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发表于 2023-8-14 11:29:32
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对于使用 rotnet 库进行旋转验证码识别的训练,您可以按照以下步骤进行配置和运行: 
 
1. 确保系统上已经安装了 Python 3 和 pip(Python 包管理器)。 
 
2. 安装 TensorFlow 和 Keras 深度学习库。在命令行中执行以下命令: 
 
  -    pip install tensorflow==2.5.0 keras==2.4.3
 
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  复制代码 
 
3. 克隆 rotnet 库的代码库。在命令行中执行以下命令: 
 
  -    git clone https://github.com/d4nst/RotNet.git
 
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  复制代码 
 
4. 进入 rotnet 目录。在命令行中执行以下命令: 
 
   
 
5. 安装项目依赖。在命令行中执行以下命令: 
 
  -    pip install -r requirements.txt
 
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  复制代码 
 
6. 准备训练数据集。将您的旋转验证码图片分成多个类别,并将每个类别的图片放在单独的文件夹中。确保每个类别的文件夹名称是类别的数字标签,比如 0、1、2等。 
 
7. 配置训练参数。打开 config.py 文件,在其中设置正确的路径和参数,包括: 
 
   · TRAIN_PATH: 训练集数据路径。 
   · TEST_PATH: 测试集数据路径。 
   · TRAIN_SAMPLES: 训练集样本数。 
   · TEST_SAMPLES: 测试集样本数。 
   · BATCH_SIZE: 批处理大小。 
   · EPOCHS: 训练周期数。 
 
8. 开始训练。在命令行中执行以下命令: 
 
   
 
   这将开始基于您提供的训练数据集进行模型训练。训练过程可能需要较长时间,具体取决于数据集的大小和复杂性。 
 
9. 完成训练后,您可以测试模型的性能。在命令行中执行以下命令: 
 
   
 
   这将使用测试数据集评估模型的准确性,并输出准确率。 
 
请注意,以上步骤仅提供了一个基本的指南,并假设您已经熟悉 Python、深度学习和相关工具。根据您的具体环境和需求,可能需要进行其他配置和调整。 
 
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