手写数字识别创建会话的主要代码

好的，以下是手写数字识别创建会话的主要代码示例：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/model')

# 创建会话
with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 创建输入占位符
    input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 28, 28))

    # 将输入占位符转换为模型需要的形状
    input_tensor = tf.reshape(input_placeholder, (-1, 28, 28, 1))

    # 使用模型进行预测
    prediction_tensor = model(input_tensor)

    # 将预测结果转换为标签值
    prediction_tensor = tf.argmax(prediction_tensor, axis=1)

    # 执行预测操作
    prediction = sess.run(prediction_tensor, feed_dict={input_placeholder: input_data})

这里的 `model` 是已经训练好的手写数字识别模型，`input_placeholder` 是输入占位符，`prediction_tensor` 是预测结果张量。在创建会话时，我们使用 `feed_dict` 参数将输入数据传入占位符中，并执行预测操作。