[PYTHON] Ich habe eine Demo erstellt, mit der das in Tensorflows Mnist-Tutorial trainierte Modell die handgeschriebenen Zahlen auf der Leinwand unterscheiden kann.

Ich habe das Gefühl, dass der Titel es sagt Ich musste zufällig eine öffentliche Präsentation über die Deep Learning-Geschichte halten. Ich wünschte, ich könnte es mit ein paar einfachen Demos erklären. Ich frage mich, ob es eine Probe gibt, die sich leicht bewegen lässt und tatsächlich vorhersagen kann Ich habe nach diesem und jenem gesucht, aber ich konnte es nicht finden, also habe ich es geschafft.

Ich verwende das TensorFlow MNIST Tutorial so wie es ist, speichere das trainierte Modell und speichere es. Alles, was Sie tun müssen, ist, das auf der Leinwand gezeichnete Zahlenbild zur Flask-App zu überspringen und es identifizieren zu lassen. Ich hoffe, es hilft.

demo: munky69rock/mnist-demo

(Hinweis 1: Da ich es zuerst mit zeitlich begrenzter Bewegung geschafft habe, habe ich die Richtigkeit des darin enthaltenen Codes nicht richtig überprüft. Es tut mir leid ...) (Hinweis 2: Es wurde bestätigt, dass der Browser nur unter Chrome funktioniert. Auf Smartphones funktioniert er nicht.)

Referenz

• Deep MNIST for Experts  |  TensorFlow
• Verwenden Sie ein geschultes Modell mit TensorFlow (Anwendung von Deep MNIST for Experts) - Entwicklungsprotokoll von - walkingmask
• Create a Drawing App with HTML5 Canvas and JavaScript { William Malone }