【源码】基于PythonTkinter的机器学习模型训练与部署平台 EMILY

项目简介

本项目是一个基于Python/Tkinter的机器学习模型训练与部署平台，名为EMILY（Embedded Machine Learning Ecosystem）。其目标是简化机器学习模型在嵌入式设备上的创建和部署流程，通过直观的图形用户界面引导用户完成从选择数据集、配置音频处理参数，到模型训练、上传至Arduino设备的全流程。

项目的主要特性和功能

1. 用户友好的界面：提供简单易用的UI，方便用户完成机器学习模型的创建与部署。
2. 数据预处理：支持音频数据预处理，可选择音频处理方法并配置相关参数。
3. 模型训练：具备模型训练功能，支持卷积神经网络和全连接网络，还能选择是否启用量化感知训练。
4. 模型转换与部署：将训练好的模型转换为适合嵌入式设备运行的格式，并直接上传至Arduino进行推理。
5. 实时反馈：在模型训练过程中提供实时绘图和反馈，便于用户监控训练进度。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python 3.9和pip。
2. 安装依赖：在项目根目录下运行pip install -r requirements.txt来安装所需依赖。
3. 运行程序：在UI文件夹下运行main.py脚本。
4. 开始使用：依照UI提示，选择数据集、配置处理参数、选择模型架构等，随后开始训练模型并部署到Arduino设备。

注意事项

• 操作系统支持：本平台在Windows 10、Linux和MacOS上进行了测试。
• 硬件支持：主要测试了与Arduino Nano 33 BLE Sense的兼容性。

下载地址

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