【源码】基于Python的图片情感分类系统

项目简介

本项目基于Python语言，运用深度学习技术实现对图片的情感分类。通过对图片进行特征提取与情感识别，完成图片的情感分析，可应用于社交媒体分析、市场研究等领域。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对图片数据进行加载、缩放、归一化等操作，为模型训练做好准备。
2. 模型训练：采用深度学习模型开展情感分类任务，实现图片情感识别。
3. 情感分类：依据训练好的模型，对输入图片进行分类，判断其情感倾向，如快乐、悲伤等。
4. 结果可视化：利用可视化工具直观呈现分类结果，便于用户理解与分析。

安装使用步骤

1. 已下载本项目的源码文件。
2. 环境准备：确保计算机安装了Python及必要库，如numpy、pandas、torch等。
3. 数据预处理：在终端运行create_dataset.py文件，按要求输入图片数据路径，完成数据预处理。
4. 训练模型：运行train_model.py文件，开启情感分类模型的训练。
5. 测试模型：使用测试数据集对训练好的模型进行测试，评估其性能。
6. 结果可视化（可选）：运行data_visualization.py文件，将分类结果可视化展示。

注意：实际操作时，需根据项目具体需求调整代码中的相关参数和设置，若遇问题，检查代码逻辑和文件路径是否正确。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】