AI皮肤病变分类小程序教程-含代码注释与部署指南

资源摘要信息:"本资源包提供了一个使用Python语言，基于PyTorch框架实现的人工智能小程序，专门用于训练和识别皮肤病变的卷积神经网络分类系统。该系统包含三个核心Python脚本文件，并且每行代码都附有中文注释，以便于理解。由于代码不包含实际的皮肤病变图片数据集，用户需要自行收集相关图片数据并按照指定格式存放。系统架构允许用户自行定义和增加分类数据集的类别，并提供相应的文件夹结构说明和提示图像。整个过程包括数据预处理、模型训练、模型保存和小程序端服务部署四个主要步骤。 1. 数据预处理：用户通过运行'01数据集文本生成制作.py'脚本，将图片数据集转换成模型训练所需的格式，并划分训练集和验证集。该脚本会生成包含图片路径和对应标签的txt文件。 2. 模型训练：用户运行'02深度学习模型训练.py'脚本，利用txt文件中记录的训练集和验证集数据，对卷积神经网络模型进行训练。训练结束后，模型将被保存在本地，同时会生成包含每个epoch验证集损失值和准确率的log日志文件。 3. 微信小程序端服务部署：完成模型训练后，用户需要运行'03flask_服务端.py'脚本来创建与小程序交互的后端服务。生成的URL将用于小程序与训练好的模型进行通信。 4. 微信小程序端开发：用户需要使用微信开发者工具进行小程序端的开发。如果尚未安装过微信开发者工具，可以在电脑上通过网页搜索下载并安装。 资源包中还包含了'说明文档.docx'文件，该文件详细介绍了系统使用方法、安装步骤、模型训练流程和小程序端部署指导。'requirement.txt'文件列出了项目所需的依赖库及其版本，方便用户安装。'数据集'文件夹需要用户自行填充数据集图片，而'小程序部分'则可能包含了小程序端的代码或相关文档。标签中提及的‘小程序’、‘人工智能’和‘cnn’分别指出了该资源包的应用场景、技术领域和使用的神经网络类型。" 知识点总结： 1. Python编程基础：掌握Python语言的基本语法和编程技巧，了解如何编写简单的脚本。 2. PyTorch框架使用：熟悉PyTorch框架的基本使用方法，包括数据加载、模型定义、训练过程和模型保存等。 3. 卷积神经网络（CNN）：了解CNN的基本概念、结构和工作原理，以及在图像处理中的应用。 4. 数据预处理：学习如何对图片数据进行格式化处理，生成适用于机器学习模型训练的数据集。 5. 模型训练与验证：掌握如何训练深度学习模型，设置训练参数，监控训练过程，并对模型性能进行评估。 6. Flask框架应用：了解Flask Web框架的基本原理，学会如何使用Flask创建Web服务和API接口。 7. 微信小程序开发：了解微信小程序的开发环境、接口和使用方法，学会如何与后端服务进行交互。 8. 跨平台部署：理解小程序与后端服务的部署过程，包括如何处理端口映射、服务启动和运行监控等问题。 9. 文件与目录管理：熟悉Linux或Windows下的文件系统操作，包括文件夹的创建、文件的读写和路径管理。 10. 开源协议和依赖管理：掌握如何阅读和遵守开源软件的使用协议，以及如何通过requirement.txt管理项目依赖。