深度学习食谱识别系统-无需图片数据集

该资源包括了完整的代码文件，为用户提供了一个深度学习模型的实现，以及一个运行在HTML网页上的用户界面。特别地，资源中并没有包含用于训练模型的数据集图片，需要用户自己搜集图片数据，并按照特定结构组织到文件夹中。 详细知识点： 1. PyTorch深度学习框架：PyTorch是一个开源的机器学习库，基于Python语言，主要用于计算机视觉和自然语言处理等领域的研究和开发。它拥有强大的GPU加速能力，能够帮助研究人员和开发人员快速搭建和训练深度学习模型。 ***N卷积神经网络：CNN（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型，它在图像识别、视频分析等领域取得了突破性的成功。CNN通过模拟动物视觉皮层的结构，能够自动和有效地学习图片的空间层次结构，因此非常适合处理图像数据。 3. Python编程环境搭建：资源中推荐使用Anaconda来搭建Python的编程环境，并且特别提到了Python3.7或Python3.8版本。Anaconda是一个开源的Python发行版本，它包含了众多常用的科学计算包，极大地方便了数据科学、机器学习等领域的研究工作。 4. 深度学习模型训练流程：资源包含三个Python脚本，分别用于不同的阶段。首先是数据集文本生成制作.py脚本，它将帮助用户将搜集来的图片转换成PyTorch可以读取的格式，并划分成训练集和验证集。然后是深度学习模型训练.py，它负责读取训练数据，加载预设的模型结构，并开始训练。最后，html_server.py脚本用于生成网页接口，实现对深度学习模型的远程访问。 5. 数据集的搜集与组织：资源中特别强调了数据集图片需要用户自己搜集。用户需要根据资源中提供的文件夹结构，将不同类别的食物图片放入对应的文件夹内。每个文件夹内部会有一张提示图，指示图片应该放置的位置。用户可以根据自己的需求，增加新的分类数据集。 6. HTML网页端的实现：资源的最后部分是03html_server.py，它能够生成一个HTML服务器，通过网页的方式提供对深度学习模型的调用。用户不需要深入理解后端的实现细节，只需通过浏览器访问生成的URL即可使用模型进行食物美食的识别。 7. requirement.txt：这是一个文本文件，列出了在运行代码之前必须安装的所有依赖包。这对于快速搭建开发环境非常重要，用户只需通过一个命令行指令即可安装所有的依赖。 8. 数据集文件夹与templates文件夹：数据集文件夹用于存放用户搜集的图片数据，按照不同的分类进行组织。templates文件夹通常用于存放HTML模板文件，这在本资源中可能用于构建网页端的用户界面。 总结而言，本资源为用户提供了从环境搭建、数据准备、深度学习模型训练到网页端实现的完整流程，使用户即使不具备深厚的深度学习背景，也能够通过简单的操作，构建一个基于深度学习的食物美食识别系统。"