►前言
上篇文章「Pytorch 基礎學習2_Dataset與DateLoader」，講解Dataset類別可以輕鬆地建立一個自定義的Dataset，並通過DataLoader就能夠在訓練模型時載入資料進行模型訓練，本篇主要講解Kaggle競賽-貓狗影像辨識資料集採用自定義模型並結合DataLoader對於數據進行批量化處理來進行模型訓練，讓大家能夠更了解 PyTorch 在圖像分類辨識的應用 。
►資料預處理
數據處理
►模型訓練
►模型測試
►結果產出
►小結
透過以上講解，能夠使用Kaggle的貓狗分類數據集建立自定義模型架構，並搭配上一章節Dataset與DataLoader進行數據加載與迭代進行模型訓練，最後將訓練模型結果進行可視化 。下一章節就要講解目標檢測部分，期待下一篇博文吧！
►參考資料
評論