无数据集图片深度学习CNN模型训练及小程序部署指南

资源摘要信息:"本代码包提供了一个简易的深度学习CNN模型训练程序，用于识别口罩颜色。程序基于Python语言及PyTorch深度学习框架编写，适合初学者理解。包含三个Python脚本文件，均带有详细的中文注释。用户需自行准备数据集图片，根据提供的目录结构组织文件夹，并执行相关Python脚本以生成训练所需的数据集文本，训练模型，并设置Flask服务端以便与小程序交互。" 知识点详细说明： 1. Python编程语言：Python是一种广泛应用于科学计算、数据分析、人工智能等领域的高级编程语言。它以其简洁明了的语法和强大的库支持而受到开发者的青睐。 2. PyTorch深度学习框架：PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。它具有动态计算图特性，易于学习和使用，支持GPU加速，是目前最流行的深度学习框架之一。 ***N（卷积神经网络）：CNN是一种深度学习架构，特别适用于图像识别和分类任务。它通过模拟人脑视觉皮层细胞的工作方式，能够有效提取图像的特征并进行分类。 4. 数据集准备：在进行深度学习模型训练之前，需要收集大量的标注数据。在这个例子中，用户需要按照给定的文件夹结构自行搜集并组织数据集，包括训练集和验证集。 5. 数据集文件夹结构：典型的深度学习数据集通常包含两个主要部分，训练集（用于训练模型）和验证集（用于验证模型性能）。在本代码中，用户需要在数据集文件夹下创建相应的子文件夹，按照类别组织图片，并放置对应的提示图片。 6. 数据集文本生成：在数据集准备就绪后，通过运行01数据集文本生成制作.py脚本，程序会遍历数据集文件夹，提取图片路径和标签信息，并生成训练集和验证集的文本文件。这些文本文件记录了图片路径和对应的标签，供模型训练时使用。 7. 模型训练：运行02深度学习模型训练.py脚本，程序会读取之前生成的文本文件，加载图片数据，使用CNN模型对数据进行训练。在训练过程中，程序会自动保存最佳模型，并将每个epoch的验证集损失值和准确率记录在log日志中。 8. Flask服务端设置：为了实现小程序与训练模型的交互，需要运行03flask_服务端.py脚本来启动Flask服务端。这样可以生成可供小程序调用的URL接口。 9. 小程序开发：虽然代码中并未包含小程序部分的详细开发信息，但提到小程序与服务端交互的URL，说明需要有一个小程序端的开发工作，以便用户可以通过小程序界面上传图片并接收识别结果。 10. 微信开发者工具：小程序的开发需要使用微信官方提供的开发者工具。该工具提供了代码编辑、预览、调试及上传等功能，是小程序开发不可或缺的工具。 11. requirement.txt文件：这是一个文本文件，列出了项目运行所需的Python库及其版本号。通过运行`pip install -r requirement.txt`命令，可以快速安装所有依赖库，确保代码能够在本地环境中正常运行。 12. 环境配置：为了运行本代码，用户需要在本地环境中配置Python和PyTorch环境，并确保所有依赖库都已正确安装。环境配置是确保代码能够正常执行的关键步骤。