零基础入门深度学习CNN模型：食品口味分类教程

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于深度学习卷积神经网络（CNN）用于训练识别食品口味分类的小程序。该程序使用Python编程语言，并依赖于PyTorch框架进行实现。资源内包含一个压缩包，其中包含必要的文件和文档，以帮助用户安装正确的环境，理解代码结构，并指导如何使用数据集进行训练。 1. Python与PyTorch环境安装： - 该程序需要在Python环境中运行，推荐使用Anaconda作为包管理和环境管理工具。 - Python版本推荐为3.7或3.8。 - PyTorch版本推荐为1.7.1或1.8.1。 - 用户需要自行安装相应的环境。安装教程可以在网上搜索获取。 2. 代码结构及注释： - 程序由三个主要的Python文件组成，代码简洁，易于理解。 - 每一行代码都配有中文注释，适合初学者学习和理解深度学习代码的实现方式。 3. 数据集准备： - 该代码不包含数据集图片，用户需要自行准备或搜集食品图片。 - 用户需要根据自己的需求创建数据集文件夹，并将不同类别的图片分别放入不同的文件夹中。 - 每个文件夹内应包含一张提示图，用以指示图片的存放位置。 - 用户应将搜集到的图片放置在对应的数据集文件夹中，按照文件夹结构来组织数据。 4. 数据集预处理： - 运行文件`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为txt格式文件，并划分训练集和验证集，为模型训练做准备。 5. 模型训练： - 运行文件`02深度学习模型训练.py`来对CNN模型进行训练。 - 训练过程需要用户有一定的深度学习背景知识，包括神经网络结构、训练参数等。 6. 小程序部署： - 该资源还提供了用于小程序部署的部分，即文件`03flask_服务端.py`。 - 用户可以利用Flask框架搭建服务端，将训练好的模型部署为Web服务，实现在线食品口味分类识别功能。 7. 文件名称列表： - 说明文档.docx：提供了对整个程序的详细说明，包括环境安装、代码结构、数据集处理和模型训练流程等。 - 02深度学习模型训练.py：Python脚本，用于训练CNN模型。 - 03flask_服务端.py：Python脚本，用于将训练好的模型部署为Web服务。 - 01数据集文本生成制作.py：Python脚本，用于生成数据集的文本文件，并划分训练集和验证集。 - requirement.txt：列出了所有需要安装的Python依赖包。 - 数据集：存放用户准备的数据集图片的文件夹。 - 小程序部分：包含小程序端的代码文件，用于与服务端进行通信。 通过本资源，用户可以学习和实践如何使用深度学习技术来解决实际问题，同时也能够了解如何将训练好的模型应用到小程序中，为用户提供智能服务。"