基于PyTorch的猫狗识别CNN网络Flask在线项目源码

项目概述：本项目是一个基于PyTorch框架构建的卷积神经网络（CNN）猫狗识别在线应用。使用Python作为主要开发语言，整合了JavaScript、CSS、HTML等多语言技术，共包含55个文件。文件结构详细如下：JavaScript文件22个，CSS文件9个，Python脚本8个，HTML模板4个，以及必要的配置和资源文件如.gitignore、动图、Markdown文档、字体文件等。 技术实现：项目后端采用了PyTorch深度学习库，实现了一套能够准确识别CIFAR-10数据集中猫狗图片的CNN模型。前端则通过Flask框架搭建了一个用户友好的Web界面，使得用户可以通过网络轻松上传图片并进行猫狗识别。 文件组成： - JavaScript：22个文件，主要用于实现前端的动态交互效果。 - CSS：9个文件，负责定义网页样式，提升用户体验。 - Python：8个文件，包含核心的CNN模型、数据处理逻辑以及Flask后端服务。 - HTML：4个模板文件，构建了Web应用的界面布局。 - 其他：包括3个配置忽略文件，2个动图文件，1个Markdown说明文件，以及多种字体资源文件，共同支持项目的完整运行和展示。 本项目不仅展示了深度学习技术在图像识别领域的应用，也体现了Web开发在将复杂模型转化为用户可直接交互的服务方面的优势。