手写识别系统怎么安装千彩手写识别系统( 三 ) _小知识

打印(时间使用:+str(timedelta(秒=int(round(time_dif)))))
测试批次大小= 256
def print_test_accuracy():
#测试集中的图像数量。
num_test = len(data.test.images)
cls _ pred = NP . zeros(shape = num _ test，dtype=np.int)
i = 0
当我进行数字测试时:
#下一批的结束索引用j表示
j =最小值(i+test_batch_size，num_test)
#从索引I和j之间的测试集中获取图像
images = data.test.images[i:j，]
#获取相关标签
标签= data.test.labels[i:j，]
#用这些图像和标签创建一个提要。
feed_dict={x:images，y_true:labels，keep_prob:1.0}
#使用张量流计算预测的类别。
cls _ pred[I:j]= sess . run(y _ pred _ cls，feed_dict=feed_dict)
#将下一批的起始索引设置为
#当前批次的结束索引
i = j
cls_true = data.test.cls
正确= (cls_true==cls_pred)
正确的总和=正确的总和()
acc = float(正确_sum) / num_test
#打印精度
msg =测试集的准确性:{0:.1%} ({1}/{2})
打印(msg.format(acc，correct_sum，num_test))
# 10000次优化迭代后的性能
一个
2
三
四
五
六
七
八
九
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
四十二
43
四十四
45
46
47
48
四十九
50
51
五十二
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
六十八
六十九
70
71
七十二
73
74
75
76
77
七十八
79
80
81
82
83
84
八十五
86
87
88
八十九
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
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128
129
130
运行结果表明，该测试集的准确率约为99.2% 。
我还写了一些帮助函数，这样我就可以看一些识别问题的图片。

文章插图
您还可以查看混合矩阵，

文章插图
2.3手写识别系统的实现
最后，保留训练好的参数，封装到图形用户界面中，形成手写识别系统。

文章插图
系统还增加了一点图像预处理操作，比如图像信息的灰度化和归一化，更接近实际应用。
系统可以快速识别，如下图所示。

文章插图
3总结
本文实现的系统实际上是一个基于卷积神经网络的手写数字识别系统。该系统能快速实现手写数字识别，成功率高。缺陷:只能准确识别单个数字，图像预处理不够。无需图像分割，读者可以自行添加和完善。
4收获
之前的本科期间，虽然努力学习了高等数学、线性代数、概率论，但是并没有认真学习机器学习。2017年才开始系统学习机器学习的相关知识，毕业论文也选择了相关课题。虽然是比较基础的，但是认真学完之后，学以致用，有一种满足感。同时也鼓励我进行更深入的理论学习和实践探讨，与各位读者分享。
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2018年5月13日更新
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2018年6月6日更新！！
Python(TensorFlow)实现手写字符识别
这里的“手写字符”实际上是指notMNIST数据库中的手写字符，实际上和MNIST数据库是一样的。这里，要实现手写字符识别，重要的是要表明TensorFlow框架具有很强的可扩展性，具体来说，只需修改几个代码就可以达到新的识别效果。
非清单数据库
这个数据库和MNIST数据库基本相同，只是10位数字换成了10个字母，分别是:A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、k
当然，这个数据库的识别比较困难，因为数据噪音比较大，所以读者可以搜索细节。