這里期望把minst的識(shí)別結(jié)果更加人可識(shí)別的顯示出來儡司。
- 把minst圖片數(shù)組保存為原始圖片
- 把tensorflow擬合結(jié)果打印為數(shù)字
然后我們看一看圖片和數(shù)字是否一致。
保存minst數(shù)組為圖片
這個(gè)需要用到scipy残腌，使用如下命令安裝：
pip install scipy
scipy依賴pillow荷腊，繼續(xù)安裝：
pip install pillow
然后用下面的代碼保存前20張圖片：
import input_data
import os
import scipy.misc
minst = input_data.read_data_sets('MINST_data/', one_hot=True)
save_dir = "MINST_data/raw/"
if os.path.exists(save_dir) is False:
os.mkdir(save_dir)
for i in range(20):
image_array = minst.test.images[i, :].reshape(28,28)
file_name = save_dir + 'minst_test_%d.jpg' % i
scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0, cmax=1).save(file_name)
打印tf識(shí)別結(jié)果
和上一篇文章minst識(shí)別結(jié)果入門(tensorFlow)類似缠黍，這里打印出前20張測(cè)試圖片的識(shí)別數(shù)字：
conv_eval = y_conv.eval(feed_dict={x: minst.test.images, y_: minst.test.labels, keep_prob: 1}, session=sess)
for i in range(20):
z = 0
for j in conv_eval[i]:
if j > 0.5:
print(i, z)
else:
z = z + 1
現(xiàn)在可以看一下打印出來的數(shù)字和圖片是不是一樣净响。
別說，有些圖片中的數(shù)字真難認(rèn)白翻，人都不一定認(rèn)識(shí)乍炉！
