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项目简介
这是一个基于多层感知机（MLP）的手写数字识别系统，借助Python的Gradio库进行交互式部署。系统可接收用户上传的手写数字图像，并对图像中的数字进行预测，用户无需编写代码就能进行模型预测。
项目的主要特性和功能
- 基于MLP的识别模型：采用简单的多层感知机（MLP）模型进行手写数字识别，该模型经训练后能识别MNIST数据集中的手写数字。
- 交互式部署：利用Gradio库创建交互式界面，用户上传图像即可进行预测。
- 模型加载与参数保存：支持加载预训练模型参数，也能保存训练好的模型参数。
- 图像预处理：对上传图像进行预处理，包括转换为灰度图、调整大小等，以满足模型输入要求。
安装使用步骤
前提条件
确保已安装Python环境，且安装了numpy、gradio、opencv-python等依赖库。
安装依赖库
使用pip命令安装依赖库：
bash
pip install numpy gradio opencv-python
运行程序
- 下载项目的源代码文件。
- 打开终端，进入项目文件夹。
- 若尚未安装Miniconda，运行以下命令进行安装：
bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh - 激活base环境（或选择好解释器）：
bash conda activate base - 运行app.py文件：
bash python app.py运行成功后，会给出Gradio界面的访问网址，打开该网址，即可上传图像进行手写数字识别。
注意事项
运行程序前，请按项目文件夹中的说明正确放置数据文件，如MNIST数据集的相关文件和预训练的模型参数文件。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】