【源码】基于Python的MNIST手写数字识别TinyML项目

项目简介

本项目是基于Python环境的机器学习项目，主要运用TinyML库对MNIST数据集进行训练与预测，从而实现手写数字识别功能。项目涉及环境准备、Jupyter Notebook的使用以及Arduino IDE的配置等多方面内容。

项目的主要特性和功能

1. 环境准备：提供详细的Python环境安装与配置步骤，使用pyenv管理Python版本。
2. Jupyter Notebook集成：可利用Jupyter Notebook进行数据处理和模型训练。
3. Arduino支持：能够通过Arduino IDE在ESP32等微控制器上执行硬件层面的机器学习任务。
4. MNIST数据集处理：借助TinyML库对MNIST数据集进行训练和预测，实现手写数字识别。

安装使用步骤

步骤一：准备Python环境

1. 安装direnv和anyenv工具用于环境管理。
2. 使用pyenv安装Python 3.10.5版本。
3. 创建并激活虚拟环境。

步骤二：安装项目依赖

在项目根目录运行以下命令，安装所需的所有Python依赖库： shell-session $ pip install -r requirements.txt

步骤三：运行Jupyter Notebook

在项目根目录运行以下命令启动Jupyter Notebook： shell-session $ jupyter notebook 之后在Notebook中进行数据处理、模型训练和预测等操作。

步骤四：配置Arduino IDE

安装EloquentTinyML库，以便在Arduino IDE中进行机器学习任务。

注意：具体步骤可能会因项目更新或环境差异而略有不同，请根据实际情况调整。本README仅提供基本指导，详细步骤请参考项目文档或相关资源。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】