文件名称：cnn-digit-recognition-webapp:使用pytorch和Flask的手写数字识别WebApp
文件大小：12.22MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:57:36
Python
数字识别WebApp，PyTorch，烧瓶 演示站点： : 具体的 神经网络 2xCNN层，批量归一化，Adam优化器 使用MNIST数据 输入数字居中以更好地识别 验证时精度为99.3％ Web应用程序 将Flask用于Web框架 使用d3.js绘制条形图 要求 pip install -r requirements.txt 在python 3.7，pytorch 1.7.1，CUDA 11.2上进行了测试 用法 运行WebApp python3 server.py ->然后访问localhost:5000 训练模式 cpu培训： python3 train.py gpu培训： python3 train.py --use_gpu （在有gpu和cuda可用时启用）
【文件预览】：
cnn-digit-recognition-webapp-master
----.gitignore(1KB)
----templates()
--------index.html(1KB)
----requirements.txt(156B)
----static()
--------js()
--------css()
----server.py(2KB)
----README.md(791B)
----demo.gif(738KB)
----checkpoint()
--------best_accuracy.pth(12.5MB)
----model.py(926B)
----train.py(3KB)