一、简介

涉及技术：
卷积神经网络算法搭建、模型训练、前端Vue3+Element plus搭建界面、后端Django处理任务。
项目简介：
中草药识别系统，通过收集10种常见的中草药数据集，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后使用最新的Vue3+Element plus搭建界面，后端Django处理请求，实现前后端分离开发模式，实现一个完整的可视化操作平台。
具体功能：

1. 系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。
2. 登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
3. 在图像识别功能中，用户上传图片后，点击识别，可输出其识别结果和置信度。并基于Echart以柱状图形式输出所有种类对应的置信度分布图。
4. 在智能问答功能模块中：用户输入问题，后台通过对接Deepseek接口实现智能问答功能。
5. 管理员可在用户管理模块中，对用户账户进行管理和编辑。

二、系统效果图片展示

三、TensorFlow简介

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习模型的构建与部署。其核心采用数据流图（Data Flow Graph）结构，将计算表示为节点间的依赖关系，支持分布式训练与跨平台部署（如服务器、移动设备）。TensorFlow提供高阶API（如Keras）简化模型开发，同时支持即时执行（Eager Execution）模式，便于调试。其生态系统包含工具链（如TensorBoard可视化、TF Lite端侧推理），覆盖从研究到生产的全流程。

应用场景

• 图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
• 支持CPU、GPU和TPU加速计算。

四、代码获取

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