tensorflow是如何工作的？
我正在尝试使用tensorflow和python来识别一些大小为28x28的roi。我第一次使用这个代码：https://github.com/niektemme/tensorflow-mnist-predict/blob/master/predict_2.py，他识别出10中4/5的数字，所以我试着修改代码，现在我可以看到精度的百分比，并识别10中的8/9数字。问题是我需要识别所有的数字，如果我改变了28x28中20x20的位置，它可以识别每个数字，那么，tensorflow是如何工作的呢？我读了很多关于tensorflow的文档，我不明白它是如何工作的，为什么我要移动1像素的20x20来完全改变这个数字呢？这是我的数字：https://imgur.com/a/juOLd，它识别它像5，但是如果我把它向下移动1个像素，再向右移动1个像素，它发现它像3，为什么？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-01-22 17:31:08
不是tensorflow，是model
首先，tensorflow不做预测或其他任何事情。它只是一个快速的数学运算库，增加了对automatic gradients和其他一些很好的功能的支持，这对机器学习非常有帮助。
现在，关于你的问题，为什么向下移动1个像素或更高的像素会改变预测？它是模型(或者更具体地说是数据)。你的模型(从数据中)学到了一些东西，这些东西与你的数字在图像中的位置有关。因此，在一定程度上改变它，使模型能够预测其他东西。
现在，为了更清楚地理解它，您可以尝试在MNIST数据集上训练模型，然后在现实生活中拍摄一些(黑底白字)数字的照片。几乎可以肯定的是，您的模型预测这个数字是错误的，因为MNIST数据集不是通用数字的真实表示。有许多因素会影响它的输出，比如房间里的照明，你的相机配置，图像中数字的相对大小等。
https://stackoverflow.com/questions/48377709
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