数字识别项目 LSTM模型训练和在线预测

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数字绘图识别这是我的数字识别项目。您绘制一个数字，模型尝试识别它。有两种模型：numpy上的FNN和Tensorflow上的CNN。此外，模型不仅可以识别数字，还可以对其进行训练。结果，预测质量继续提高。该网站可在台式机和移动设备上运行。您可以在站点上找到模型的描述以及项目本身。这是一个古老的仓库：tensorflow模型开始崩溃（由于哈希问题导致无法加载更新的检查点），这是Pytorch中的较新版本：：

LSTM介绍 LSTM的特点（与RNN的区别）具体实现流程公式汇总及总结 LSTM实现手写数字识别（pytorch代码）导入环境定义超参数训练和测试数据定义定义LSTM模型 LSTM模型训练和预测

tensorflow应用：双向LSTM神经网络手写数字识别思路Python程序1.建模训练保存Tensorboard检查计算图及训练结果打开训练好的模型进行预测思路将28X28的图片看成28行像素，按行展开成28时间步，每时间步间对识别都有影响，故用双向LSTM神经元，其实每列间对识别也有影响，用卷积神经网络也许更合理，这里只是学习LSTM的用法。应该也可以用两个双向LSTM神经网络进行联合预测，一个按行扫描，一个按列扫描。 Python程序1.建模训练保存 # coding=utf-8 import

tensorflow训练手写数字识别模型，保存为pb文件，并采用pb文件进行预测。 tensorflow训练手写数字识别模型，保存为pb文件，并采用pb文件进行预测。 tensorflow训练手写数字识别模型，保存为pb文件，并采用pb文件进行预测。 tensorflow训练手写数字识别模型，保存为pb文件，并采用pb文件进行预测。 tensorflow训练手写数字识别模型，保存为pb文件，并采用pb文件进行预测。

最近在学习OpenCV中机器学习的相关部分，想了解机器学习中从模型的训练到用模型去预测的具体实现过程，所以做了一个识别别手写数字0和1的简单项目（此文只识别手写数字0和1，如果想识别数字0到9，可以根据示例自己扩展），下面进行详细讲解。这里用两种方式实现，一种是将模型训练和数字识别分别写在两个项目里，逻辑清晰，便于理解训练模型的过程和查看训练的结果；一种是将所有的功能写在一个项目里，可以直接查...

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