手写数字识别的TensorFlow模型,如何将训练得到的最大正确率的模型保存到文件夹,从而调用模型,测试并识别手写字?请列举详细代码
时间: 2023-06-04 09:06:02 浏览: 90
使用TensorFlow识别手写数字示例
您好,关于手写数字识别的TensorFlow模型如何保存和调用,可以通过以下几个步骤来实现:
1.训练模型
首先,需要使用TensorFlow训练出手写数字识别模型,代码如下:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# 定义损失函数和优化器
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
# 训练模型
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
# 计算准确率
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
```
2.保存模型
当训练好模型后,我们需要将其保存到文件夹中以供后续调用。代码如下:
```
saver = tf.train.Saver()
save_path = saver.save(sess, "model.ckpt")
print("Model saved in file: %s" % save_path)
```
其中,`tf.train.Saver()`是TensorFlow提供的保存模型的方法,`save()`方法将sess保存到指定的文件中。
3.调用模型
在之后,我们需要调用保存好的模型用于测试和预测。代码如下:
```
# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
# 加载模型
sess = tf.Session()
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, "model.ckpt")
print("Model restored.")
# 使用模型进行预测
import numpy as np
from PIL import Image
# 加载自己手写的数字图片并转为灰度图
img = Image.open("test_image.png").convert('L')
# 将图像大小调整为28*28像素
img = img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)
# 将图像转为数组
img_array = np.array(img)
# 将数组中的每个值除以255(图像灰度值范围为0~255),并将28*28的二维数组展成1维(784)
img_array = (img_array.reshape(1, 784) / 255).astype(np.float32)
# 输入模型进行预测
result = sess.run(tf.argmax(y, 1), feed_dict={x: img_array})
print(result)
```
在以上代码中,首先需要重新定义模型结构,然后通过`tf.train.Saver()`将之前保存的模型加载到session中,最后使用加载好的模型进行预测。
以上就是关于如何将手写数字识别模型保存并调用的详细代码。
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