手把手基于paddle手写图片类型识别程序源码

手把手基于PaddlePaddle的手写图片类型识别程序源码如下：

import paddlehub as hub

# 加载模型
module = hub.Module(name="mnist_cnn")

# 准备数据
data = [
    {"image": "/path/to/image1.jpg"},
    {"image": "/path/to/image2.jpg"},
    {"image": "/path/to/image3.jpg"}
]

# 执行预测
results = module.predict(data, top_k=1)

# 输出结果
for result in results:
    image_path = result['image']
    label = result['label']
    confidence = result['confidence']
    print(f"Image: {image_path}, Predicted Label: {label}, Confidence: {confidence}")

这个程序基于PaddleHub中的mnist_cnn模型进行手写图片类型的识别。首先，我们通过`hub.Module()`函数加载了mnist_cnn模型。然后，我们准备了待识别的图片数据，将图片的路径放入一个字典中，并组成一个列表。接下来，我们使用`module.predict()`函数对图片进行预测，指定top_k参数为1，表示只返回最高置信度的预测结果。最后，我们遍历预测结果，输出每张图片的路径、预测标签和置信度。

需要注意的是，这个源码只展示了如何使用PaddleHub进行手写图片类型识别，并没有展示如何训练模型或进行其他的自定义操作。若想进行模型的训练或其他自定义操作，可以参考PaddleHub官方文档或示例代码。