主要介绍了使用已经得到的keras模型识别自己手写的数字方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

环境：Python+keras，后端为Tensorflow 训练集：MNIST 对于如何训练一个识别手写数字的神经网络，网上资源十分丰富，并且能达到相当高的精度。但是很少有人涉及到如何将图片输入到网络中并让已经训练好的模型惊醒识别，下面来说说实现方法及注意事项。 首先import相关库，这里就不说了。 然后需要将训练好的模型导入，可通过该语句实现： model = load_model(‘cnn_model_2.h5’) （cnn_model_2.h5替换为你的模型名） 之后是导入图片，需要

环境：Python+keras，后端为Tensorflow 训练集：MNIST 对于如何训练一个识别手写数字的神经网络，网上资源十分丰富，并且能达到相当高的精度。但是很少有人涉及到如何将图片输入到网络中并让已经训练好的模型惊醒识别，下面来说说实现方法及注意事项。 首先import相关库，这里就不说了。 然后需要将训练好的模型导入，可通过该语句实现： model = load_model(‘cnn_model_2.h5’) （cnn_model_2.h5替换为你的模型名） 之后是导入图片，需要