[PYTHON] J'ai fait une démo qui permet au modèle formé dans le didacticiel mnist de Tensorflow de distinguer les nombres manuscrits écrits sur la toile.

J'ai le sentiment que le titre le dit J'ai dû faire une présentation publique sur l'histoire du Deep Learning, J'aimerais pouvoir l'expliquer avec quelques démos simples. Je me demande s'il existe un échantillon qui peut être facilement déplacé à portée de main et peut réellement prédire J'ai cherché ceci et cela, mais je n'ai pas pu le trouver, alors je l'ai fait.

Ce que je fais, c'est utiliser le TensorFlow MNIST Tutorial tel quel, enregistrer le modèle entraîné et le sauvegarder. Tout ce que vous avez à faire est d'ignorer l'image numérique dessinée sur le canevas dans l'application Flask et de la laisser identifier. J'espère que cela aide.

demo: munky69rock/mnist-demo

(Note 1: Depuis que je l'ai fait avec un mouvement contraint dans le temps, je n'ai pas correctement vérifié l'exactitude du code à l'intérieur, je suis désolé ...) (Remarque 2: le navigateur a été confirmé pour fonctionner uniquement sur Chrome, il ne fonctionne pas sur les smartphones)

référence

• Deep MNIST for Experts  |  TensorFlow
• Utiliser un modèle entraîné avec TensorFlow (application de Deep MNIST for Experts) - journal de développement dewalkingmask
• Create a Drawing App with HTML5 Canvas and JavaScript { William Malone }