介绍
应用Python作为次要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最初失去一个辨认精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片辨认其名称。
成果展现
演示视频+代码
演示视频+源码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/negbi656d7r4b0vi
TensorFlow
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和保护。它被广泛应用于构建和训练各种深度学习模型，包含神经网络。TensorFlow提供了一个灵便而高效的编程接口，使开发者可能轻松地实现和部署简单的机器学习算法。
TensorFlow的外围是计算图，它是一个由节点和边组成的数据流图，示意了计算工作的整体构造。开发者能够应用TensorFlow的API来定义计算图中的节点和边，示意数据流和计算操作之间的依赖关系。
TensorFlow反对多种编程语言，包含Python、C++和Java，使得开发者可能在本人相熟的语言中应用该框架。它提供了丰盛的工具和库，用于数据处理、模型构建、模型训练和模型部署。开发者能够利用这些工具和库，疾速构建和训练各种类型的机器学习模型，包含图像识别、自然语言解决和举荐零碎等。
TensorFlow还反对分布式计算，容许将计算工作散布到多个设施或计算节点上进行并行处理。这使得TensorFlow可能无效地解决大规模的数据和简单的模型。
除了外围性能之外，TensorFlow还提供了许多扩大库和工具，用于可视化模型训练过程、模型优化和调试。此外，TensorFlow还反对与其余罕用的机器学习库和框架进行集成，如Keras、Scikit-learn和TensorBoard。
综上所述，TensorFlow是一个弱小而灵便的机器学习框架，提供了丰盛的性能和工具，帮忙开发者构建、训练和部署高效的机器学习模型。它在学术界和工业界都失去了宽泛的利用，并且踊跃的开发者社区一直推动其倒退和翻新。
Django
Django是一个开源的高级Web应用程序框架，应用Python编写，并遵循了MVC（模型-视图-控制器）的设计模式。它提供了一组弱小的工具和库，用于疾速构建简单而可扩大的Web应用程序。
Django的设计指标是简化开发过程，提供开箱即用的性能和组件，以及清晰的我的项目构造。它内置了许多常见的Web开发工作，如URL路由、表单解决、用户认证和治理后盾。这使得开发者可能专一于业务逻辑的实现，而无需反复编写常见的根底代码。
Django的外围组件之一是ORM（对象关系映射），它容许开发者通过Python代码来定义数据库模型，而无需间接与数据库交互。ORM提供了简洁的API，用于执行数据库查问、插入、更新和删除操作，从而实现了数据长久化的性能。另一个重要的组件是模板零碎，它容许开发者将HTML页面与动态数据进行联合，生成最终的Web页面。模板零碎提供了丰盛的模板标签和过滤器，用于解决和展现数据，并反对模板继承和组件化的开发方式，进步了代码的可重用性和维护性。
Django还提供了丰盛的扩大和插件生态系统，容许开发者轻松集成第三方库和工具，以满足特定我的项目的需要。同时，Django也反对与其余Web服务和技术的集成，如RESTful API、缓存零碎、音讯队列和搜索引擎等。
相干代码
import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictionsfrom tensorflow.keras.preprocessing import imageimport numpy as np# 加载预训练的ResNet50模型model = ResNet50(weights='imagenet')# 加载图像img_path = 'path_to_your_image.jpg'img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))# 预处理图像x = image.img_to_array(img)x = np.expand_dims(x, axis=0)x = preprocess_input(x)# 应用ResNet50进行预测predictions = model.predict(x)# 解码预测后果decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]# 打印预测后果for pred in decoded_predictions: print(f'{pred[1]}: {pred[2]*100:.2f}%')实现步骤
● 首先收集须要辨认的品种数据集
● 而后基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，并通过多轮迭代训练，最终失去一个精度较高的模型，并将其保留为h5格局的本地文件。
● 基于Django开发网页端可视化操作平台，HTML、CSS、BootStrap等技术搭建前端界面。Django作为后端逻辑解决框架。Ajax实现前后端的数据通信。