puyorch实现手写数字识别GUI界面代码

以下是一个简单的PyTorch手写数字识别的GUI界面代码示例，供参考：

import torch
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw
import tkinter as tk
import pickle

# 加载训练好的PyTorch模型
model = torch.load('model.pkl')

# 创建GUI界面
root = tk.Tk()
root.title('Handwritten Digit Recognition')

# 创建画布
canvas_width = 200
canvas_height = 200
canvas = tk.Canvas(root, width=canvas_width, height=canvas_height, bg='white')
canvas.pack()

# 创建文本框
text = tk.StringVar()
result_label = tk.Label(root, textvariable=text, font=('Arial', 20))
result_label.pack()

# 创建清除按钮
def clear_canvas():
    canvas.delete('all')
    text.set('')
clear_button = tk.Button(root, text='Clear', command=clear_canvas)
clear_button.pack()

# 创建预测按钮
def predict_digit():
    # 将画布上的图像转换为PyTorch张量
    img = canvas_to_tensor()
    # 使用模型进行预测
    with torch.no_grad():
        output = model(img)
        prediction = torch.argmax(output, dim=1)
        text.set('Prediction: ' + str(prediction.item()))
predict_button = tk.Button(root, text='Predict', command=predict_digit)
predict_button.pack()

# 将画布上的图像转换为PyTorch张量
def canvas_to_tensor():
    img = canvas.postscript(colormode='color')
    pil_image = Image.open(io.BytesIO(img.encode('utf-8')))
    pil_image = pil_image.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS).convert('L')
    pil_image = ImageOps.invert(pil_image)
    np_image = np.array(pil_image)
    tensor = torch.from_numpy(np_image).float().div(255)
    tensor = tensor.view(1, 1, 28, 28)
    return tensor

root.mainloop()

这个程序创建了一个GUI界面，包括一个200x200的画布、一个文本框和两个按钮。用户可以在画布上绘制手写数字，然后单击“Predict”按钮进行预测，预测结果将显示在文本框中。如果用户想要清除画布，可以单击“Clear”按钮。请确保您已经训练好了PyTorch手写数字识别模型，并将其保存为.pkl文件。在代码中，您需要将“model.pkl”替换为您自己的模型文件名。