数据集准备流程

用户需独立搜集葡萄是否发生腐烂的图像资料，然后依照不同种类将其归类并存入设定的文件夹。所需图像资料应涵盖两个种类：健康的葡萄以及已经腐烂的葡萄。为提升模型训练的成效，建议每种类别的图片数量至少达到100张。此外，所支持的图片格式包括JPG、PNG等常见格式。

脚本自动化处理

配套的01数据集文本生成制作.py脚本可自动完成以下工作：

对用户所准备的数据集文件夹进行逐一扫描，并据此创建一个txt文件，其中记录了每张图片的路径及其相应的标签信息。

2. 按照预设比例（如7:3）自动划分训练集和验证集

3. 对图片进行规范化处理，统一调整为相同尺寸

模型训练实施

02深度学习模型训练.py脚本实现了完整的训练流程：

加载预处理好的训练集和验证集数据

构建基于CNN的图像分类模型

设置训练参数如学习率、批次大小等

执行训练并实时记录训练过程

保存训练后的模型文件（.h5或.pb格式）

服务端部署方案

服务端.py脚本提供以下功能：

1. 加载训练好的模型文件

2. 创建基于Flask的Web服务

3. 生成API接口供小程序调用

4. 处理图片上传、预测请求并返回结果

开发环境要求

运行整套工具需要安装：

Python 3.6+运行环境

TensorFlow 2.x深度学习框架

Flask等必要的Python库

微信开发者工具（小程序开发用）

技术优势与特点

该解决方案具有以下显著优势：

1. 全流程覆盖：从数据准备到应用部署的完整AI开发流程

2. 模块化设计：各功能模块独立，便于二次开发和扩展

3. 轻量级部署：后端服务资源占用低，适合中小规模应用

4. 接口标准化：我们提供RESTful风格的API，这样的设计使得与其他系统的整合变得更加便捷。

应用场景扩展

尽管本方案以葡萄腐烂检测为示范，然而，经过以下几项调整，其应用范围便可以拓展至其他众多领域。

1. 更换训练数据集

2. 调整分类类别数量

3. 修改模型输入尺寸

4. 优化网络结构参数

学习价值体现

开发者通过实践本项目可以掌握：

1. 计算机视觉项目的数据处理方法

2. CNN模型的设计与优化技巧

3. AI模型的端到端部署流程

4. 前后端交互的接口设计规范

注意事项说明

使用过程中需注意：

1. 确保图片质量清晰、标注准确

2. 训练环境需配备GPU加速

3. 小程序开发需注册微信开发者账号

4. 生产环境部署需要考虑服务器性能

这套工具为开发者量身定制了全面的AI项目实操计划，尤其适用于那些期望将深度学习技术融入实际工作场景的开发者，他们可以通过详尽的案例学习，全面掌握AI项目从开发到完成的各项技能。