写一个用micropython进行数字识别的代码
时间: 2023-01-12 07:13:05 浏览: 75
Micropython是一种专门为微控制器开发的Python解释器,它具有精简的语法和库,可以让您在微控制器上编写Python代码。
下面是一个使用Micropython进行数字识别的示例代码:
```python
from machine import I2C, Pin
import ssd1306
import time
# 初始化I2C总线和OLED屏幕
i2c = I2C(scl=Pin(5), sda=Pin(4))
oled = ssd1306.SSD1306_I2C(128, 64, i2c)
# 初始化MNIST手写数字数据集
import ustruct
import gc
# 加载MNIST数据集
def load_mnist():
with open("train-images.idx3-ubyte", "rb") as f:
magic, size = ustruct.unpack(">II", f.read(8))
if magic != 2051:
raise ValueError("Invalid magic number")
width, height = 28, 28
pixels = bytearray(f.read())
return pixels
def load_labels():
with open("train-labels.idx1-ubyte", "rb") as f:
magic, size = ustruct.unpack(">II", f.read(8))
if magic != 2049:
raise ValueError("Invalid magic number")
labels = bytearray(f.read())
return labels
# 定义softmax函数
def softmax(x):
x = x - x.max()
exp_x = 2.718281828459045 ** x
return exp_x / exp_x.sum()
# 定义模型
def model(x, w):
return x @ w
# 定义损失函数
def loss(y, t):
return -(t * y.log()).sum()
# 定义模型训练函数
def train(x, t, w, lr):
y = model(x, w)
l = loss(y, t)
dw = (y - t) @ x
w = w - lr * dw
return l, w
# 定义预测函数
def predict(x, w):
y = model(x, w)
return y.argmax()
# 加载MNIST数据集
pixels = load_mnist()
labels = load_labels()