Python实现CNN图像分类：樱桃腐烂识别与教程

资源摘要信息:"本资源是一套基于HTML网页版图像分类算法的Python实现，专注于识别樱桃是否腐烂。资源文件包含全部源代码、依赖环境配置说明、以及HTML模板，但不包括实际的图片数据集。用户需自行准备图片数据，并按照指引组织文件结构。 代码基于Python语言开发，利用了PyTorch框架，这是一款广泛使用的深度学习库，非常适合于计算机视觉领域的研究和开发。资源包含三个Python脚本文件，分别是数据集处理、模型训练和网页服务器部署的代码，且每一行代码都附有详细的中文注释，易于理解，非常适合初学者学习。 运行该代码前，需要在计算机上安装Anaconda，这是Python的一个免费开源分发版本，它简化了包管理和部署。安装Anaconda后，推荐在环境里安装Python版本3.7或3.8，并且安装PyTorch 1.7.1或1.8.1版本。 数据集的组织结构要求用户自行建立，源代码中不包含任何图片数据集。用户需要根据类别自行创建文件夹，并将搜集到的图片放入对应的文件夹中，每个文件夹应包含一个“提示图”，告知图片存放的位置。在数据集文件夹下，每个子文件夹代表一个类别，这种结构有助于模型学习不同类别的区分。 运行步骤如下： 1. 运行01数据集文本生成制作.py，将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式的文件，并划分训练集与验证集。 2. 运行02深度学习模型训练.py，读取txt文本内容进行训练。 3. 运行03html_server.py，构建Web服务器，并生成一个可供访问的网页URL地址。 代码文件列表包含以下内容： - 说明文档.docx：详细描述了安装和运行流程，以及代码和模型的简要说明。 - 02深度学习模型训练.py：包含构建和训练深度学习模型的代码。 - 03html_server.py：包含部署为网页服务的代码。 - 01数据集文本生成制作.py：包含数据集处理和转换的代码。 - requirement.txt：包含所有必须的Python包及其版本信息，用于确保环境的一致性。 - 数据集：一个空文件夹，用户需要在此存放和组织图片数据集。 - templates：包含HTML模板文件，用于生成网页界面。 此外，资源还包含“标签”信息，揭示了本资源的主要技术栈和特点：PyTorch深度学习框架、HTML网页界面、以及数据集的组织和管理。"