用jupyter的tensorflow做一个数字图像识别自己的数字图片

好的，下面是大致的步骤：

1. 准备数据集：首先需要准备好自己的数字图片，可以手动绘制或者使用照片等方式获取。

2. 数据预处理：将图片转换为适合模型输入的格式，比如将图像像素值缩放到0到1之间，将图片大小调整为固定的尺寸等。

3. 加载已经训练好的模型：使用TensorFlow加载已经训练好的数字图像识别模型。

4. 预测测试：使用加载好的模型对自己的数字图片进行预测测试。

具体实现上，可以按照以下步骤进行：

1. 导入相关库和数据集

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备数据集并进行数据预处理

# 加载自己的数字图片
img = keras.preprocessing.image.load_img(
    "path/to/your/image.jpg", color_mode='grayscale', target_size=(28, 28)
)
img_arr = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)

# 对图像进行归一化和大小调整
img_arr = img_arr / 255.0
img_arr = img_arr.reshape(1, 28, 28, 1)

3. 加载已经训练好的模型

# 加载已经训练好的数字图像识别模型
model = keras.models.load_model('path/to/your/model.h5')

4. 预测测试

# 预测测试
predictions = model.predict(img_arr)
print(np.argmax(predictions[0]))

这是一个简单的数字图像识别模型的实现，你可以根据自己的需要进行调整和优化。注意，加载的模型结构需要与训练时使用的结构一致。