使用PyTorch框架的Python代码实现零食分类模型

项目包含了三个主要的Python脚本文件，以及一个环境配置说明和数据集文件夹，但不包含图片数据集本身，需要用户自行准备。 项目的三个Python脚本文件分别为： 1. 01数据集文本生成制作.py：用于将用户准备的图片数据集转换为模型训练所需的格式，并划分训练集和验证集。 2. 02深度学习模型训练.py：负责读取已经预处理好的数据集，加载预定义的CNN模型，并进行训练。 3. 03html_server.py：训练完成后，该脚本负责启动一个简单的web服务器，使得用户可以通过网页端查看训练结果。 要求的运行环境为Python 3.7或3.8，推荐使用Anaconda环境进行管理。PyTorch框架的推荐版本为1.7.1或1.8.1。 在使用前，用户需要自行搜集零食图片，并按照项目要求将图片分类存放在数据集文件夹下的对应子文件夹中。项目中的每个分类文件夹下都有一张提示图，用户需要根据提示图将搜集的图片放入对应的文件夹下。 整个项目代码中，每一行代码都有中文注释，方便初学者理解。项目旨在通过提供一个简便的入门级深度学习实践案例，帮助用户快速掌握使用PyTorch进行深度学习模型训练的过程，并实现一个简单的网页版应用。 标签包括：PyTorch、HTML、Python、深度学习。 压缩包文件的文件名称列表： - 说明文档.docx：提供了项目使用说明和环境配置指南。 - 02深度学习模型训练.py：PyTorch深度学习模型训练脚本。 - 03html_server.py：用于启动HTML服务器，展示训练结果的脚本。 - 01数据集文本生成制作.py：负责数据集转换和划分数据集的脚本。 - requirement.txt：列出了项目依赖的Python包和PyTorch版本。 - 数据集：用户存放图片数据集的文件夹，需要用户自行填充图片。 - templates：存放HTML模板文件的文件夹，用于生成网页展示内容。"