目前ChatGPT已经更新到4，它给人类带来的便利是难以想象。之前 ChatGPT 就火得一塌糊涂，甚至可以用它来帮我们编程序，但是编好的程序还要切换窗口复制粘贴，有没有什么更轻便的方式呢？最近在pycharm中看到一个神器插件——NexchatGPT，直接在pycharm界面中就可以使用，非常的方便，跟随这边教程，一分钟带你安装好这一高效插件！

一、一键安装

第一步点击上方的文件，点击设置：

第二步点击插件：

第三步搜索框中搜索nexchatGPT，点击安装：

第四步输入你想问的问题：

正常的话，底部会出现nexchatGPT，直接在搜索框搜索问题就可以了如果没有出现，点击视图-工具窗口-nexchatGPT就可以调出来了

现在开始向chatGPT问你想问的问题吧！

二、效果演示

问题：请用python语言写出基于CNN的猫狗识别代码，并附上详细注释

# 导入必要的库
import os
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 设定参数
img_width, img_height = 150, 150
train_data_dir = data/train
validation_data_dir = data/validation
nb_train_samples = 2000
nb_validation_samples = 800
epochs = 50
batch_size = 16

# 创建模型
model = Sequential()

# 添加卷积层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(img_width, img_height, 3)))
model.add(Activation(relu))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加更多的卷积层
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(Activation(relu))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation(relu))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加神经网络层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
model.add(Activation(relu))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation(sigmoid))

# 编译模型
model.compile(loss=binary_crossentropy,
              optimizer=rmsprop,
              metrics=[accuracy])

# 创建训练数据生成器
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

# 加载训练数据
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode=binary)

# 创建验证数据生成器
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)

# 加载验证数据
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    validation_data_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode=binary)

# 训练模型
model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size,
    epochs=epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=nb_validation_samples // batch_size)

# 保存模型
model.save_weights(models/basic_cnn_20_epochs.h5)
第一步点击上方的文件，点击设置：