# digit-recognition

**Repository Path**: da9527/digit-recognition

## Basic Information

- **Project Name**: digit-recognition
- **Description**: 基于混合专家模型（Mixture of Experts）的手写数字识别，使用 PyTorch 实现
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-12-30
- **Last Updated**: 2024-12-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 手写数字识别

基于混合专家模型（Mixture of Experts）的手写数字识别，使用 PyTorch 实现

## 功能特点

- 实时手写数字识别
- 混合专家模型架构
- 支持 GPU 加速
- 交互式绘图界面
- 模型训练与评估
- JIT 模型优化

## 系统要求

- Python 3.8+
- PyTorch 2.0+
- CUDA (可选，用于 GPU 加速)
- tkinter (GUI 界面)
- PIL (图像处理)
- numpy
- tqdm (进度显示)

## 安装说明

1. 克隆仓库：
```bash
git clone https://gitee.com/da9527/digit-recognition.git
cd digit-recognition
```

2. 安装依赖：
```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 使用方法

### 训练模型

```bash
python train.py [--resume] [--epochs 50] [--batch-size 128] [--num-experts 5]
```

参数说明：
- `--resume`: 从上次训练断点继续训练
- `--epochs`: 训练轮数 (默认: 50)，训练时有早停机制
- `--batch-size`: 批次大小 (默认: 128)
- `--num-experts`: 专家模型数量 (默认: 5)

训练结果：

![训练结果](./images/training_history.png)

### 使用识别程序

```bash
python predict.py
```

页面展示：

![页面展示](./images/show.png)

### 快捷键

- `Ctrl+Z`: 撤销
- `Enter`: 识别
- `Ctrl+L`: 清除最后一笔
- `Esc`: 清空画布
- `Ctrl+B`: 黑色画笔
- `Ctrl+R`: 红色画笔

## 项目结构

```
.
├── config.py          # 配置文件
├── train.py          # 训练脚本
├── predict.py        # 预测/GUI程序
├── runs/             # 模型输出目录
│   └── best_model.pth    # 最佳模型
├── data/             # 数据目录
└── README.md         # 说明文档
```

## 模型架构

- 混合专家模型 (MoE)
- 5个专家网络
- 动态路由机制
- 卷积神经网络架构

## 许可证

MIT License

## 贡献指南

1. Fork 项目
2. 创建特性分支
3. 提交更改
4. 推送到分支
5. 创建 Pull Request