【天气识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow+算法模型训练+Django网页界面

一、介绍

天气识别系统，以Python作为主要编程语言，通过收集了4种常见的天气图像数据集（多云、雨天、晴天、日出），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的h5格式模型文件，然后基于Django搭建Web网页端操作界面，实现用户上传一张天气图片识别其名称。

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

四、卷积神经网络算法

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习算法，特别适用于处理图像数据。它的特点包括：

下面是一个简单的CNN示例代码，使用Python的Keras库构建一个用于MNIST手写数字识别的模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

这段代码定义了一个简单的CNN模型，包含两个卷积层和池化层，随后是一个展平层和两个全连接层，最后一层使用softmax激活函数进行多分类。