【源码】基于PyTorch框架的人工智能图像分类作业系统

项目简介

本项目是一个基于人工智能的作业系统，主要借助神经网络模型处理图像数据，从而完成相关的分类任务。系统具备数据处理、模型构建、模型训练和模型评估等核心功能。

项目的主要特性和功能

1. 图像数据处理：提供图像数据预处理功能，包括图像加载、图像向量化以及数据集的划分。
2. 神经网络模型构建：包含多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）等简单的神经网络结构。
3. 模型训练：采用随机梯度下降等优化算法进行模型参数训练。
4. 模型评估：通过测试数据集评估模型性能，计算准确率、损失等评价指标。
5. 绘图功能：可绘制损失函数曲线，便于观察模型训练过程。
6. 模型保存和加载：训练好的模型能保存，后续可加载继续使用。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件，可按以下步骤操作： 1. 安装依赖库：使用pip安装项目所需的依赖库，如numpy、matplotlib、PyTorch等。 2. 数据准备：准备图像数据集，并按照指定的数据格式组织数据。 3. 运行代码：运行主程序文件（如QueueRear_AIhomework.py），根据提示输入相关参数。 4. 训练模型：使用训练数据集对神经网络模型进行训练。 5. 测试模型：使用测试数据集评估模型的性能。 6. （可选）绘图功能：在训练过程中，可选择绘制损失曲线图，观察模型训练的效果。 7. （可选）保存和加载模型：训练完成后，可选择保存模型，之后可加载继续使用。

注意事项

1. 确保数据集的路径正确，且数据格式符合要求。
2. 根据实际需求调整模型的参数设置，如学习率、批量大小等。
3. 在运行代码之前，确保已经安装了所有必要的依赖库。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】