可以使用訓練好的模型對手寫體數字進行分類，下面程式展示了如何使用訓練好的模型進行推斷。
infer_3.png是數字 3 的乙個示例影象。把它變成乙個 numpy 陣列以匹配資料feed格式。
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from pil import image # 匯入影象處理模組
import matplotlib.pyplot as plt
# 列印 infer_3.png 這張
本案例的softmax回歸、多層感知機和卷積神經網路是最基礎的深度學習模型，很多複雜的神經網路都是從它們衍生出來的，因此這幾個模型對之後的學習大有裨益。同時，我們也觀察到從最簡單的softmax回歸變換到稍複雜的卷積神經網路的時候，mnist資料集上的識別準確率有了大幅度的提公升，原因是卷積層具有區域性連線和共享權重的特性。在之後學習新模型的時候，希望大家也要深入到新模型相比原模型帶來效果提公升的關鍵之處。此外，本教程還介紹了tensorflow 2模型搭建的基本流程，從網路層的構建，到最後的訓練和**。對這個流程熟悉以後，大家就可以用自己的資料，定義自己的網路模型，並完成自己的訓練和**任務了。
手寫數字識別
這幾天在想這做字元識別方面的程式，看了很多 但是發現 上的幾乎用處都不是特別的大，理論一大堆，但是用在程式裡面則很難實現，看到有些 上說用連碼法，但是連碼法對結構的變化太敏感了，但是也從一些 裡獲得了一些靈感，我採用的是網格匹配法，準備工作採集樣本，得到了樣本的網格資訊用於接下來的識別，當然也可 一...
手寫數字識別
import os os.environ tf cpp min log level 2 不想讓警告的資訊輸出可以新增 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input data import tensorflow as tf def mnis...
手寫數字識別 實戰 KNN演算法識別手寫數字
鄰近演算法，或者說k最近鄰 knn，k nearestneighbor 分類演算法是資料探勘分類技術中最簡單的方法之一。所謂k最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。下面是我學習knn演算法的思維導圖 其中距離的定義，各個距離的公式為 歐氏距離 n維空間的距...