关于‘基于Tensorflow的花朵辨识系统设计与实现’开发流程简介

　　关于‘基于Tensorflow的花朵辨识系统设计与实现’开发流程简介

　　关于‘基于Tensorflow的花朵辨识系统设计与实现’开发流程简介

　　开始前的打算开发环境 的搭建

　　 #可以选择安装其它版本的Tensorflow，

#或者是gpu版本的Tensorflow那样训练

#时间会大大缩短，同时带来的问题就是安装和配置会非常麻烦

#而且还需要考虑

#不同版本之间的兼容问题

安装命令：

:pip install -i https://www.pypi.douban.com/simple tensorflow==1.14

　　训练样本和测试样本的采集数据集的预处理文件结构说明

　　训练自己的图片分类模型

　　其中output_graph.pb就是训练好的模型文件，output_labels.txt为标签文件。这两 个文件是前面测试和设计花朵辨识桌面应用必不可少的。

　　可视化界面的开发

　　可视化主要通过pyqt5库进行开发的，开发过程较为简单。这里主要表述一下大致流程就可以了。

　　程序打包

　　将程序打包后就可以在没有安装开发环境的笔记本上运行

　　打包用到的工具是pyinstaller库，打包后的疗效如下。打包后你就可以把它发给你的小伙伴了。

　　文中提及的文件和代码下载链接，为了减少上传的文件夹的大小，我将训练集和测试集的图片删掉大部分。如你须要重新训练，请自行找寻训练集和测试集图片，或者联系我，我也可以为你提供数据集。

　　打包好的FlowerApp.exe下载链接