paddle图片数字识别

时间: 2023-08-29 09:13:44 浏览: 33
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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