一个展示卷积神经网络计算过程的系统.zip

卷积神经网络演示系统 ======================= 这是一个关于卷积神经网络的演示系统. 本系统使用Python的TensorFlow构建了一个识别手写数字的卷积神经网络, 并且通过HTML5技术在网页上展示此卷积神经网络识别手写数字的计算过程. 计算过程的全局页面如下所示, 下图进行了缩放, 实际使用时屏幕只能展示下图大约四分之一的面积.  针对上图的每一个节点, 鼠标指向时会展示其中的计算细节,具体如下所示  上图展示了卷积过程的局部细节 .jpg) 上图展示了全连接层的计算细节 项目依赖 --------------- 本项目使用Python3.6作为解释器， 依赖flask、Pillow、numpy和TensorFlow。由于Tensorflow版本问题， 本项目只能使用Python 3.6 + Tensorflow 1.12.0， 其余版本没有经过测试，不能保证可以正常运行。建议使用Conda管理Python环境。 ```bash $ pip install flask Pillow numpy tensorflow==1.12.0 ``` 如果有可用的GPU，可以安装GPU版本的TensorFlow ```bash $ pip install tensorflow-gpu==1.12.0 ``` GPU版本需要进行配置才能使用, 配置过程可以参考TensorFlow官网指南 运行项目 ---------- ### 项目初始化 初始化阶段生成配置文件并且使用模型产生训练动画的数据 ```bash $ ./initialize.py $ ./newModel.py --Train ``` 各个脚本的详细配置参数可以使用`-h`参数查看 ### 启动项目 ```bash $ ./app.py ```