DigitRecognition
手写数字识别——基于TensorFlow LeNet-5模型
功能描述
用户在移动端网页用手指或在电脑端网页用鼠标书写一个0~9的数字，传输到后端上，后端利用训练好的LeNet-5模型识别数字后，发送给前端并显示给用户
运行环境
后端
- Python
- Python库
- tornado
- tensorflow或tensorflow-gpu
- 以上库可以在命令行界面用
pip install tornado命令安装，tensorflow类似 - pillow 安装教程
前端
Internet Explorer 9、Firefox、Opera、Chrome 以及 Safari 浏览器
运行方法
后端
Windows：按下win+r，输入cmd，回车，进入cmd命令行界面。输入cd /d 你的代码存储目录，进入代码存储目录，输入python server.py运行后端服务器
训练模型：按下win+r，输入cmd，回车，进入cmd命令行界面。输入cd /d 你的代码存储目录，进入代码存储目录，输入python mnist_train.py进行模型训练。模型训练共需30万步，训练过程中可结束程序，下次再运行此程序将接着之前的步数继续训练。（源码中已给出训练好的模型，保存在model文件夹，无需训练）
前端
在浏览器地址栏输入服务器IP:8100，回车即可进入网页。在方框内用手指或用鼠标书写一个0~9的数字，点击识别，稍等即可获得识别结果
项目结构
DigitRecognition
│ digitRecog.py
│ index.html
│ list.txt
│ mnist_cnn.py
│ mnist_train.py
│ server.py
│ temp.png
│
├─doc
│ referece.txt
│
├─mni_data
│ t10k-images-idx3-ubyte.gz
│ t10k-labels-idx1-ubyte.gz
│ train-images-idx3-ubyte.gz
│ train-labels-idx1-ubyte.gz
│
├─model
│ checkpoint
│ model-295001.data-00000-of-00001
│ model-295001.index
│ model-295001.meta
│ model-296001.data-00000-of-00001
│ model-296001.index
│ model-296001.meta
│ model-297001.data-00000-of-00001
│ model-297001.index
│ model-297001.meta
│ model-298001.data-00000-of-00001
│ model-298001.index
│ model-298001.meta
│ model-299001.data-00000-of-00001
│ model-299001.index
│ model-299001.meta
│
└─static
├─css
│ style.css
│
├─js
│ index.js
│
└─res
icon-dog.png
作者列表
gaozhiguang
历史版本
-
1.0 2019年4月18日
初始版本，仅实现移动端 -
1.1 2019年4月19日
增加了模型训练过程中的保存与恢复功能 -
1.2 2019年5月7日
增加了对PC端网页的适配
联系方式
Email：zhiguanggao@163.com