基于神经网络的图书查询
该项目会自动返回与输入图书封面最相近的图书
首先请按以下步骤进行环境的配置
配置
本项目使用python3.7，基本库信息如下
- torch >= 1.1.0
- torchvision >= 0.3.0
- numpy >= 1.16.3
- Flask >= 1.0.3
推荐使用python虚拟环境
$ mkdir your_dir
$ cd your_dir
$ python3.7 -m venv venv
$ source venv/bin/activate
爬虫模块相对独立，所需包如下：
pip install csv
pip install lxml
pip install requests
pip install bs4
pip install pandas
pip install PIL
pip install codecs
神经网络和网站部署的相关包，通过以下命令安装
$ pip install -r requirements.txt
配置服务器相关，执行命令
$ export FLASK_APP=book_recommendation
$ export FLASK_ENV=development
$ flask run
本项目使用了Market1501数据集，下载链接：
http://www.liangzheng.com.cn/Project/project_reid.html
开始
网络训练
运行 train.py （位于目录book_recommendation\neural_network）训练网络，需根据实际需要，更改train.py中相应路径（需配合下载的数据集路径），运行完毕后会生成net.pth文件，该文件保存了训练好的网络模型，预计用时2小时
图片爬取
可根据需要，运行shuxianglib.py，asynicospider.py（位于目录test_spider）前者为计算机专业书籍及交大图书馆书籍，后者为大众生活类书籍网站书籍
计算特征值
运行choose.py（位于目录book_recommendation\neural_network），该程序会计算爬取的图片的特征值并生成mat文件，注意：加载爬取的图片时,程序中的路径需要根据实际修改
然后根据部署文档进行网站部署即可
注意：部署时mat文件和pth文件均需放在book_recommendation\neural_network目录下
部署文档：部署
展示
展示视频 demo