小猫图片，图片名字从0.jpg一直编码到9999.jpg，一共有10000张图片用于训练。

而test中的小猫只有2500张。仔细看小猫，可以发现它们姿态不一，有的站着，有的眯着眼睛，有的甚至和其他可识别物体比如桶、人混在一起。

同时，小猫们的图片尺寸也不一致，有的是竖放的长方形，有的是横放的长方形，但我们最终需要是合理尺寸的正方形。小狗的图片也类似，在这里就不重复了。

紧接着我们了解一下特别适用于图像识别领域的神经网络：卷积神经网络。学习过神经网络的同学可能或多或少地听说过卷积神经网络。这是一种典型的多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。

卷积神经网络通过一系列的方法，成功地将大数据量的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写体识别上。

一个典型的CNN网络架构如下：

这是一个典型的CNN架构，由卷基层、池化层、全连接层组合而成。其中卷基层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终完成分类。

听到上述一连串的术语如果你有点蒙了，也别怕，因为这些复杂、抽象的技术都已经在pytorch中一一实现，我们要做的不过是正确的调用相关函数，

我在粘贴代码后都会做更详细、易懂的解释。

import os
import shutil
import torch
import collections
from torchvision import transforms,datasets
from __future__ import print_function, division
import os
import torch
import pylab
import pandas as pd
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
from skimage import io, transform
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torchvision import transforms, utils
 
# Ignore warnings
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
 
plt.ion() # interactive mode

一个正常的CNN项目所需要的库还是蛮多的。

import math
from PIL import Image
 
class Resize(object):
 """Resize the input PIL Image to the given size.
 Args:
 size (sequence or int): Desired output size. If size is a sequence like
  (h, w), output size will be matched to this. If size is an int,
  smaller edge of the image will be matched to this number.
  i.e, if height > width, then image will be rescaled to
  (size * height / width, size)
 interpolation (int, optional): Desired interpolation. Default is
  ``PIL.Image.BILINEAR``
 """
 
 def __init__(self, size, interpolation=Image.BILINEAR):
 # assert isinstance(size, int) or (isinstance(size, collections.Iterable) and len(size) == 2)
 self.size = size
 self.interpolation = interpolation
 
 def __call__(self, img):
 w,h = img.size
 
 min_edge = min(img.size)
 rate = min_edge / self.size
 
 new_w = math.ceil(w / rate)
 new_h = math.ceil(h / rate)
 
 return img.resize((new_w,new_h))