K210中的os.listdir()

`os.listdir()` 是 K210 开发板上 MicroPython 的一个函数，用于获取指定目录下的所有文件和文件夹的列表。它的使用方式如下：

import os

# 获取当前目录下所有文件和文件夹的列表
files = os.listdir()
print(files)

# 获取指定目录下所有文件和文件夹的列表
files = os.listdir('/path/to/directory')
print(files)

其中，`os.listdir()` 函数可以传入一个可选的参数，即要获取列表的目录路径。如果不传入参数，则默认获取当前目录下的文件和文件夹列表。

注意：在使用 `os.listdir()` 函数时，需要确保所操作的目录存在，否则会报错。

相关问题

k210中kpu.forward的用法

在k210中，kpu.forward()是使用神经网络模型进行前向传递的函数。它的语法如下：

kpu.forward(task, data, sync=True)

其中，task是通过kpu.load()加载的神经网络模型任务；data是输入数据，类型为numpy数组；sync为可选参数，如果设置为True，则函数在完成前向传递后才返回，否则函数将立即返回，而前向传递将在后台进行。

使用kpu.forward()进行前向传递的一般过程如下：

1. 加载模型任务：使用kpu.load()函数加载一个模型任务，并将其赋值给task变量。

task = kpu.load(model_path)

2. 准备输入数据：将输入数据转换为numpy数组形式，并进行必要的预处理。

img = image.img_to_array(image.load(image_path)).astype('float32')
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img / 255.0

3. 进行前向传递：使用kpu.forward()函数对输入数据进行前向传递。

output = kpu.forward(task, img)

4. 处理输出结果：将输出结果转换为可读格式，并进行必要的后处理。

result = output.flatten().tolist()

需要注意的是，kpu.forward()函数仅支持单张图片的前向传递，如果需要对多张图片进行前向传递，需要对每张图片分别调用kpu.forward()函数。

用ncc命令将onnx模型转化为k210使用的.kmodel模型

可以使用以下命令将onnx模型转化为k210使用的.kmodel模型：

ncc compile your_model.onnx -i onnx -o k210model -t k210 --dataset your_dataset --input-Shape your_input_shape --mean your_mean --std your_std --quantized_dtype asymmetric_affine --save-temps --batch-size your_batch_size --device-config your_device_config -s your_output_shape -o your_output_path/k210_model.kmodel

请注意替换命令中的参数为您自己的模型和数据集的参数。