机器学习-花卉识别系统

介绍

机器学习，人工智能，模式识别课题项目，基于tensorflow机器学习库使用CNN算法通过对四种花卉数据集进行训练，得出训练模型。同时基于Django框架开发可视化系统，实现上传图片预测是否为玫瑰，蒲公英，郁金香，向日葵等花卉，并集成后台管理系统，可查看概率值，以及上传预测信息。

技术栈

机器学习库：tensorflow
算法：CNN
WEB框架：Django

核心部分

# 进行batch的训练
try:# 执行MAX_STEP步的训练，一步一个batchfor step in np.arange(MAX_STEP):if coord.should_stop():break_, tra_loss, tra_acc = sess.run([train_op, train_loss, train_acc])# 每隔50步打印一次当前的loss以及acc，同时记录log，写入writerif step % 10 == 0:print('Step %d, train loss = %.2f, train accuracy = %.2f%%' % (step, tra_loss, tra_acc * 100.0))summary_str = sess.run(summary_op)train_writer.add_summary(summary_str, step)# 每隔100步，保存一次训练好的模型if (step + 1) == MAX_STEP:checkpoint_path = os.path.join(logs_train_dir, 'model.ckpt')saver.save(sess, checkpoint_path, global_step=step)except tf.errors.OutOfRangeError:print('Done training -- epoch limit reached')finally:coord.request_stop()

交流v：sql2202

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