【A352】基于Tensorflow卷积神经网络实现手写数字识别(MNIST数据集)

项目编号：A352

文件大小：9.2M

开发工具：Python3.8、OpenCV4.5、Tensorflow2.0、Pycharm2020

猿创承诺：该项目亲测正常运行，需远程调试部署需另外收费，确保正常使用，不能正常使用全额退款。

简要概述：Tensorflow2.0 卷积神经网络实现手写数字识别(MNIST数据集)

环境信息

-tensorflow版本为2.0.0及以上应该都可以运行

-我的python版本为3.7（兼容tensorflow2.0及以上版本的Python版本应该都可以）

-Operation System:Windows10

-IDE:Pycharm

项目说明

-CNN-Model.py为卷积神经网络的训练文件。

-gui.py为图像化界面的启动文件

-checkpoin和weights.txt均为卷积神经网络的训练参数。

-recongnition.py和icon.ico不要修改。

执行步骤

-训练好的checkpoint和weights.txt文件已经在仓库里面了，如果想自己训练可以直接run CNN-Model.py即可，run完也会生成checkpoint和weights.txt文件。

-直接执行recognition.py文件，出现gui窗口，选择图片识别即可。

按需写作：

演示视频：

点击查看：系统演示视频

运行结果：

远程协助：

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点击查看：远程协助相关事项

我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频