基于TensorFlow2实现的宠物识别系统（爬虫、模型训练和调优、模型部署）

# 介绍 这是一个从零开始构建的深度学习小项目，提供猫、狗、鼠、兔四种宠物的识别服务。 共包含如下几部分： - 爬虫 - 从网络上下载宠物图片，构建训练用的数据集 - gevent + requests + beautifulsoup4 - 深度学习模型 - 鉴于我们的数据比较少，这部分需要做迁移学习 - TensorFlow 2.0 + DenseNet121 - Web服务 - 使用Web提供宠物图片识别服务 - 后端 Flask - 前端 Vue.js + Element UI # 快速开始 1.如何启动web服务？ - 切换到项目根目录下; - 安装requirements.txt中的依赖; - 通过`python3 app.py`启动web服务; - 浏览器打开 http://localhost:5000/ 访问index页面。 > 项目现在支持使用docker启动啦~你可以选择拉取我构建好的docker镜像简单体验一下。 > > 安装好docker，然后在终端输入： > > `docker run --rm -p 5000:5000 --name pet aaronjny/pets_classifier` > > 等镜像拉取完成、并成功运行了容器后，可以在浏览器输入`http://localhost:5000/`进行体验。 2.如何训练自己的模型？ - 切换到项目根目录下; - 安装requirements.txt中的依赖; - 通过`python3 spider.py`启动爬虫程序; - 人工筛选，删除不正确的图片; - 修改`settings.py`里的相关参数; - 通过`python3 train.py`启动训练脚本。 # 更多信息 请访问博文: [从零开始编写一个宠物识别系统（爬虫、模型训练和调优、模型部署、Web服务）](https://www.aaronjny.com/articles/2019/12/17/1576592367309.html) (https://www.aaronjny.com/articles/2019/12/17/1576592367309.html) 或 [从零开始编写一个宠物识别系统（爬虫、模型训练和调优、模型部署、Web服务）](https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/103605988) (https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/103605988)