今天小编就为大家分享一篇关于Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧

这份数据集来源于Kaggle，数据集有12500只猫和12500只狗。在这里简单介绍下整体思路 处理数据 设计神经网络 进行训练测试 1. 数据处理 将图片数据处理为 tf 能够识别的数据格式，并将数据设计批次。 第一步get_files() 方法读取图片，然后根据图片名，添加猫狗 label，然后再将 image和label 放到 数组中，打乱顺序返回 将第一步处理好的图片 和label 数组 转化为 tensorflow 能够识别的格式，然后将图片裁剪和补充进行标准化处理

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 imp