首页
/ CNN-from-Scratch 项目使用教程

CNN-from-Scratch 项目使用教程

2024-09-24 00:17:26作者:咎岭娴Homer
CNN-from-Scratch
A scratch implementation of Convolutional Neural Network in Python using only numpy and validated over CIFAR-10 & MNIST Dataset

1. 项目的目录结构及介绍

CNN-from-Scratch/
├── CIFAR-10/
│   ├── ...
├── MNIST/
│   ├── ...
├── images/
│   ├── ...
├── static/
│   ├── ...
├── templates/
│   ├── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── Procfile
├── README.md
├── app.py
├── preprocessing.py
├── preprocessing.pyc
├── requirements.txt
└── train.py

目录结构介绍

  • CIFAR-10/: 用于对象检测的 CIFAR-10 数据集相关文件。
  • MNIST/: 用于手写数字识别的 MNIST 数据集相关文件。
  • images/: 项目中使用的图像文件。
  • static/: 静态文件目录,通常包含 CSS、JavaScript 等文件。
  • templates/: HTML 模板文件目录。
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • Procfile: 用于部署的配置文件。
  • README.md: 项目说明文档。
  • app.py: 项目的启动文件。
  • preprocessing.py: 数据预处理脚本。
  • preprocessing.pyc: 预处理脚本的编译文件。
  • requirements.txt: 项目依赖库列表。
  • train.py: 模型训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

app.py

app.py 是项目的启动文件,用于启动 Flask 应用。以下是文件的主要内容和功能介绍:

from flask import Flask, render_template
import preprocessing

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return render_template('index.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

功能介绍

  • Flask 应用初始化: app = Flask(__name__) 初始化 Flask 应用。
  • 路由定义: @app.route('/') 定义了应用的主页路由,返回 index.html 模板。
  • 启动应用: app.run(debug=True) 启动 Flask 应用,并开启调试模式。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 依赖库。以下是文件内容示例:

numpy
matplotlib
flask
gunicorn
opencv-python

配置文件介绍

  • numpy: 用于多维数学计算。
  • matplotlib: 用于绘制图形。
  • flask: 用于构建 Web 应用的微框架。
  • gunicorn: 用于 UNIX 系统的 Python WSGI HTTP 服务器。
  • opencv-python: 用于计算机视觉的开源库。

Procfile

Procfile 文件用于定义应用的启动命令,通常用于部署到 Heroku 等平台。以下是文件内容示例:

web: gunicorn app:app

配置文件介绍

  • web: 定义了应用的启动类型为 Web 服务。
  • gunicorn app:app: 使用 Gunicorn 启动 app.py 中的 Flask 应用。

通过以上介绍,您可以更好地理解和使用 CNN-from-Scratch 项目。

CNN-from-Scratch
A scratch implementation of Convolutional Neural Network in Python using only numpy and validated over CIFAR-10 & MNIST Dataset
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
672
0
openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
12
8
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.83 K
19.04 K
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
323
26
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
136
18
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
30
5
easy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
1.42 K
231
xzs
在线考试系统、考试系统、在线教育考试系统、在线教育、跨平台考试、考试、智能考试、试题、错误试题、考试题目、试题组卷等
HTML
3
1
langgpt
Ai 结构化提示词,人人都能写出高质量提示词,GitHub 开源社区全球趋势热榜前十项目,已被百度、智谱、字节、华为等国内主流大模型智能体平台使用,内容来自国内最具影响力的高质量提示词工程师学习交流社群——LangGPT。开源知识库:https://langgptai.feishu.cn/wiki/RXdbwRyASiShtDky381ciwFEnpe
Jupyter Notebook
16
2