如何搭建并运行一个基于Python和PyTorch的动物识别系统，包括环境配置、代码运行和HTML界面交互？

为了搭建一个基于Python和PyTorch的动物识别系统，首先需要准备好开发环境。推荐的辅助资料为《基于Python和CNN的动物识别系统教程》，其中详细介绍了从环境配置到模型部署的全过程。

参考资源链接：[基于Python和CNN的动物识别系统教程](https://wenku.csdn.net/doc/5zn3fjisn6?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，根据所提供的requirement.txt文件，在本地环境中安装所有必需的Python库，包括PyTorch框架和其他可能用到的库，例如numpy。这可以通过pip命令来完成，例如：pip install torch torchvision。

接下来，按照教程中的顺序，运行三个Python脚本。首先是01数据集文本生成制作.py脚本，该脚本会处理存储在特定文件夹结构中的动物图片数据集，并生成包含图片路径和标签的txt文件。这一步骤是关键，因为它为模型训练提供了必要的数据输入格式。

然后运行02深度学习模型训练.py脚本，它利用生成的txt文件来训练一个卷积神经网络（CNN），该网络专门为动物图像的分类任务设计。训练过程会不断优化模型参数，并在验证集上评估性能。训练完成后，模型参数会被保存下来，用于后续的部署。

最后，使用03html_server.py脚本将训练好的模型部署为一个Web服务器。这一步创建了一个HTML界面，允许用户通过浏览器上传图片，并得到模型对图片中动物种类的识别结果。部署完成后，你可以通过指定的URL访问这个Web应用。

整个过程不仅可以加深对深度学习和卷积神经网络的理解，还可以学会如何将训练好的模型用于实际应用中。如果你希望深入了解每一个步骤的具体实现和优化技巧，推荐继续查看《基于Python和CNN的动物识别系统教程》，其中包含了详细的代码解释和系统构建的完整指导。

参考资源链接：[基于Python和CNN的动物识别系统教程](https://wenku.csdn.net/doc/5zn3fjisn6?spm=1055.2569.3001.10343)