k210数字识别训练模型

根据引用[1]和引用[2]的内容，k210数字识别训练模型的步骤如下：
1. 配置模型开发环境。
2. 建立模型，可以使用lenet_k210.py代码进行训练。
3. 进行模型转换，将h5模型转换为pb格式，再将pb模型转换为tflite格式，最后将tflite模型转换为kmodel格式。
4. 准备训练集并保存到toolbox的images目录下，可以使用dataset2jpg.py代码将mnist数据集转换为图片格式。
5. 将所有图片复制到toolbox下的images文件夹下。
6. 在Terminal中运行指令ncc\ncc compile workspace/mnist_lenet_K210_model.tflite workspace/test1.kmodel -i tflite -o kmodel --dataset images。
7. 下载生成的kmodel模型到k210设备中。

请注意，具体的代码和指令可能会根据实际情况有所不同，可以根据引用[1]和引用[2]中提供的代码和步骤进行操作。