# handWriterNumber

**Repository Path**: jutiantian/hand-writer-number

## Basic Information

- **Project Name**: handWriterNumber
- **Description**: 1、手写数字识别：基于神经网络ResNet及pytorch框架，对画板上的手写数字推理出数字是几。
2、使用tkinter实现画板功能，可画画，可保存图片，可预测，可清空画布。
3.  使用MNIST数据集，使用pytorch框架，分别搭建线性模型。ResNet模型并训练模型，统计正确率
4.  将训练好的模型连接画板程序，用来推理预测该画板上的手写数字是数字几。并且统计正确率并逐步调优模型
- **Primary Language**: Python
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-18
- **Last Updated**: 2025-09-18

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# handWriterNumber

#### 介绍
1. 手写数字识别：基于神经网络ResNet及pytorch框架，对画板上的手写数字推理出数字是几。
2. 使用tkinter实现画板功能，可画画，可保存图片，可预测，可清空画布。
3. 使用MNIST数据集，使用pytorch框架，分别搭建线性模型。ResNet模型并训练模型，统计正确率
4. 将训练好的模型连接画板程序，用来推理预测该画板上的手写数字是数字几。并且统计正确率并逐步调优模型

#### 软件预览


![preview.png](docs%2Fpreview.png)
#### 软件架构
软件架构说明
### MNIST文件夹是数据集
### linear是线性模型文件夹
    model.py是搭建的神经网络线性模型
    model_train.py是训练模型
    model_test.py是测试模型
    best_model.pth是保存的最佳模型
    drawVgg.py是画板程序，包含绘画，清空画板，预测画板内容

### resNet是搭建的残差块神经网络模型文件夹
    model.py是搭建的神经网络ResNet模型
    model_train.py是训练模型
    model_test.py是测试模型
    best_model.pth是保存的最佳模型
    drawVgg.py是画板程序，包含绘画，清空画板，预测画板内容

#### 安装教程

1.  直接运行drawVgg.py就可使用
2.  如果想要训练模型，可以在model_train.py修改训练批次、轮数等等
3.  如果想要测试模型，可以运行model_test.py获取准确率



#### 参与贡献

1.  Fork 本仓库
2.  新建 Feat_xxx 分支
3.  提交代码
4.  新建 Pull Request


#### 特技

1.  使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2.  Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3.  你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
4.  [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目
5.  Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
6.  Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)