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代码运行要求：Torch>=1.13.1即可

1.数据集介绍：

第一个文件夹是细菌斑叶（3460张）

 

第二个文件夹是 健康（4024张）

 2.整个文件夹

 

data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片

picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹处理后，生成的训练集和测试集照片

 

CNN.pth存放的是经train.py训练后的模型参数

GUI.py可以调用训练好的网络模型参数对多张照片连续进行识别

model.py 是存放模型的脚本，可以任意改为其它模型

predict.py是调用训练好的模型参数单个照片识别脚本，对单个 照片进行识别

4.经过30个epoch训练后，测试集平均准确率达到98.8%的效果（用户如果计算机配置较高，可以增加epoch，效果也会更好），GUI界面识别效果和predict.py识别效果如视频所示甜椒叶病害识别（Python代码，pyTorch框架，深度卷积网络模型，很容易替换为其它模型，带有GUI识别界面）_哔哩哔哩_bilibili

  已经将代码和数据放在同一文件夹进行压缩，很容易进行运行代码，无需配置繁琐路径，对项目感兴趣的可以关注

import os
import jsonimport torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import tkinter as tk
from tkinter import filedialogfrom model import CNN
from PIL import ImageTk
#压缩包https://mbd.pub/o/bread/ZJ2Vl55r