# Image_Classifier

**Repository Path**: lyleshaw/Image_Classifier

## Basic Information

- **Project Name**: Image_Classifier
- **Description**: Image Classifier
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-12-09
- **Last Updated**: 2021-07-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Image Classifier

## 环境

Anaconda+Pytorch

## 起因

两个月前做新生研讨课的作业，要求发现一个（组织工程方面的）问题并且提出解决方案，于是我在Google上爬了一堆细胞感染的图片，打算做个检测细胞是否感染的分类器。当时本来打算用paddlepaddle去写来着（迷之感觉有点易用），但是安装了三次两天都没装好paddlepaddle...而还有几个小时就是DDL，需要拿成品去展示，于是迫不得已拿easydl跑了下结果假装是paddlepaddle写的就去用了。

可是事后想起来还是觉得...不太行，于是切换了平台用pytorch搞。安装倒是很顺利，但是debug确实de到自闭。一个星期零零散散的时间都在debug，我感觉我几乎遇上了pytorch所拥有的所有报错提示......然后Google或是翻论坛（pytorch这方面确实强过TensorFlow，基本上都能找到解决方案），最终终于跑了起来...（弱鸡爆哭）

最近忽然想起来，好像写完很开心的跑了个卷心菜数据集就扔到一边了，现在才想起来push到Github上...（于是有了这篇readme）

## 关于模型

用了两个卷积加一个全连接，毕竟本地电脑，就跑着玩玩没搞太深，有兴趣的可以自行修改。

## 使用说明

数据集格式：

```
./data
      /train
            /class1
            /class2
            /...
      /val
            /class1
            /class2
            /...
```
注：train为训练集，val为验证集

**注意**

注意根据实际情况修改最后验证模型中的classes，及部分循环中的n（别问，问就是懒得改了）

模型最终会用二进制以“model.pth”存储在data目录里面