nsenter 进入容器（进入容器docker）

本代码是基于python pytorch环境安装的。

下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本

首先是代码的整体介绍

总共是3个py文件，十分的简便

本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可

需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置

然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。

运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集

运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练

训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值

训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值

最后训练的模型会保存在本地名称为model.ckpt

运行03pyqt界面.py，就可以实现自己训练好的模型去识别图片了

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