Python基于TensorFlow 卷积神经网络设计手写数字识别算法，并编程实现GUI 界面，构建手写数字识别系统。本系统界面设计友好，功能完善。通过测试，本识别系统对于较规范的手写体数字的识别达到了很好的识别效果。此资源为本设计所训练的model，可直接使用。

问题 Keras模型迭代一次保存模型到.h5中，无法保存，提示如下：方法尝试如下 1. 卸载、重新安装h5py 2. cd file:///home/bigdata/camera/flow/jckjTmp/models/命令，进入目录，提示无此目录 改用”/home/bigdata/camera/flow/jckjTmp/models/”路径，问题解决。 补充知识：keras.model的保存与打开 神经网络模型的保存与打开，导入keras.models即可操作，示例如下： from ker

使用方法 train.ipynb训练并保存模型 my_model.h5是保存下来的模型 预报.ipynb进行手写数字识别 希望实现“保存与加载模型”这一功能 new_model = keras.models.load_model（'my_model.h5'） 报错：ValueError：未知的初始值设定项：GlorotUniform 解决方法是在'keras'前面加'tensorflow。 tensorflow.keras.models.load_model（'my_model.h5'） 希望

用keras模型实现猫狗二分类，分别用5000张猫和5000张狗进行训练，得出猫狗二分类的模型，模型在文件中，文件名为my_model.h5