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來源：Digikey 在許多嵌入式系統(tǒng)中，必須采用嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)（Embedded Machine Learning）技術(shù)，這是指將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署在資源受限的設(shè)備（如微控制器、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和智能傳感器）上，這些設(shè)備通常具有有限的計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間和功耗。本文將您介紹嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用特性，以及常見的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)軟件與開發(fā)環(huán)境。 嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用特性與優(yōu)勢(shì) 由于嵌入式設(shè)備通常要求極低的功耗，以延長電池壽命，這對(duì)于邊緣設(shè)備特別重要，且嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)需要能夠在設(shè)備本地進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和決策，以減少延遲，但嵌入式設(shè)備通常只有有限的計(jì)算能力（如低頻處理器）、存儲(chǔ)空間和內(nèi)存，這要求機(jī)器學(xué)習(xí)模型必須進(jìn)行高度優(yōu)化。此外，許多嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用是在邊緣設(shè)備上運(yùn)行，避免將數(shù)據(jù)發(fā)送到云處理，減少了網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求和隱私風(fēng)險(xiǎn)。因此嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)通常針對(duì)特定應(yīng)用場景進(jìn)行優(yōu)化，如語音識(shí)別、圖像分類或設(shè)備故障檢測等。 許多嵌入式設(shè)備必須采用邊緣計(jì)算，由于數(shù)據(jù)處理在本地設(shè)備上完成，嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)能夠提供極低的響應(yīng)時(shí)間，可降低延遲，適合需要實(shí)時(shí)反應(yīng)的應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛或工業(yè)自動(dòng)化。此外，邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)不需要發(fā)送到云，除了降低了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)，有助于保護(hù)用戶隱私之外，還減少了對(duì)云服務(wù)的依賴，從而降低了運(yùn)營成本，尤其是在大規(guī)模應(yīng)用中，成效更為顯著。另一方面，嵌入式設(shè)備可以在無網(wǎng)絡(luò)連接的情況下脫機(jī)運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這對(duì)于遠(yuǎn)程或邊緣環(huán)境中特別有價(jià)值。 不過，由于嵌入式設(shè)備的計(jì)算能力有限，難以運(yùn)行復(fù)雜或大型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，這要求對(duì)模型進(jìn)行剪枝、量化等優(yōu)化，且由于需要對(duì)模型進(jìn)行高度優(yōu)化，確保其在資源受限的環(huán)境中高效運(yùn)行，這便增加了開發(fā)難度和時(shí)間。此外，嵌入式設(shè)備通常部署在現(xiàn)場，進(jìn)行遠(yuǎn)程更新或模型替換可能較為困難，需要考慮固件更新等技術(shù)，且由于存儲(chǔ)空間有限，嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)通常只能處理較小的數(shù)據(jù)集或進(jìn)行簡化的數(shù)據(jù)處理，這可能影響到模型的性能。 總體而言，嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于能夠提供實(shí)時(shí)、隱私保護(hù)和低功耗的解決方案，但也需要克服資源受限帶來的挑戰(zhàn)。隨著硬件技術(shù)的進(jìn)步和更高效的模型優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展，嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景正在迅速擴(kuò)展。 常見的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件特性與優(yōu)缺點(diǎn) 常見的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件有相當(dāng)多種類，每一種都有其獨(dú)特的特性、優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。以下是一些主流的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件及其特性介紹。 1. TensorFlow TensorFlow是由Google開發(fā)的一個(gè)開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，主要用于構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。它支持多種編程語言，最常用的是Python，同時(shí)也支持C++、Java、Go等，TensorFlow在業(yè)界和學(xué)術(shù)界都具有廣泛的應(yīng)用。 TensorFlow的早期版本使用靜態(tài)計(jì)算圖，允許在計(jì)算之前定義整個(gè)計(jì)算圖，方便優(yōu)化和部署。從TensorFlow 2.0開始，支持實(shí)時(shí)執(zhí)行模式，使得程序代碼更加直觀和易于調(diào)試。TensorFlow具備跨平臺(tái)支持，可在CPU、GPU、TPU等多種硬件上運(yùn)行，支持從移動(dòng)設(shè)備到大型服務(wù)器的多種環(huán)境，并具有豐富的生態(tài)系統(tǒng)，擁有大量的工具和擴(kuò)展庫，如TensorBoard（可視化）、TensorFlow Lite（移動(dòng)和嵌入式部署）、TensorFlow Serving（生產(chǎn)環(huán)境部署）等，并可透過XLA編譯程序和其他優(yōu)化技術(shù)，提供高效的計(jì)算性能。 TensorFlow經(jīng)過多年發(fā)展，社區(qū)相當(dāng)活躍、文檔豐富、資源充足，具有成熟穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn)，且其強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)，可提供從開發(fā)到部署的全套解決方案，具有良好的生產(chǎn)環(huán)境支持，適合大規(guī)模、企業(yè)級(jí)應(yīng)用，并已獲得廣泛的社區(qū)支持，擁有大量的教程、示例和第三方資源可供學(xué)習(xí)和使用。 不過，TensorFlow的學(xué)習(xí)曲線較為陡峭，相較于其他框架，初學(xué)者可能需要更多時(shí)間適應(yīng)，且在某些情況下，實(shí)現(xiàn)相同功能所需的程序代碼量較多，其早期版本的復(fù)雜性較高，1.x版本的靜態(tài)計(jì)算圖概念對(duì)于新手不太友好，但在2.x版本中已有所改善。 2. PyTorch PyTorch是由Facebook AI Research開發(fā)的一個(gè)開源深度學(xué)習(xí)框架，具有動(dòng)態(tài)計(jì)算圖特性，受到研究社區(qū)的廣泛歡迎。它主要使用Python開發(fā)，但也提供了C++界面。 PyTorch允許在運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)建構(gòu)計(jì)算圖，方便調(diào)試和靈活構(gòu)建模型，其較易于使用，語法簡潔，貼近Python風(fēng)格，適合快速原型開發(fā)，且具有強(qiáng)大的GPU支持，可提供高效的GPU加速計(jì)算能力。PyTorch支持TorchScript，可將模型轉(zhuǎn)換為可部署的格式，方便在生產(chǎn)環(huán)境中使用，且擁有豐富的社區(qū)資源，有大量的第三方庫和資源，如fastai等。 PyTorch具有靈活性高的優(yōu)點(diǎn)，動(dòng)態(tài)計(jì)算圖使得模型構(gòu)建和修改非常直觀，且相當(dāng)易于學(xué)習(xí)和使用，對(duì)于有Python經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者來說，上手容易，結(jié)合活躍的研究社區(qū)，許多最新的研究和模型常常先在PyTorch中實(shí)現(xiàn)，加上由于采用動(dòng)態(tài)圖，調(diào)試過程更為簡單直觀。 不過，PyTorch在生產(chǎn)部署支持上相對(duì)較弱，早期版本在生產(chǎn)環(huán)境部署方面不如TensorFlow，但隨著TorchScript的發(fā)展，這一點(diǎn)有所改善。PyTorch的生態(tài)系統(tǒng)相對(duì)較小，雖然社群活躍，但整體生態(tài)系統(tǒng)規(guī)模和工具數(shù)量仍略遜于TensorFlow。此外，由于PyTorch更新頻繁，某些版本可能存在不穩(wěn)定或兼容性問題。 3. 其他 市面上還有相當(dāng)多種的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，像是scikit-learn是一個(gè)用于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的Python開源庫，基于SciPy和NumPy構(gòu)建，提供了各種分類、回歸、聚類算法，以及數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型評(píng)估工具。 Keras則是一個(gè)高層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，最初由François Chollet開發(fā)，旨在快速構(gòu)建和實(shí)驗(yàn)深度學(xué)習(xí)模型。Keras最初可用于多種后端（如TensorFlow、Theano、CNTK），但在TensorFlow 2.0中已被集成為其高層API。 Apache MXNet是一個(gè)靈活高效的開源深度學(xué)習(xí)框架，由多家公司和社區(qū)共同開發(fā)，Amazon選擇其作為主要的深度學(xué)習(xí)框架之一。MXNet支持多種程序語言接口，包括Python、Scala、C++、R、Java等。 總體來說，選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件取決于多種因素，包括項(xiàng)目的需求、開發(fā)者的熟悉程度、部署環(huán)境和資源限制等。對(duì)于深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，TensorFlow和PyTorch是主要的選擇，各有優(yōu)勢(shì)；而對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，scikit-learn是首選，Keras適合快速原型開發(fā)和初學(xué)者，而MXNet則在特定場景下具備優(yōu)勢(shì)，了解軟件各自的特性和適用場景，有助于更有效地完成機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境的模型軟硬件組合 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境是指用于設(shè)計(jì)、構(gòu)建、訓(xùn)練、調(diào)試和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的軟硬件組合。這些開發(fā)環(huán)境可以是本地化的桌面應(yīng)用，也可以是基于云的平臺(tái)。以下是幾個(gè)常見的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境及其特性、優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。 1. Jupyter Notebook Jupyter Notebook是一個(gè)開源的交互式筆記本環(huán)境，允許用戶在瀏覽器中編寫和執(zhí)行程序代碼、可視化數(shù)據(jù)、添加注釋等，它廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。 Jupyter Notebook支持交互式程序撰寫，用戶可以在單個(gè)筆記本中同時(shí)編寫程序代碼和查看結(jié)果，便于快速迭代和實(shí)驗(yàn)，并支持多種程序語言，雖然是以Python為主，但也支持R、Julia等多種編程語言。Jupyter Notebook擁有豐富的擴(kuò)展和插件，支持通過Jupyter Extensions添加功能，如數(shù)據(jù)可視化、版本控制等，并支持共享和展示能力，筆記文件（.ipynb）易于共享，且可在網(wǎng)頁上展示和運(yùn)行。 Jupyter Notebook具有易于使用的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于初學(xué)者和專業(yè)人士都很友好，簡單易學(xué)，具有良好的可視化支持，可結(jié)合Matplotlib、Seaborn等庫，便于數(shù)據(jù)分析和可視化，并具有廣泛的社區(qū)支持，以及大量的教程和示例資源可供學(xué)習(xí)。 不過，Jupyter Notebook的性能較為有限，適合小規(guī)模數(shù)據(jù)處理和模型開發(fā)，但對(duì)于大規(guī)模分布式計(jì)算支持有限，因此不適合大型項(xiàng)目，在大型項(xiàng)目中，程序代碼管理和版本控制相對(duì)困難，且其具有依賴性管理的缺點(diǎn)，對(duì)于有大量外部依賴的項(xiàng)目，管理和安裝庫可能較為繁瑣。 2. Google Colab Google Colab是基于Jupyter Notebook的云開發(fā)環(huán)境，由Google提供。用戶可以免費(fèi)使用GPU和TPU資源進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)。 Google Colab在云運(yùn)行，所有操作都在Google的服務(wù)器上進(jìn)行，無需本地安裝任何軟件，且擁有免費(fèi)GPU/TPU支持，用戶可以免費(fèi)使用Google的GPU和TPU進(jìn)行加速計(jì)算，適合訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，并與Google Drive集成，便于文件存儲(chǔ)和共享，支持直接讀寫Google Drive中的數(shù)據(jù)，并支持實(shí)時(shí)共享，可輕松與他人共享筆記文件，并共同編輯。 Google Colab具有無需配置的優(yōu)點(diǎn)，即用即開，無需在本地設(shè)置環(huán)境。且其資源豐富，可提供免費(fèi)的計(jì)算資源，適合小規(guī)模深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，并具有良好的合作性，支持多人協(xié)作，適合團(tuán)隊(duì)合作和教學(xué)場景。 不過，Google Colab的免費(fèi)版的計(jì)算資源有限，尤其在長時(shí)間訓(xùn)練時(shí)容易被中斷，且文件管理不便，雖然與Google Drive集成，但對(duì)于大型項(xiàng)目的文件管理仍不如本地化工具便捷，且所有操作都依賴于穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接，無法在脫機(jī)環(huán)境中使用。 3. 其他 市面上還有多種機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境，像是Anaconda便是一個(gè)免費(fèi)開源的Python和R語言發(fā)行版，專為數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)，它包含了多種數(shù)據(jù)分析工具和Jupyter Notebook等開發(fā)環(huán)境。 Visual Studio Code則是由Microsoft開發(fā)的一款開源程序代碼編輯器，通過安裝Python擴(kuò)展，可以轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋�(gè)功能強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境。 AWS SageMaker是由Amazon Web Services（AWS）提供的全托管機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，適合開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。 PyCharm是由JetBrains開發(fā)的專業(yè)Python IDE，提供了強(qiáng)大的程序代碼編寫、調(diào)試和測試工具，廣泛應(yīng)用于Python開發(fā)和機(jī)器學(xué)習(xí)。 這些開發(fā)環(huán)境各具特色，選擇哪一個(gè)取決于你的需求、技能水平、項(xiàng)目規(guī)模以及對(duì)硬件和資源的需求。 
結(jié)語 嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)的特性為許多應(yīng)用場景帶來了突破性的發(fā)展，它的高效、低功耗和實(shí)時(shí)計(jì)算能力，使得邊緣設(shè)備能夠獨(dú)立執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析與決策過程。隨著硬件技術(shù)的進(jìn)步和開發(fā)工具的不斷優(yōu)化，嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍將持續(xù)擴(kuò)展，從智能城市、醫(yī)療設(shè)備到自動(dòng)駕駛和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。未來，隨著軟件開發(fā)環(huán)境變得更加友好和開源工具的廣泛使用，開發(fā)者將能更容易地將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到嵌入式系統(tǒng)中，促進(jìn)創(chuàng)新技術(shù)的落地與普及。 |
