手写数字识别csv读取保存加载模型

你可以使用Python中的pandas库来读取和保存CSV文件。而模型的加载和保存则可以使用机器学习框架中的相关函数或方法。

下面是一个示例代码，演示如何使用pandas库来读取和保存CSV文件，并使用scikit-learn库来加载和保存模型（以支持向量机为例）：

import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import joblib

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('digits.csv')
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型并训练
model = svm.SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 保存模型
joblib.dump(model, 'digit_model.pkl')

# 加载模型
loaded_model = joblib.load('digit_model.pkl')

# 预测并计算准确率
y_pred = loaded_model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率: ", accuracy)

在这个示例中，我们假设训练数据存储在名为'digits.csv'的CSV文件中，其中包含手写数字的像素值和对应的标签。我们使用pandas库读取CSV文件，并将像素值作为特征（X）和标签（y）进行划分。然后，使用scikit-learn库中的支持向量机模型构建一个分类器，并在训练集上进行训练。训练完成后，我们使用joblib库将模型保存到名为'digit_model.pkl'的文件中。最后，我们使用joblib库加载模型，并在测试集上进行预测，计算准确率。

你可以根据自己的实际需求修改代码，并选择适合你的机器学习框架来加载和保存模型。