文件編號：A232

文件大?。?/strong>28M

開發(fā)環(huán)境：Python3.7、Tensorflow:1.15.0、PyCharm2020

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

簡要概述：TensorFlow與Flask結(jié)合打造手寫體數(shù)字識別

按需寫作：

演示視頻：

點擊查看：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通過端進(jìn)行傳參

④進(jìn)行數(shù)據(jù)驗證并返回

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

運行regression.py

保存ckpt會出現(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

前端頁面直接用現(xiàn)成的，這三個目錄

數(shù)據(jù)是如何交互的

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

main.js的ajax會和我們的main.py交互

會通過data傳進(jìn)來放到inputs里，inputs再進(jìn)行一些轉(zhuǎn)換，再放到data里來，再請求mnist接口，通過post方法，得到data數(shù)據(jù)，再做json解析，再放到網(wǎng)頁中相應(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)官方提供收費遠(yuǎn)程協(xié)助，確保您項目運行成功。

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我們提供完整項目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項目源碼

 ├ 2.部署視頻

 └ 3.演示視頻