tensorflow学习之识别单张图片的实现（python手写数字）

假设我们已经安装好了tensorflow。

一般在安装好tensorflow后，都会跑它的demo，而最常见的demo就是手写数字识别的demo,也就是mnist数据集。

然而我们仅仅是跑了它的demo而已，可能很多人会有和我一样的想法，如果拿来一张数字图片，如何应用我们训练的网络模型来识别出来，下面我们就以mnist的demo来实现它。

1.训练模型

首先我们要训练好模型，并且把模型model.ckpt保存到指定文件夹

saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, "model_data/model.ckpt")

将以上两行代码加入到训练的代码中，训练完成后保存模型即可，如果这部分有问题，你可以百度查阅资料，tensorflow怎么保存训练模型，在这里我们就不罗嗦了。

2.测试模型

我们训练好模型后，将它保存在了model_data文件夹中，你会发现文件夹中出现了4个文件

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