动物图像分类系统开发教程：PyQt+Flask+PyTorch+resnet实现

资源摘要信息:"基于PyQt+Flask+HTML5+PyTorch+resnet的动物图像分类系统（python期末大作业）" 知识点： 1. PyQt: PyQt是一个用于创建图形用户界面（GUI）应用程序的跨平台工具集，使用Python编程语言和Qt应用程序框架。它允许开发者使用Python语言进行快速开发，并生成具有原生外观的桌面应用程序。 2. Flask: Flask是一个轻量级的Python Web框架，它允许开发者快速创建Web应用。Flask为创建Web应用提供了一个基础，但它也支持扩展功能，如使用HTML模板、数据库操作、用户认证等。 3. HTML5: HTML5是第五版的超文本标记语言（HyperText Markup Language），用于构建和呈现网页内容。HTML5引入了许多新特性，包括语义元素、图形和多媒体、离线功能和存储、以及交互式功能如Canvas和SVG。 4. PyTorch: PyTorch是一个开源机器学习库，它基于Python进行科学计算，主要用于自然语言处理和计算机视觉。PyTorch是一个动态神经网络，可以轻松实现各种深度学习模型。 5. ResNet: ResNet（残差网络）是一种深度学习模型架构，主要用于图像识别和分类。ResNet的核心思想是通过引入“残差学习”来解决深度网络训练过程中遇到的问题，如梯度消失和网络退化。 6. 爬虫技术: 爬虫是一种自动化的网络信息采集技术，它通过模拟人类的行为，在网页中搜索和抓取数据。爬虫技术可以用于多种场景，如搜索引擎优化、数据分析、市场调研等。 7. 数据集的自动分割: 数据集的自动分割是指将数据集分为训练集和测试集的过程。在深度学习模型训练中，我们需要一部分数据用于模型训练，另一部分用于测试模型的效果。 8. GUI界面设计: GUI（图形用户界面）是一种用户和计算机交互的界面。在Python中，我们可以使用多种库（如PyQt、Tkinter、Kivy等）来创建GUI界面。 9. 模型训练与预测: 模型训练是指使用训练数据对深度学习模型进行训练，使模型能够学习到数据的特征。模型预测是指使用训练好的模型对新的数据进行预测。 10. 项目开发流程: 一个完整的项目开发流程通常包括需求分析、系统设计、编码实现、测试和部署等环节。在这个项目中，我们需要完成爬虫脚本编写、数据集处理、模型训练、GUI界面设计等任务。 11. Python编程语言: Python是一种广泛使用的高级编程语言，它的语法简洁明了，易于学习和使用。Python具有强大的库支持，可以用于各种领域，如Web开发、数据分析、机器学习、网络爬虫等。 12. 学习资源: 本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。对于学习者来说，这要求有一定的基础，能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。