在手写数字识别中，在已经训练好的网络 模型条件下，如何实现调用测试代码集成GUI界面

要实现调用已经训练好的手写数字识别模型的测试代码并集成GUI界面，可以考虑以下步骤：

1. 编写GUI界面代码：可以使用Python中的Tkinter、PyQt、wxPython等GUI库来编写界面，设计好界面布局和显示区域。

2. 加载训练好的模型：在代码中加载已经训练好的手写数字识别模型，可以使用Python中的TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架。

3. 读取测试图像：在GUI界面中添加图像读取功能，用户可以选择测试图像并加载到程序中。

4. 对测试图像进行预处理：将读入的测试图像进行预处理，使其符合模型输入要求。

5. 模型推理：将预处理后的测试图像输入到已经加载的模型中进行推理，得到识别结果。

6. 显示识别结果：将识别结果显示在GUI界面中，可以用标签或画布等组件显示数字及其识别结果。

总的来说，需要在原有的测试代码中加入GUI界面的相关逻辑，可以通过事件绑定等方式实现用户交互和响应。同时也需要注意代码的可扩展性和可维护性，以便后续对算法和界面的更新和优化。