如何使用百度飞桨Paddle Inference部署手写数字识别模型?
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本文共计2298个文字,预计阅读时间需要10分钟。
从完成一个简单的手写数字识别任务开始,快速理解飞桨框架和API的使用方法。模型开发中,使用手写数字识别作为深度学习中的Hello World任务,用于对0~9的十类数字进行分类。即输入输出。
从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法。
模型开发『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字。
本任务用到的数据集为MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型。该数据集包含 60000 张训练图片、 10000 张测试图片、以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28。
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从完成一个简单的手写数字识别任务开始,快速理解飞桨框架和API的使用方法。模型开发中,使用手写数字识别作为深度学习中的Hello World任务,用于对0~9的十类数字进行分类。即输入输出。
从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法。
模型开发『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字。
本任务用到的数据集为MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型。该数据集包含 60000 张训练图片、 10000 张测试图片、以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28。

