手写板数字识别界面设计满足1.模型的输入张量形状应该与你手写板输入的张量形状相同，即 (None, 10)2.调用PB格式模型且使用输入输出节点3.要求识别结果显示在界面上.实现上述功能

设计界面的步骤如下：

1. 创建一个窗口，并在窗口中添加一个手写板控件和一个识别结果显示控件。
2. 设置手写板控件的属性，使其只允许用户输入数字，并将手写板输入转换为张量形状为 (None, 10) 的数组。
3. 加载 PB 格式的模型文件，并设置输入输出节点。
4. 调用模型进行预测，并将预测结果显示在识别结果显示控件上。

下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf
import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageDraw

# 加载 PB 格式模型
model = tf.keras.models.load_model('model.pb')

# 设置输入输出节点
input_tensor_name = model.inputs[0].name
output_tensor_name = model.outputs[0].name

# 创建窗口
window = tk.Tk()
window.title('手写板数字识别')
window.geometry('400x400')

# 创建手写板控件
canvas = tk.Canvas(window, bg='white', width=300, height=300)
canvas.pack()

# 创建识别结果显示控件
result_label = tk.Label(window, text='', font=('Arial', 24))
result_label.pack()

# 定义画板事件处理函数
def paint(event):
    x1, y1 = (event.x - 10), (event.y - 10)
    x2, y2 = (event.x + 10), (event.y + 10)
    canvas.create_oval(x1, y1, x2, y2, fill='black')
    # 将手写板输入转换为张量形状为 (None, 10) 的数组
    img = canvas.postscript(colormode='color')
    img = Image.open(io.BytesIO(img.encode('utf-8')))
    img = img.resize((28, 28))
    img = img.convert('L')
    img = ImageOps.invert(img)
    img_array = np.array(img).reshape(1, 28*28)
    img_array = img_array / 255.0

    # 调用模型进行预测
    input_data = {input_tensor_name: img_array}
    output_data = session.run({output_tensor_name: model.predict(img_array)})
    predict = np.argmax(output_data[output_tensor_name][0])

    # 将预测结果显示在识别结果显示控件上
    result_label.config(text=str(predict))

# 绑定画板事件处理函数
canvas.bind('<B1-Motion>', paint)

window.mainloop()