**鸢尾花智能分类系统项目简介** 本项目聚焦于植物学数据分析与智能识别领域，基于经典的鸢尾花数据集开发了一套高效、精准的物种分类解决方案。系统适用于科研机构、教育平台及数据分析服务商，能够自动化完成鸢尾花种类识别，助力研究人员快速分析样本特征（如萼片与花瓣尺寸），降低人工分类成本，提升数据处理的标准化水平。 项目功能模块清晰完备，覆盖数据处理、模型训练与部署全流程： 1. **数据预处理模块**：支持自定义数据集加载，自动完成标签编码、张量转换及数据分割（70%训练集、20%验证集、10%测试集），确保数据质量。 2. **深度学习模型**：采用三层全连接神经网络（输入层4节点、双隐藏层各10节点、输出层3类别），通过交叉熵损失函数与Adam优化器实现高精度分类。 3. **训练与评估模块**：集成训练进度可视化（tqdm进度条）、设备自适应（GPU/CPU无缝切换）及实时指标监控，输出训练/验证集的损失与准确率，支持模型性能动态优化。 4. **模型部署模块**：训练完成后自动保存模型权重，提供开箱即用的预测接口，用户可快速集成至业务系统。 技术选型彰显高效性与扩展性：基于PyTorch框架实现模块化开发，利用DataLoader提升数据加载效率，结合随机梯度下降与早停策略防止过拟合。架构特点包括： - **跨平台兼容**：自适应硬件加速（支持CUDA），降低部署门槛。 - **高可复用性**：数据集类与模型均可自定义扩展，适配多分类场景。 - **结果可追溯**：模型权重与训练日志结构化存储，便于复现与调试。 本项目代码结构清晰、注释完整，提供从数据预处理到模型落地的端到端服务，适合作为智能分类项目的开发模板，助力开发者在数据分析、教育科研等领域快速接单交付，满足客户对高效AI工具的需求。