【亲测免费】 TinyML 项目教程

TinyML 项目教程

【免费下载链接】tinyml 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tinyml

1. 项目的目录结构及介绍

tinyml/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── model1.py
│   └── model2.py
├── notebooks/
│   ├── exploration.ipynb
│   └── training.ipynb
├── scripts/
│   ├── preprocess.py
│   └── train.py
├── tests/
│   ├── test_model1.py
│   └── test_model2.py
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存放原始数据和处理后的数据。

  • raw/: 存放原始数据文件。
  • processed/: 存放经过预处理的数据文件。

• models/: 存放模型相关的代码文件。

  • init.py: 初始化文件。
  • model1.py: 第一个模型的实现代码。
  • model2.py: 第二个模型的实现代码。

• notebooks/: 存放Jupyter Notebook文件，用于数据探索和模型训练。

  • exploration.ipynb: 数据探索的Notebook。
  • training.ipynb: 模型训练的Notebook。

• scripts/: 存放脚本文件，用于数据预处理和模型训练。

  • preprocess.py: 数据预处理脚本。
  • train.py: 模型训练脚本。

• tests/: 存放测试代码文件。

  • test_model1.py: 测试第一个模型的代码。
  • test_model2.py: 测试第二个模型的代码。

• .gitignore: Git忽略文件配置。

• README.md: 项目说明文档。

• requirements.txt: 项目依赖库列表。

• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/train.py。该文件负责加载数据、配置模型、训练模型并保存训练结果。启动文件的执行方式如下：

python scripts/train.py

在执行过程中，train.py 会读取配置文件中的参数，进行数据预处理、模型训练和评估。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 setup.py 和 requirements.txt。

• setup.py: 该文件用于项目的安装和打包。通过执行 python setup.py install，可以将项目安装到本地环境中。

• requirements.txt: 该文件列出了项目所需的所有依赖库及其版本。通过执行 pip install -r requirements.txt，可以一次性安装所有依赖库。

配置文件的详细内容可以在项目根目录下查看。

【免费下载链接】tinyml 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tinyml