基於卷積神經網路的貓種類的識別
1 引言
我也是剛剛接觸卷積神經網路不久，理解的也不是特別深入，以下都是我自己的個人想法，如有錯誤希望大家指正。
這個是一個基於類似於VGG模型（模型來源於keras文件）的卷積神經網路實現的圖片分類器，實現的是對貓的種類識別，因為資料集比較難找所以只用了320張圖片做訓練集，用69張圖片做測試集。具體貓的分類一共有4類：布偶貓，孟買貓，暹（xian）羅貓，英國短毛貓。（圖片均來源於網路圖片）
本工程基於Django1.8.2，python3.6，keras等在windows8.1系統下，實現由網頁上傳圖片，進而對圖片識別出貓的種類，那讓我們開始具體的操作吧。
注：
如果沒有基礎的同學
建議通過
對卷積神經網路，tensorflow，keras不瞭解的同學
建議通過莫煩python學習
或者通過tensorflow、keras官方的中文文件
2 文件結構
由於文章篇幅過長所以分成幾個模組分別闡述：
（1）Django專案搭建
（2）圖片的上傳
（3）mysql資料庫的連線
（4）卷積神經網路的搭建
（5）與Django結合利用模型對上傳圖片預測
（6）啟用後臺管理
（7）阿里雲ubuntu伺服器環境配置
（8）移動app釋出專案
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