手把手教你用CNN在HTML网页版实现图像分类识别

资源摘要信息:"本资源是一套基于深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）用于图像分类的Python代码，旨在对传统手工艺进行分类识别。代码主要由三个Python脚本文件组成，每个文件都包含了详细的中文注释，便于理解。代码使用PyTorch深度学习框架实现，并建议在Anaconda环境下运行，配合Python 3.7或3.8版本，以及PyTorch的1.7.1或1.8.1版本进行安装。由于代码不包含图片数据集，用户需要自行搜集相关图片并整理成指定格式的文件夹结构。 代码的具体使用流程如下： 1. 数据集的准备：用户需要根据类别自行创建文件夹，并将收集到的手工艺图片放置于相应的文件夹中。每个类别的文件夹中应包含一个提示图片，指示用户放置图片的位置。图片数据集文件夹名为“数据集”，并且文件夹结构应包含不同的子文件夹，每个子文件夹代表一个类别。 2. 数据集文本生成：运行“01数据集文本生成制作.py”脚本，将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签转换成txt格式，并对数据集进行划分，生成训练集和验证集。 3. 深度学习模型训练：运行“02深度学习模型训练.py”脚本，该脚本会自动读取生成的txt文本内容，并利用其中的图片路径和标签进行深度学习模型的训练。 4. 网页版服务启动：完成模型训练后，运行“03html_server.py”脚本，该脚本会启动一个HTML服务器，用户可以通过生成的网页URL来查看分类识别的结果。 此外，压缩包内还包含一个“说明文档.docx”文件，该文件详细介绍了整个项目的使用方法和相关知识。项目文件夹结构中还包含一个“templates”目录，该目录用于存放项目中可能使用到的HTML模板文件。 标签“pytorch html 深度学习”概括了本资源的三个核心要素：使用PyTorch作为深度学习框架，通过HTML网页展示模型训练和分类结果，以及整个项目涉及深度学习的知识领域。 具体文件列表包括： - 说明文档.docx：提供项目使用说明和操作指导。 - 02深度学习模型训练.py：深度学习模型训练脚本文件。 - 03html_server.py：HTML服务器启动脚本文件。 - 01数据集文本生成制作.py：数据集准备和文本文件生成脚本文件。 - requirement.txt：项目依赖环境安装说明文件。 - 数据集：存放用户自行搜集和整理的传统手工艺图片。 - templates：存放HTML模板文件的目录。 请注意，为了确保代码能够顺利运行，用户需要根据自己的电脑环境正确安装Python、Anaconda、PyTorch以及相关依赖包，并确保Python版本和PyTorch版本符合项目要求。"