4# 使用GPU 5if train_on_gpu: 6 model.cuda() 7 8ds = CapchaDataset("D:/python/pytorch_tutorial/capcha...tTraining Loss: {:.6f} '.format(epoch, train_loss)) 55 56# save model 57model.eval() 58torch.save(model, 'capcha_recognize_model.pt.../capcha_recognize_model.pt") 2root_dir = "D:/python/pytorch_tutorial/capcha/testdata" 3files = os.listdir...22 print("current code : %s, predict code : %s "%(file[:-4], pred_txt)) 23 cv.imshow("capcha
.$ ,setter = layui.setter ,admin = layui.admin ,form = layui.form ,capcha = layui.captcha...; var show_num = []; capcha.draw(show_num); //显示验证码 $("#canvas").on('click',function...(){ capcha.draw(show_num); }); //提交 form.on('submit(LAY-user-login-submit)', function
wget http://tensorflow-1253902462.cosgz.myqcloud.com/captcha/capcha_model.zip unzip capcha_model.zip...step:%d,accuracy:%f' % (step,acc)) if acc > 0.99: saver.save(sess,"capcha_model.ckpt...log_device_placement=False,gpu_options=gpu_options)) as sess: sess.run(init_op) saver.restore(sess, "capcha_model.ckpt
].charAt(14)); } //将获取到并且拼接后的验证码赋值给输入框，并且触发页面continue按钮的点击事件 $("[name='mainf']").find("[name='capcha
/model/crack_capcha.model99", global_step=step) global_step=step ：在保存文件时，会统计运行了多少次。.../model/crack_capcha.model99", global_step=step) 224 break 225 if.../model/crack_capcha.model88", global_step=step) 227 228 step += 1 229 def crack_captcha
train_writer.close() test_writer.close() saver.save(sess, "crack_capcha.model...train_writer.close() test_writer.close() saver.save(sess, "crack_capcha.model...train_writer.close() test_writer.close() saver.save(sess, "crack_capcha.model...train_writer.close() test_writer.close() saver.save(sess, "crack_capcha.model
# 如果准确率大于99%,保存模型,完成训练 if acc > 0.99: saver.save(sess, "crack_capcha.model...+= 1if __name__ == "__main__": train_crack_captcha_cnn() 运行该脚本，当训练的准确率大于99%的时候就会在运行的目录下就会保存crack_capcha.model...-1300.data-00000-of-00001、crack_capcha.model-1300.index、crack_capcha.model-1300.meta这三个文件，本文的机器大概运行了一个半小时
03 capcha-killer的安装和使用 https://github.com/c0ny1/captcha-killer/releases 在这里下载，然后安装，使用也很简单。 ?
，训练准确率为：%s" % (step, acc) # 如果准确率大80%,保存模型,完成训练 if acc > 0.98: saver.save(sess, "crack_capcha.model
= 0' 补充（非原文内容） 下面这个命令用于过滤所有与8080端口相关的tcp流量，将其输出到capcha.cap文件中，我们可以使用wireshark打开这个文件，更加可视化的分析过滤其中包含的http
下面这张图展示的就是我在对所有图片进行字母提取之后装着所有“W”的文件夹： 其中有些“W”字母是从那10,000 CAPCHA图片中提取出来的，我最后得到了1,147个不同的“W”图像。
网站Verge说得很好： “CAPCHA测试很容易被拿来给人工智能做训练，所以任何图形测试都只能是暂时的，这也是CAPCHA的开发者一开始就承认的。
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