使用TensorFlow进行手写数字识别并导出PB模型供OpenCV的C++版本的DNN模块调用

loop_syntax648

于 2023-09-23 04:53:08 发布

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文章标签： tensorflow opencv c++ 机器学习-深度学习

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本文介绍了如何使用TensorFlow实现手写数字识别，训练CNN模型，导出为PB格式，并在OpenCV C++的DNN模块中调用。流程包括使用MNIST数据集，构建CNN模型，模型训练与评估，模型导出，以及在C++中加载模型进行预测。

手写数字识别是机器学习中的一个经典问题，而TensorFlow是一个广泛使用的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库来构建和训练深度学习模型。本文将介绍如何使用TensorFlow实现手写数字识别，并将训练好的模型导出为Protocol Buffer（PB）格式，以便后续在OpenCV的C++版本中使用DNN模块进行调用。

首先，我们需要准备训练数据。我们将使用MNIST数据集，该数据集包含大量的手写数字图像及其对应的标签。我们可以使用TensorFlow提供的内置函数来加载和预处理这些数据。

import tensorflow as tf

# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels)

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