TensorFlow是一个开源的机器学习框架,可以用于构建和训练各种深度学习模型。MNIST是一个常用的手写数字识别数据集,用于演示和测试机器学习算法的性能。
要使用TensorFlow进行MNIST模型的推理,需要以下步骤:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 数据归一化
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.load_weights('model_weights.h5')
predictions = model.predict(x_test)
plt.imshow(x_test[0], cmap=plt.cm.binary)
plt.title("Predicted label: " + str(np.argmax(predictions[0])))
plt.show()
这样,就可以使用TensorFlow的MNIST模型进行推理了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云