基于 TensorFlow2.0 （Keras） + Flask 的 Mnist 手写数字集识别系统
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2020-03-17 使用redis实现记录访问次数的功能
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2020-04-25 增加 判断访问次数是否异常，如异常则从日志中读取。（最近有人使用我的线上redis进行线下调试，以及一些其他原因导致会重置访问次数，增加下判断）
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2020-05-01 增加 了 redis 服务异常 短信通知，当然只有在我的服务器上才能用
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2020-05-10 redis增加了访问密码
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2020-06-10 增加了vue前后端分离（Vue）
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2022-01-04 更新一些依赖包的版本，部署到一台新的服务器中，训练脚本没事就跑着吧，好了，以后应该不会再更新了。没向右又朝一日又会部署这个项目，时间过的可真快呀，捞了啊。
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演示地址
http://101.42.235.106:8835/ （公网IP访问）
http://paulson.free.idcfengye.com/ （内网穿透 ngrox 域名访问） 可以看下面我的博客链接地址 # 暂不支持
http://http://101.42.235.106:8836 （前后端分离 vue版访问路径--原服务器下掉了，新的服务还没部署）
- 下载
新手部署使用注意 注释掉 app.py 中 使用 redis 记录访问次数的功能 主要是这个方法的使用与引用 get_visit_info()
（如果你有 redis 环境的话可以在 redis_util.py 中填写相关配置也可以） redis 处理访问可能会报错 设置一个初始值就可以了 set MINIST 101
- 下载
git clone https://github.com/ybsdegit/Keras_flask_mnist.git- 安装依赖
pip install -r requirements.txt
- 启动服务
python app.py
本地启动访问地址为：http://localhost:3335/
- 训练
源码中也包含训练好的模型
model.h5,测试集成功率99.9，也可以自行训练。
python model/train.py
https://blog.csdn.net/qq_38534107/article/details/103565899 （mnist）
https://blog.csdn.net/qq_38534107/article/details/106009215 （内网穿透）
识别率达到95%以上。已经是个成熟的demo了
求star