import?tensorflow?as?tf
import?numpy?as?np
from?PIL?import?Image
import?forward?as?fw
import?backward?as?bw
import?time
import?os

os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘]=‘2‘
def?restore_model（testPivArr）:
????with?tf.Graph（）.as_default（）?as?g:
????????x=?tf.placeholder（tf.float32[1fw.IMAGE_SIZE?fw.IMAGE_SIZE?1]）
????????#?x?=?tf.placeholder（tf.float32?[1784]）
????????y=?fw.forward（xFalseNone）
????????preValue=?tf.argmax（y1）

????????variable_averages=?tf.train.ExponentialMovingAverage（bw.MOVING_AVERAGE_DECAY）
????????variable_to_restore=?variable_averages.variables_to_restore（）
????????saver=?tf.train.Saver（variable_to_restore）

????????with?tf.Session（）?as?sess:
????????????ckpt?=?tf.train.get_checkpoint_state（bw.MODEL_SAVE_PATH）
????????????if?ckpt?and?ckpt.model_checkpoint_path:
????????????????saver.restore（sess?ckpt.model_checkpoint_path）
????????????????ypreValue=?sess.run（[ypreValue]feed_dict={x:testPivArr}）
????????????????return?preValue
????????????else:
????????????????print（‘沒有找到訓練節點‘）
????????????????return?-1

def?pre_pic（picName）:
????img=?Image.open（picName）
????im_arr=?np.array（img.convert（‘L‘））
????threshold=50
????for?i?in?range（fw.IMAGE_SIZE）:
????????for?j?in?range（fw.IMAGE_SIZE）:
????????????im_arr[i][j]=255-?im_arr[i][j]
????????????if?im_arr[i][j]????????????????im_arr[i][j]=0
????????????else:
????????????????im_arr[i][j]?=?255
????nm_arr=?im_arr.reshape（[1784]）
????nm_arr=?nm_arr.astype（np.float32）
????img_ready=?np.dot（nm_arr1.0/255.0）
????img_ready=np.reshape（img_ready[-1fw.IMAGE_SIZE?fw.IMAGE_SIZE?1]）
????return?img_ready

def?application（）:
????testPath?=?input（“input?the?folder?of?test?pictures:“）
????start?=?time.clock（）
????for?filename?in?os.listdir（testPath）:??#?listdir的參數是文件夾的路徑
????????print（“the?name?of?test?picture:“filename）
????????testPicArr?=?pre_pic（testPath+“/“+filename）
????????preValue?=?restore_model（testPicArr）
????????print（“預測數字可能是:“preValue）
????????print（‘###############################################‘）
????elapsed?=?（time.clock（）?-?start）
????print（‘預測所用時間:‘elapsed）
def?main（）:
????#?mnist?=?input_data.read_data_sets（‘MNIST_data‘?one_hot=True）
????application（）
if?__name__==‘__main__‘:
????main（）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????2649??2018-05-05?17:31??backward.py
?????文件????????2218??2018-05-05?17:31??forward.py
?????文件????????1435??2018-04-17?13:57??handWriteNumber.py
?????文件????????1881??2018-05-05?17:31??test.py
?????文件????????2343??2018-05-05?17:31??app.py