html网页版基于图像分类算法对行星表面地理特征分类识别-含逐行注释和说明文档-不含图片数据集(需自行搜集图片到指定文件夹下)

本代码是基于python pytorch环境安装的cnn深度学习代码。 下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本 运行环境推荐安装anaconda，然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本，pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本。 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件，十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的，可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。 运行01数据集文本生成制作.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集 运行02深度学习模型训练.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练 运行03html_server.py，生成网页的url了 打开