驗(yàn)證訓(xùn)練好的mnist模型
- 用window畫(huà)板隨意寫(xiě)個(gè)數(shù)字并保存圖片
from PIL import Image
#降為單通道
image_data = Image.open('test.png').convert('L')
#resize
if image_data.size[0] != 28 or image_data.size[1] != 28:
image_data = image_data.resize((28, 28))
arr = np.array(image_data, dtype=np.float32)
arr = 1.0 - arr/255.
plt.imshow(np.array(arr).reshape(28,28), cmap = 'binary')
plt.show()
#拿訓(xùn)練好的模型運(yùn)行operation 'output'
result = sess.run(output, feed_dict={x: np.array(arr).reshape(1, 784)})
print (result)
print (np.argmax(result))
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