文件編號(hào)：A232

文件大小：28M

開(kāi)發(fā)環(huán)境：Python3.7、Tensorflow:1.15.0、PyCharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項(xiàng)目親測(cè)正常運(yùn)行，需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi)，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡(jiǎn)要概述：TensorFlow與Flask結(jié)合打造手寫體數(shù)字識(shí)別

按需寫作：

演示視頻：

點(diǎn)擊查看：系統(tǒng)演示視頻

使用Flask調(diào)用模型步驟

①使用訓(xùn)練好的模型

②定義參數(shù)

③通過(guò)端進(jìn)行傳參

④進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證并返回

整合步驟

①訓(xùn)練并生成模型

②暴露接口

③前端調(diào)用

④驗(yàn)證并返回結(jié)果

線性模型訓(xùn)練

主程序是regression.py，線性回歸模型在model.py中

運(yùn)行regression.py

保存ckpt會(huì)出現(xiàn)

卷積模型訓(xùn)練

主程序是convolutional.py，卷積模型在model.py中

運(yùn)行convolutional.py

使用前端界面調(diào)用flask發(fā)布的ckpt模型

將模型的接口暴露給前端界面

新建main.py

編寫好了之后，要調(diào)用還要編寫前端界面

前端頁(yè)面直接用現(xiàn)成的，這三個(gè)目錄

數(shù)據(jù)是如何交互的

當(dāng)前端得到index數(shù)據(jù)之后，首先會(huì)把數(shù)據(jù)傳給main.js

main.js的ajax會(huì)和我們的main.py交互

會(huì)通過(guò)data傳進(jìn)來(lái)放到inputs里，inputs再進(jìn)行一些轉(zhuǎn)換，再放到data里來(lái)，再請(qǐng)求mnist接口，通過(guò)post方法，得到data數(shù)據(jù)，再做json解析，再放到網(wǎng)頁(yè)中相應(yīng)的位置顯示

最終結(jié)果

遠(yuǎn)程協(xié)助：

溫馨提示：索煒達(dá).猿創(chuàng)官方提供收費(fèi)遠(yuǎn)程協(xié)助，確保您項(xiàng)目運(yùn)行成功。

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我們提供完整項(xiàng)目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項(xiàng)目源碼

 ├ 2.部署視頻

 └ 3.演示視頻