本项目旨在通过从零开始手写实现经典的AlexNet神经网络模型，并使用Python和深度学习框架进行图像分类任务的训练。
标题中的“自己实现Alex-NET训练网络源代码”是指利用TensorFlow框架重新构建并训练经典的深度学习模型AlexNet。该模型在2012年的ImageNet图像识别挑战赛中获得冠军，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton设计，在深度学习领域具有里程碑意义。
描述中的“基于TensorFlow框架的Alexnet网络源代码”意味着我们将探讨如何使用Google开发的开源机器学习库TensorFlow来实现AlexNet的各项组件，包括卷积层、池化层、全连接层以及激活函数等。这涵盖了神经网络模型的构建、训练和验证过程，并讨论了如何准备自定义图片数据集以适应模型训练需求。
“包括神经网络的模型搭建，训练以及测试”这部分内容涵盖以下知识点：
1. **模型搭建**：AlexNet由多个卷积层、池化层和全连接层组成。我们需要理解每个组件的功能，如卷积层用于特征提取，池化层减少计算量并防止过拟合，而全连接层则处理分类任务。
2. **TensorFlow基础知识**：了解数据流图概念，如何创建张量执行操作，并定义损失函数、优化器和训练循环等。
3. **数据预处理**：在开始模型训练前，我们需要对图片进行归一化、调整大小及应用其他增强技术以提高泛化能力。
4. **训练过程**：理解反向传播算法原理，掌握学习率设置、批大小设定以及监控损失和准确度的方法等超参数调节技巧。
5. **测试与验证**：完成模型训练后，利用独立的测试数据集评估其性能表现，并检查它在新数据上的准确性。
6. **自定义图片数据集构建**：创建包含各类别图像的数据集合，可能需进行标注、分类和随机排序等操作以满足特定需求。
7. **保存与加载模型**：学习如何保存训练后的模型以便后续使用及从已存档的文件中恢复继续训练或执行预测任务的方法。
通过上述步骤，我们不仅能深入了解AlexNet的工作原理及其结构特点，还能掌握利用TensorFlow构建深度神经网络的基本技能。这对于进一步探索其他流行架构（如VGG、ResNet等）以及在实际项目中应用相关技术具有重要意义。
此外，在提供的“alexnet”文件夹内可能包含了实现上述流程的所有Python源代码文件，包括模型定义脚本、数据处理程序和训练测试用例等。通过分析这些资源可以深入掌握AlexNet的具体实施细节，并有机会亲手实践提升编程与深度学习能力。
5星
