基于Pytorch的CT图像疾病识别小程序教程

资源摘要信息:"本套资源包含了一套基于卷积神经网络的小程序端疾病CT图像识别系统，该系统采用了Python编程语言与PyTorch框架开发。资源中提供了三个Python脚本文件，均包含详细中文注释，便于理解和使用。此外，还包含了一个说明文档和一个需求文件（requirement.txt），以及一个用于存放数据集的文件夹。 01数据集文本生成制作.py文件的功能是生成数据集的文本文件，该文本文件记录了图片的路径以及对应的标签，并将数据集分为训练集和验证集。02深度学习模型训练.py文件则负责读取这个文本文件，并使用训练集数据训练模型，同时使用验证集数据进行模型评估，最终将训练好的模型保存在本地。训练过程中产生的日志记录了每个epoch的损失值和准确率。03flask_服务端.py文件的作用是建立一个Flask服务端，用于与小程序端进行交互。 用户需要自行搜集CT图像数据，并按照资源说明组织成相应的文件夹结构，每种疾病类型对应一个文件夹。程序运行时，用户需要使用微信开发者工具来运行小程序部分代码。 本资源的标签为“小程序”和“深度学习”，意味着该资源主要是为了在小程序平台上实现基于深度学习的CT图像识别服务。虽然代码中不包含实际的数据集图片，但提供了必要的工具来将用户收集的图片转化为训练数据，使得用户能够通过简单的步骤来训练和部署模型。 具体来说，用户需要按照以下步骤操作： 1. 下载并安装Python环境以及PyTorch框架。 2. 准备数据集：搜集CT图像，并根据类别划分到不同的文件夹中。文件夹名称代表类别标签。 3. 运行01数据集文本生成制作.py文件，生成用于模型训练的数据集文本文件。 4. 运行02深度学习模型训练.py文件，开始模型训练过程，并监控日志文件了解训练进度和准确性。 5. 训练完成后，运行03flask_服务端.py文件，启动Flask服务端，然后在微信开发者工具中导入小程序部分代码，完成小程序的开发和部署。 6. 最终，通过小程序上传CT图像，服务端接收图像并调用训练好的模型进行识别，将结果返回给小程序用户。 整个流程涉及的深度学习知识点包括卷积神经网络(CNN)的构建、训练、评估以及模型保存与部署。同时，涉及小程序开发知识，包括与服务端交互的API接口调用等。此资源特别适合于希望了解如何在小程序平台上应用深度学习技术进行图像识别的开发者。"