使用 TensorFlow (TF) 实现的手写文本识别 (HTR) 系统，并在 IAM 离线 HTR 数据集上进行训练。该模型将单个单词或文本行（多个单词）的图像作为输入并输出识别的文本。验证集中 3/4 的单词被正确识别，字符错误率约为 10%。
源代码
http://www.gitpp.com/ralph/simplehtr
注意这个是英文的，如果有大牛能做成中文手写识别，就牛了！
TensorFlow介绍
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。它是一个采用数据流图（data flow graphs）的开源软件库，用于数值计算。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。
TensorFlow最初由Google人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。它支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。此外，TensorFlow支持多种语言，如Python、C++、Java和Go等，并提供了丰富的API供开发者使用。
TensorFlow的特点包括高度的灵活性和多语言支持。它不仅可以用于神经网络相关的应用，还可以在其他需要使用数据流图进行计算的场景中使用。用户可以用Python等语言自定义计算图，并将其放到TensorFlow的计算核心中进行计算。
总的来说，TensorFlow是一个功能强大且灵活的机器学习平台，被广泛应用于各种领域的数据处理和科学研究中。如需更多信息，建议访问TensorFlow官网或咨询人工智能领域的专家。
使用 TensorFlow (TF) 实现的手写文本识别 (HTR) 系统，并在 IAM 离线 HTR 数据集上进行训练。该模型将单个单词或文本行（多个单词）的图像作为输入并输出识别的文本。验证集中 3/4 的单词被正确识别，字符错误率约为 10%。
源代码
http://www.gitpp.com/ralph/simplehtr
注意这个是英文的，如果有大牛能做成中文手写识别，就牛了！