WeChaty-Torch

本项目使用wechaty和pytorch搭建一个可以通过微信个人号与深度学习模型交互的平台。

原理

• 用户在微信发送图片-->
• -->wechaty收到图片并进行base64后post请求到后端-->
• -->使用fastapi开发的后端收到图片的base64编码后调用模型-->
• -->模型给与预测与置信度表传给后端-->
• -->后端收到后向wechaty响应-->
• -->wechaty收到数据后发送给用户.

文件结构

• wechaty-torch.ts typescript文件，使用wechaty与微信通讯；
• main.py 后端文件，基于fastapi开发，中转图片数据；
• model.py 模型调用文件，给出预测和置信度；
• model.pth **(由于模型文件过大，请按快速开始的说明手动下载)**模型文件（二进制），使用WideResNet在CIFAR-10数据集上进行训练，测试集准确率91.22%.

依赖库

typescript：请按照wechaty文档安装.

python：fastapi,uvicorn,torch,numpy,PIL

快速开始

请确保您已将所有依赖环境安装成功

1. 点击这里 下载model.pth，并将model.pth放到项目文件夹下
2. 在wechaty-torch.ts文件的const token = 'YOUR_TOKEN_HERE'处填入您的token（获取方式见wechaty文档）；
3. 在model.py文件的os.chdir("Your PATH")处修改为您的文件路径；
4. 运行main.py后运行wechaty-torch.ts.