tfjs-wechat-handwrite-digits

基于 Tensorflowjs 的微信小程序手写数字识别 Demo 。

仅供实训项目答辩使用（划水）

使用

目前的准确率 acc: 0.9771

模型文件夹为 model ，训练时会从 checkpoint 中加载暂存点继续之前的训练，每次训练完成后都会更新 checkpoint 文件，同时会生成 tensorflowjs 的 model 文件。

另外小程序端是从当前仓库的 model 文件夹中获取模型数据，更新模型后直接推送至仓库即可。

# 开始训练
python train.py

由于小程序端无图片处理能力，无法直接生成模型预测所需的图片格式，所以此 Demo 将图片上传至服务端处理完成后，然后使用返回的结果在小程序端进行预测。

小程序端默认调用远程服务器地址，如需开启本地调试，步骤如下：

set FLASK_APP=format-image-server.py
flask run

npm i
微信开发者工具 -> 工具 -> 构建 npm

默认已给组成员分配开发者权限，所以无需更改 APPID 即可直接导入项目开发测试。

Tensorflowjs CNN 训练手写数字识别 Model

小程序端使用 Tensorflowjs

Tensorflowjs API