新零售智能导购助手‌

什么是智能导购助手？

智能导购助手是一种基于人工智能技术的虚拟导购解决方案‌，它融合了自然语言处理、机器学习、用户画像分析等技术，旨在为用户提供个性化、高效且智能的购物推荐和服务。其核心功能包括：

• ‌商品推荐‌：根据用户的购物行为和偏好，提供个性化的商品推荐，提高购物的准确性和效率。
• ‌虚拟试穿/试用‌：利用图像识别技术，实现虚拟试穿或试用效果，增强用户的购物体验。
• ‌智能搜索‌：精准解析用户的搜索意图，快速提供相关的商品搜索结果。
• ‌用户服务‌：提供全天候的客户服务支持，解答疑问，提供购买建议，处理售后服务等。

智能导购助手不仅提升了用户的购物体验，还帮助商家提高了销售转化率，优化了运营效率‌。

手写体识别技术的应用

手写体识别技术为智能导购助手提供了更加自然、便捷的交互方式，有助于提升用户购物体验，实现更精准的个性化推荐。‌

手写体识别技术在智能导购助手中的应用，主要体现在以下几个方面：

• ‌输入方式多样化‌：用户可通过手写输入购物需求，系统能识别并转化为文字，进行后续处理‌1。
• ‌个性化推荐‌：结合用户手写输入的内容和历史购物数据，构建用户画像，实现更精准的个性化商品推荐‌。
• ‌提升交互体验‌：手写识别使交互更自然、便捷，用户无需依赖键盘或语音，即可快速表达购物意图‌。
• ‌优化导购流程‌：通过多轮手写对话，系统能逐步明确用户需求，优化导购流程，提高购物效率‌。

手写体识别系统实现摸索

华为云给出了一个十分不错的实现方案：

利用深度学习框架PyTorch，结合MNIST手写体数据集，构建一个高效、准确的手写体识别系统。

华为提供了云主机，可以在华为开发者空间中领取云主机。可以在云主机中安装PyCharm，并且基于PyTorch框架实现手写体识别。

华为开发者空间

一分钟了解华为开发者空间

华为开发者空间，是为全球开发者打造的专属开发者空间，致力于为每个开发者提供一台云主机、一套开发工具和云上存储空间，汇聚昇腾、鸿蒙、鲲鹏、GaussDB、欧拉等各项根技术的开发工具资源，并提供配套案例指导开发者从开发编码到应用调测，基于华为根技术生态高效便捷的知识学习、技术体验、应用创新。

华为开发者空间为广大开发者提供的一站式开发者服务平台，为开发者提供全方位的技术支持和服务，帮助开发者更高效地开发和部署应用。在华为开发者空间，开发者可以享受到丰富的开发者工具、开发者社区、技术文档、培训课程、技术支持等服务，帮助开发者快速构建高质量的应用。同时，华为开发者空间还提供了多种云服务，如云服务器、云数据库、云存储等，为开发者提供一站式的云计算解决方案。

个人电脑开发和开发者空间云主机开发的区别

很久之前，我在接触虚拟机的时候，就发现了类似的问题。尽管个人电脑安装了各种需要的运行环境，可以满足日常的工作需要。

但是，当我需要某个特殊版本的语言时，个人电脑的不足之处便展现出来了。无论是部署还是运行命令都变得复杂无比。

所以，自动化部署的云主机，很好的弥补了个人电脑的不足。

为什么选择华为开发者空间？

为什么不呢？

1、与其花费一整天搞定部署，不如选择开箱即用的华为开发者空间

作为云上开发桌面，开发者云主机预置预装华为优质开发工具和场景化资源池，支持：

• Web连接访问
• 开发桌面主机规格自定义
• 开发桌面操作系统自定义

2、与其忙忙碌碌的下载一系列的工具插件，不如选择内置了开发工具集合的华为开发者空间

以华为云CodeArts IDE为核心的开发工具集合，支持：

• CodeArts IDE开发环境预置
• 开发者使用CodeArts IDE免登（linux版本）
• 多语言开发及代码助手

3、与其花费大量时间逐个学习各类沙箱，不如选择预置场景化沙箱环境的华为开发者空间

华为开发者空间预置华为云、鲲鹏、昇腾、鸿蒙等场景化沙箱环境，支持：

• 分钟级创建及恢复沙盒环境
• 应用一键部署至沙盒环境
• 环境配置模板化管理保存

4、与其担心数据丢失的风险，不如选择支持数据云上保存的华为开发者空间

为开发者提供的云上存储空间，开发者可进行关键资产保存和中转，支持：

• 开发者云主机配置数据留存
• 支持开发者文件保存和内容中转
• 开发者案例知识和学习内容收藏

基于PyTorch的手写体识别

准备工作

1、免费领取云主机

实验前，确定自己是否已经领取了云主机。

如果还没有云主机，可点击链接，根据领取指南进行操作。

开始实验

步骤1：安装PyCharm

1.下载PyCharm

进入云主机，打开左侧Firefox浏览器，搜索https://www.jetbrains.com.cn/en-us/pycharm/download/download-thanks.html?platform=linux 点击下载PyCharm。

下载好后是一个压缩文件，选择将文件压缩到此处。

2.安装PyCharm

（1）双击进入bin目录，双击PyCharm图标打开PyCharm。

（2）在PyCharm的左下角单击图标打开终端。

（3）执行完命令后会自动弹出窗口，选择“开始30天免费试用”。

步骤2：下载PyTorch框架

1.新建目录

（1）打开PyCharm，单击左上角图标在弹出的菜单中选择“新建>目录”。

（2）目录名称输入：demo。

2.新建文件

（1）在PyCharm左侧新建的demo目录单击鼠标右键，在打开的菜单中选择“新建>Python文件”。

（2）输入Python文件的名字，自定义即可。

3.部署Python框架

（1）新建好后，在左侧找到新建好的Python文件双击打开。

（2）单击左下角图标打开终端。

（3）在终端输入命令，部署Python框架。

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url htt ps://download.pytorch.org/whl/cpu

步骤3：数据集介绍

1.创建目录

在同一项目目录下创建文件夹data，在data目录下创建mnist目录。

步骤4：编写代码

1.创建和编写文件

在demo目录下新建一个py文件进行代码编辑。

import torch
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
import torch.nn.functional as F

"""
卷积运算 使用mnist数据集，和10-4，11类似的，只是这里：1.输出训练轮的acc 2.模型上使用torch.nn.Sequential
"""

batch_size = 64
learning_rate = 0.01
momentum = 0.5
EPOCH = 10
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
# softmax归一化指数函数,其中0.1307是mean均值和0.3081是std标准差

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data/mnist', train=True, transform=transform,download=True)  # 本地没有就加上download=True
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data/mnist', train=False, transform=transform,download=True)  # train=True训练集，=False测试集
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

fig = plt.figure()
for i in range(12):
    plt.subplot(3, 4, i+1)
    plt.tight_layout()
    plt.imshow(train_dataset.train_data[i], cmap='gray', interpolation='none')
    plt.title("Labels: {}".format(train_dataset.train_labels[i]))
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
plt.show()

# 训练集乱序，测试集有序

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
        )
        self.conv2 = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
        )
        self.fc = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(320, 50),
            torch.nn.Linear(50, 10),
        )

    def forward(self, x):
        batch_size = x.size(0)
        x = self.conv1(x)  # 一层卷积层,一层池化层,一层激活层(图是先卷积后激活再池化，差别不大)
        x = self.conv2(x)  # 再来一次
        x = x.view(batch_size, -1)  # flatten 变成全连接网络需要的输入 (batch, 20,4,4) ==> (batch,320), -1 此处自动算出的是320
        x = self.fc(x)
        return x  # 最后输出的是维度为10的，也就是（对应数学符号的0~9）

model = Net()
# Construct loss and optimizer ------------------------------------------------------------------------------
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵损失
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=momentum)  # lr学习率，momentum冲量
# Train and Test CLASS --------------------------------------------------------------------------------------
# 把单独的一轮一环封装在函数类里

def train(epoch):
    running_loss = 0.0  # 这整个epoch的loss清零
    running_total = 0
    running_correct = 0
    for batch_idx, data in enumerate(train_loader, 0):
        inputs, target = data
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + update
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, target)

        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 把运行中的loss累加起来，为了下面300次一除
        running_loss += loss.item()
        # 把运行中的准确率acc算出来
        _, predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)
        running_total += inputs.shape[0]
        running_correct += (predicted == target).sum().item()

        if batch_idx % 300 == 299:  # 不想要每一次都出loss，浪费时间，选择每300次出一个平均损失,和准确率
            print('[%d, %5d]: loss: %.3f , acc: %.2f %%'
                  % (epoch + 1, batch_idx + 1, running_loss / 300, 100 * running_correct / running_total))
            running_loss = 0.0  # 这小批300的loss清零
            running_total = 0
            running_correct = 0  # 这小批300的acc清零

        # torch.save(model.state_dict(), './model_Mnist.pth')
        # torch.save(optimizer.state_dict(), './optimizer_Mnist.pth')

def test():
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():  # 测试集不用算梯度
        for data in test_loader:
            images, labels = data
            outputs = model(images)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, dim=1)  # dim = 1 列是第0个维度，行是第1个维度，沿着行(第1个维度)去找1.最大值和2.最大值的下标
            total += labels.size(0)  # 张量之间的比较运算
            correct += (predicted == labels).sum().item()
    acc = correct / total
    print('[%d / %d]: Accuracy on test set: %.1f %% ' % (epoch+1, EPOCH, 100 * acc))  # 求测试的准确率，正确数/总数
    return acc
# Start train and Test --------------------------------------------------------------------------------------
if __name__ == '__main__':
    acc_list_test = []
    for epoch in range(EPOCH):
        train(epoch)
        # if epoch % 10 == 9:  #每训练10轮 测试1次
        acc_test = test()
        acc_list_test.append(acc_test)

    plt.plot(acc_list_test)
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.ylabel('Accuracy On TestSet')
    plt.show()

当代码编写完毕后在导包的部分会出现爆红(在包名下面会出现红色波浪线)的情况，直接将鼠标放到爆红(代码下方会出现)部分，会自动弹出下载，然后点击“下载”即可。如果没有弹出下载，请打开终端，在终端输入命令：pip3 install matplotlib 指令下载。

2.代码部分讲解

（1）导入数据包

首先对于导包部分导入，Pytorch、NumPy、Matplotlib等库，用于进行深度学习模型的构建数据可视化。

（2）设置超参数

（3）数据预处理

（4）创建模型和函数

步骤5： 运行结果生成

（1）代码编写完毕后右击鼠标，点击运行。

（2）运行后会出现手写体识别的结果，可以看到在数据集图片上放有Labels字样，后面紧跟着就是手写体识别后识别出来的数字。

至此，实验完毕。

优化建议

1、PyCharm卡顿

在云主机里面下载了PyCharm之后，新建项目的时候页面卡住了，很长时间无法操作。建议优化界面卡顿的情况。

总结

心得体会

华为开发者空间提供的能力十分强大，内置了诸多开发工具，与华为云的生态深度融合，可以便捷是使用华为云的服务。

基于PyTorch的手写体识别的实验相较前面几次实验，内容相对多些，复杂程度更高一些。

我借助这次实验，有了更多关于新零售智能化的灵感。

思维发散

手写体识别技术在新零售领域具有广泛的应用前景和潜力。随着技术的不断发展和完善，通过合理应用手写体识别技术，为商家和顾客带来更加便捷、高效的购物体验。

这里，我根据经验总结了一些手写体识别在新零售中的其他应用到的场景：

1、顾客交互与体验提升

• ‌个性化推荐‌：结合手写体识别技术，新零售系统可以分析顾客的手写输入习惯、偏好等信息，为顾客提供更加个性化的商品推荐和服务。

2、运营效率优化

• ‌手写订单处理‌：在餐饮、超市等新零售场景中，顾客可以通过手写体识别技术快速下单。系统能够自动识别顾客手写的内容，并将其转换为电子订单，减少人工录入的时间和错误，提高订单处理效率。
• ‌库存管理‌：通过手写体识别技术，新零售店铺可以实现对库存商品的快速盘点和记录。员工只需手写输入商品信息，系统即可自动识别并更新库存数据，减少人工盘点的时间和错误率。

3、数据管理与分析

• ‌顾客信息录入‌：在会员注册、积分兑换等场景中，顾客可以通过手写体识别技术快速录入个人信息。系统能够自动识别并存储这些信息，为后续的数据分析和营销提供基础。
• ‌市场趋势分析‌：通过收集和分析顾客的手写输入数据，新零售企业可以了解顾客的需求和偏好变化，进而调整商品策略、优化营销策略等，以更好地满足市场需求。

4、安全性与合规性

• ‌手写签名验证‌：在交易确认、合同签署等场景中，手写体识别技术可以用于验证顾客的手写签名。这有助于确保交易的真实性和合规性，降低欺诈风险。