手写数字识别模型已训练好并保存为model.ckpt，如何利用它输出可视化的识别结果

手写数字识别模型在训练完成后，通过保存为`.ckpt`文件的形式，可以按照以下步骤来展示其对新输入的手写数字的识别结果和可视化：

1. **加载模型**：使用TensorFlow、PyTorch或其他支持的库，读取`.ckpt`文件中的模型结构和权重。例如，在TensorFlow中，可以使用`tf.train.import_meta_graph()`加载元图和变量。

reader = tf.train.NewCheckpointReader('model.ckpt')
graph = tf.get_default_graph()

2. **构建输入和输出管道**：确定模型的输入和输出节点。如果是MNIST数据集，可能会有像`x`（输入张量）、`y_`（真实标签）和`y_pred`（预测标签）这样的节点。

3. **获取图像数据**：准备一张手写数字图像，将其转换为模型所需的格式（如灰度图像、特定大小等），并将它放到张量`x`的位置。

4. **模型推理**：使用模型的`session.run()`方法，传入输入张量并获取模型的预测结果。例如，在TensorFlow中：

with tf.Session(graph=graph) as sess:
    x_data = ... # 输入图像数据
    prediction = sess.run(y_pred, {x: x_data})

5. **可视化结果**：将识别出的数字和预测结果显示出来。常见的做法是显示原图、预测的数字以及相应的置信度得分。如果你使用的是MNIST，可以将数字0-9与预测的类别对应起来。

predicted_digit = np.argmax(prediction)
print("Predicted digit:", predicted_digit)
plt.imshow(x_data, cmap='gray')
plt.show()