paddle图片数字识别
时间: 2023-08-29 07:13:44 浏览: 90
好的,你可以使用PaddlePaddle框架来进行图片数字识别。以下是一个基于PaddlePaddle的图片数字识别的示例代码,可以供你参考:
```python
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
from PIL import Image
# 定义预测程序
def load_image(file):
im = Image.open(file).convert('L')
im = im.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)
im = np.array(im).reshape(1, 1, 28, 28).astype(np.float32)
im = im / 255.0 * 2.0 - 1.0
return im
# 定义训练模型
def multilayer_perceptron(img):
# 第一个全连接层,激活函数为ReLU
hidden1 = fluid.layers.fc(input=img, size=200, act='relu')
# 第二个全连接层,激活函数为ReLU
hidden2 = fluid.layers.fc(input=hidden1, size=200, act='relu')
# 第三个全连接层,激活函数为ReLU
hidden3 = fluid.layers.fc(input=hidden2, size=200, act='relu')
# 输出层,激活函数为Softmax
prediction = fluid.layers.fc(input=hidden3, size=10, act='softmax')
return prediction
# 创建执行器
place = fluid.CPUPlace()
infer_exe = fluid.Executor(place)
infer_exe.run(fluid.default_startup_program())
# 加载模型
infer_program, feed_target_names, fetch_targets = fluid.io.load_inference_model(dirname='./model', executor=infer_exe)
# 进行预测
img = load_image('test.png')
results = infer_exe.run(
infer_program,
feed={feed_target_names[0]: img},
fetch_list=fetch_targets)
print("预测结果为:%d" % np.argmax(results[0]))
```
需要注意的是,这段代码需要在PaddlePaddle框架下运行,并且需要先进行训练,得到一个可以加载的模型。如果你还没有进行训练,可以参考PaddlePaddle的文档来学习如何进行训练和保存模型。
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