tensorflow mnist 入门中如何使用学习的结果来进行辨认图片？

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这是一个创建于 2703 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

accuracy.eval(session=sess,feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))

只是显示了准确率，怎么才能自己输入图片然后识别出结果？？

16 条回复 • 2018-03-13 16:40:03 +08:00

st2udio

2017-06-28 18:38:01 +08:00

保存模型，直接输入一张图不就好了

dsphper

2017-06-28 21:28:09 +08:00

同问

dsphper

2017-06-28 21:28:25 +08:00

同问！

sqxu

2017-06-28 22:33:43 +08:00

mnist 那个训练集，是２８＊２８像素。而且图片不是 rgb，你要测试你自己的数据的话图片要预处理。我感觉这个模型不好。我试了一下最好的结果 0.98 ．准备考试结束之后用 cnn 做一个 demo。

minvacai

2017-06-28 23:14:15 +08:00 via Android

@sqxu 网上好些教程都没有如何自己预处理数据的部分，做完该茫然还是茫然 233

zbl430

2017-06-29 09:29:18 +08:00

@st2udio 我刚刚接触 tf，想问下如何保存模型

zbl430

2017-06-29 09:29:51 +08:00

@sqxu 我就是不知道自己的数据处理后如何输入进去进行识别

Revenant

2017-06-29 09:55:31 +08:00

使用 tf.train.Saver 加载和保存模型
至于如何使用，重点在如何计算 loss 的代码
你理解了那部分代码就知道怎么用了

zbl430

2017-06-29 10:02:38 +08:00

@Revenant 好的，我先试一试

fl2d

2017-06-29 10:15:37 +08:00

训练集、验证集啥的都用自己的？工作量有点大，而且完全没必要

zbl430

2017-06-29 10:59:25 +08:00

@fl2d 因为是刚刚学习，觉得从头开始还是有必要的

st2udio

2017-06-29 11:26:35 +08:00

loss 用来求最优结果时候用的，训练的时候用，你可以看到他有准确率的计算。你要算，就是把图直接输入，算准确率就好了。不用再理会 loss

zbl430

2017-06-29 12:12:24 +08:00

@st2udio 好的，麻烦你了，我多研究研究

zbl430

2017-06-29 17:39:28 +08:00

@st2udio 我现在是再看 MNIST 入门这个例程，然后我在训练完后 save 了，之后我也把图片处理成了 784 位的 0,1 值，可是不知道如何将两者联系起来？搞了一天了

huweic

2018-03-13 09:51:46 +08:00

楼主后来搞定了吗，两次都被带到这个链接里来了

zbl430

2018-03-13 16:40:03 +08:00

@huweic https://github.com/niektemme/tensorflow-mnist-predict/ 我看得这个