简易Python深度学习训练项目：识别鸡蛋完好性

资源摘要信息:"本资源是一套基于Python语言和PyTorch深度学习框架开发的项目代码包，用于训练一个能够识别鸡蛋是否完好的CNN（卷积神经网络）模型。项目采用HTML网页作为前端界面，通过Python编写后端逻辑，并包含详细的中文注释，适合初学者理解和学习深度学习的应用。 整个项目由以下几个主要部分组成： 1. 说明文档.docx：提供了整个项目的详细使用说明，包括环境安装、数据集准备、代码运行等步骤。 2. 02深度学习模型训练.py：是项目的核心代码之一，负责读取经过预处理的训练集数据，初始化CNN模型，并执行训练过程。该文件中详细地说明了模型的结构、训练参数等信息，并通过Python的PyTorch库实现。 3. 03html_server.py：提供了将训练好的模型部署为一个简单的Web服务的功能。用户可以通过HTML网页与该服务进行交互，上传图片并获取模型预测结果。 4. 01数据集文本生成制作.py：该脚本用于将用户搜集的鸡蛋图片数据集转换成模型训练所需的格式。它会将图片路径和对应的标签保存到txt文件中，并自动划分出训练集和验证集。 5. requirement.txt：列出了项目依赖的Python包，包括PyTorch库的版本要求。用户可以通过Anaconda环境快速安装这些依赖。 6. 数据集文件夹：需要用户自行搜集鸡蛋的图片，并根据提示图将图片分类放置到相应的文件夹下。每个文件夹代表一个类别，用户可以根据实际需要创建新的文件夹和类别。 7. templates文件夹：包含了用于生成Web服务页面的HTML模板文件。 为了运行本项目，用户需要按照说明文档进行以下步骤： - 安装Anaconda，创建一个新的Python环境，并安装Python 3.7或3.8版本。 - 在新环境中安装PyTorch 1.7.1或1.8.1版本。 - 安装requirement.txt中列出的其他Python包。 - 搜集鸡蛋图片并根据项目要求整理成数据集，放置在相应的文件夹下。 - 运行01数据集文本生成制作.py脚本，生成训练和验证所需的txt文件。 - 运行02深度学习模型训练.py脚本，开始训练过程。 - 训练完成后，运行03html_server.py，启动Web服务，并通过浏览器访问生成的url地址，使用网页前端上传图片进行识别。 本项目为深度学习初学者提供了一个从数据集准备到模型训练，再到模型部署的完整实践流程，同时通过简单的Web前端展示了模型的使用效果，有助于理解深度学习模型如何服务于实际应用。"