【A232】基于TensorFlow与Flask结合打造手写体数字识别(MNIST数据集)

文件编号：A232

文件大小：28M

开发环境：Python3.7、Tensorflow:1.15.0、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：TensorFlow与Flask结合打造手写体数字识别

按需写作：

演示视频：

点击查看：系统演示视频

使用Flask调用模型步骤

①使用训练好的模型

②定义参数

③通过端进行传参

④进行数据验证并返回

整合步骤

①训练并生成模型

②暴露接口

③前端调用

④验证并返回结果

线性模型训练

主程序是regression.py，线性回归模型在model.py中

运行regression.py

保存ckpt会出现

卷积模型训练

主程序是convolutional.py，卷积模型在model.py中

运行convolutional.py

使用前端界面调用flask发布的ckpt模型

将模型的接口暴露给前端界面

新建main.py

编写好了之后，要调用还要编写前端界面

前端页面直接用现成的，这三个目录

数据是如何交互的

当前端得到index数据之后，首先会把数据传给main.js

main.js的ajax会和我们的main.py交互

会通过data传进来放到inputs里，inputs再进行一些转换，再放到data里来，再请求mnist接口，通过post方法，得到data数据，再做json解析，再放到网页中相应的位置显示

最终结果

远程协助：

温馨提示：索炜达.猿创官方提供收费远程协助，确保您项目运行成功。

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.部署视频

 └ 3.演示视频