吴恩达深度学习第二周编程练习--识别猫的逻辑回归神经网络，【识别猫】 的简单的神经网络，用python实现，开始编程前需要下载两个.h5文件！

本文是Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇，是加载上一篇训练好的模型，进行猫狗识别 本文逻辑： 我从网上下载了十几张猫和狗的图片，用于检验我们训练好的模型。 处理我们下载的图片 加载模型 将图片输入模型进行检验 代码如下： #coding=utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import numpy as np import model import os #从指定目录中选取一张

吴恩达LogisticRegression识别猫数据集，内置有两个h5格式的文件：训练集文件和测试集文件。

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猫狗识别分类器，pyqt5做的UI，拖拽图片到窗口类，就可以识别猫狗

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Milvus用于猫和狗的基于内容的图像检索 挑战在于使用Milvus创建端到端的应用程序场景。 从David Shvimer的Towards Data Science帖子（ ）中汲取灵感，我决定使用Milvus检测图像的矢量相似性，主要是猫和狗。 就像在提到的文章中一样，我首先决定使用转移学习进行特征提取，并使用转移学习中的特征来计算图像之间的余弦相似度。 然后我将特征向量输入Milvus。 数据链接在这里： ://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data?select=test1.zip在这里，我仅使用了“ test1.zip”的子集，该子集也在此链接资料库。 跑步： 安装Docker 下载数据和文件并在根目录中运行docker-compose up 评论/反馈 Milvus提供了一种进行向量相似度搜索的简便方法，并且可以多种方式使用。 用例非常庞

吴恩达深度学习第二周编程练习，用python实现的识别猫的神经网络

使用单层神经网络识别小猫，代码为python代码，压缩包内有用于测试的小猫图片和用于训练的小猫图片，此外还有h5文件可以直接导入小猫的RGB矩阵，50张小猫图片成功识别出37张，望大神可以改正算法和参数，提高识别率。

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