基于PyTorch的HTML网页版Python颜色识别教程

资源摘要信息:"html网页版python语言pytorch框架训练识别衬衫颜色-含逐行注释和说明文档-不含图片数据集" 知识点: 1. python语言基础：python是一种广泛使用的高级编程语言，它具有简单易读、易学易用的特点。本代码就是基于python语言编写的。 2. pytorch框架：pytorch是一个开源的机器学习库，用于计算机视觉和自然语言处理等领域的研究和生产。它是目前最流行的深度学习框架之一，具有灵活性和易用性的特点。本代码就是基于pytorch框架进行深度学习模型的训练。 ***n深度学习：cnn（convolutional neural network，卷积神经网络）是一种深度学习模型，它在图像识别、分类等任务中表现出色。本代码就是基于cnn模型进行衬衫颜色的识别。 4. 数据集：数据集是深度学习模型训练的基础，本代码不包含数据集，需要用户自行搜集图片并放入对应的文件夹下。数据集文件夹下可以自行创建文件夹增加分类数据集，然后将搜集来的图片直接放入对应的文件夹下。 5. 数据集制作：运行01数据集文本生成制作.py，会将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式，划分了训练集和验证集。 6. 模型训练：运行02深度学习模型训练.py，会自动读取txt文本内的内容进行训练。 7. 网页展示：运行03html_server.py，可以生成一个网页，网页的url在打开后可以展示模型的训练结果。 8. 环境安装：运行环境推荐安装anaconda，然后在里面推荐安装python3.7或3.8的版本，pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本。需要下载requirement.txt文本，然后在anaconda中创建新的python环境，并安装requirement.txt中的所有包。 以上就是本代码的主要知识点，涉及到python编程，pytorch框架的使用，cnn深度学习模型的构建，数据集的制作和训练，以及模型的网页展示等方面。