基于TensorFlow 2的宠物识别系统实现（爬虫、模型训练与调优及部署）
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简介：
本项目利用TensorFlow 2构建了一个宠物图像分类系统，涵盖数据抓取、模型训练优化和云端部署等环节。
这是一个从零开始构建的深度学习小项目，提供猫、狗、鼠、兔四种宠物的识别服务。该项目包含以下几部分：
1. 爬虫：使用爬虫技术从网络上下载宠物图片，以构建训练用的数据集。
2. 深度学习模型：由于数据量较小，这部分需要进行迁移学习处理。
3. 部署：利用Gradio提供一个简单的界面来展示和测试宠物图像识别功能。
如何训练自己的模型？
步骤如下：
1. 切换到项目根目录下；
2. 运行命令`python3 spider.py`启动爬虫程序，下载图片数据集；
3. 人工筛选并删除不正确的图片；
4. 修改配置文件settings.py中的相关参数设置；
5. 最后运行命令`python3 train.py`来执行训练脚本。
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