DenseNet模型图像分类：野生动物识别教程与代码

资源摘要信息:"densenet模型_图像分类算法对野生动物识别" 知识点: 1. densenet模型是一种深度学习模型，是卷积神经网络的一种，它的特点是通过特征重用和特征传递的方式，提高了网络的性能。在图像分类任务中，densenet模型能够有效地提取图像特征，提高分类的准确性。 2. 本代码是基于python pytorch环境安装的。Python是一种广泛使用的编程语言，具有简洁、易读的特点，非常适合进行深度学习模型的开发。Pytorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等任务。 3. 代码包含三个py文件。这三个文件可能分别负责数据预处理、模型构建和训练、结果输出等不同功能。每个文件都有中文注释，使得代码的阅读和理解变得更加容易，即使是编程新手也能看懂。 4. 本代码是不含数据集图片的，需要用户自行搜集图片并放到对应的文件夹下。这一步骤要求用户对数据集的构建有一定的了解，需要对数据进行分类，然后将搜集来的图片放到对应的文件夹下。 5. 数据集文件夹下的各个类别是用户可以自行创建的，这说明了代码的灵活性和可扩展性。用户可以根据需要创建新的分类文件夹，增加新的分类数据集。 6. 运行01生成txt.py文件，可以生成训练数据集，这一步骤对于深度学习模型的训练非常重要。文本文件（txt）通常用于存储训练数据的路径和标签信息。 7. requirement.txt文件包含了运行代码所需的环境和库的版本信息，这包括python和pytorch的版本。在进行环境安装之前，用户需要查看这个文件，以确保安装正确的版本，避免因版本不兼容导致的问题。 8. python环境的安装可以通过安装anaconda来进行，推荐安装python3.7或3.8版本。anaconda是一个开源的Python发行版本，它包含了众多的科学包和环境，非常适合进行科学计算和数据分析。 9. pytorch的安装推荐版本为1.7.1或1.8.1，这两个版本都是非常稳定的版本，已经被广泛地使用和验证。在安装pytorch时，用户需要根据自己的电脑配置选择合适的安装方式。 10. 本代码对于图像识别的实现可能使用了CNN（卷积神经网络），这是深度学习在图像识别领域应用最为广泛的一种网络结构。在02CNN训练数据集.py文件中，可能包含了构建CNN模型，加载训练数据，设置训练参数等步骤。