基于PyTorch的HTML网页版人脸识别分类算法教程

项目文件为.zip压缩包格式，包含了运行所需的所有Python脚本、环境配置文件和HTML前端模板。在详细介绍代码、数据集处理和运行步骤之前，需注意以下几点：首先，确保你的系统中安装了Python环境，推荐使用Anaconda进行管理。在Anaconda环境中，需要安装Python版本为3.7或3.8，并配置PyTorch版本为1.7.1或1.8.1。项目包括三个Python脚本文件，其中每一个文件的每一行代码都配有中文注释，便于初学者理解和上手。 项目的核心是使用卷积神经网络（CNN）模型进行深度学习，在图像分类和人脸识别任务上进行训练和预测。由于项目不包含原始图片数据集，用户需要自行准备训练所需的图片，并按照指定的文件夹结构进行存放。图片可以分为不同的类别，且类别数量和名称可以自定义，只需按照项目要求创建相应文件夹即可。 项目的三个Python脚本文件分别为： 1. 01数据集文本生成制作.py：此脚本负责读取用户准备的数据集图片文件夹，生成包含图片路径和对应标签的txt文件，并将数据集划分为训练集和验证集。 2. 02深度学习模型训练.py：此脚本读取由上述脚本生成的txt文件，利用预设的CNN模型进行训练。 3. 03html_server.py：此脚本用于部署一个简单的Web服务器，用户可通过生成的URL在网页上查看训练后的模型效果。 项目还包含了使用说明文档.docx，以帮助用户更好地理解安装步骤和代码功能。此外，还提供了一个名为templates的文件夹，里面存放了构建网页端界面所需的HTML模板文件。 最后，requirement.txt文件列出了所有必要的Python库依赖，这些是运行项目所必须安装的。在开始之前，请确保根据requirement.txt文件安装所有依赖项，以保证项目的正常运行。"