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來(lái)源：Digikey 在許多嵌入式系統中，必須采用嵌入式機器學(xué)習（Embedded Machine Learning）技術(shù)，這是指將機器學(xué)習模型部署在資源受限的設備（如微控制器、物聯(lián)網(wǎng)設備和智能傳感器）上，這些設備通常具有有限的計算能力、存儲空間和功耗。本文將您介紹嵌入式機器學(xué)習的應用特性，以及常見(jiàn)的機器學(xué)習開(kāi)發(fā)軟件與開(kāi)發(fā)環(huán)境。 嵌入式機器學(xué)習的應用特性與優(yōu)勢 由于嵌入式設備通常要求極低的功耗，以延長(cháng)電池壽命，這對于邊緣設備特別重要，且嵌入式機器學(xué)習需要能夠在設備本地進(jìn)行實(shí)時(shí)數據處理和決策，以減少延遲，但嵌入式設備通常只有有限的計算能力（如低頻處理器）、存儲空間和內存，這要求機器學(xué)習模型必須進(jìn)行高度優(yōu)化。此外，許多嵌入式機器學(xué)習應用是在邊緣設備上運行，避免將數據發(fā)送到云處理，減少了網(wǎng)絡(luò )帶寬的需求和隱私風(fēng)險。因此嵌入式機器學(xué)習通常針對特定應用場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化，如語(yǔ)音識別、圖像分類(lèi)或設備故障檢測等。 許多嵌入式設備必須采用邊緣計算，由于數據處理在本地設備上完成，嵌入式機器學(xué)習能夠提供極低的響應時(shí)間，可降低延遲，適合需要實(shí)時(shí)反應的應用，如自動(dòng)駕駛或工業(yè)自動(dòng)化。此外，邊緣計算的數據不需要發(fā)送到云，除了降低了數據泄露的風(fēng)險，有助于保護用戶(hù)隱私之外，還減少了對云服務(wù)的依賴(lài)，從而降低了運營(yíng)成本，尤其是在大規模應用中，成效更為顯著(zhù)。另一方面，嵌入式設備可以在無(wú)網(wǎng)絡(luò )連接的情況下脫機運行機器學(xué)習模型，這對于遠程或邊緣環(huán)境中特別有價(jià)值。 不過(guò)，由于嵌入式設備的計算能力有限，難以運行復雜或大型的機器學(xué)習模型，這要求對模型進(jìn)行剪枝、量化等優(yōu)化，且由于需要對模型進(jìn)行高度優(yōu)化，確保其在資源受限的環(huán)境中高效運行，這便增加了開(kāi)發(fā)難度和時(shí)間。此外，嵌入式設備通常部署在現場(chǎng)，進(jìn)行遠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)，且由于存儲空間有限，嵌入式機器學(xué)習通常只能處理較小的數據集或進(jìn)行簡(jiǎn)化的數據處理，這可能影響到模型的性能。 總體而言，嵌入式機器學(xué)習的優(yōu)勢在于能夠提供實(shí)時(shí)、隱私保護和低功耗的解決方案，但也需要克服資源受限帶來(lái)的挑戰。隨著(zhù)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，嵌入式機器學(xué)習的應用場(chǎng)景正在迅速擴展。 常見(jiàn)的機器學(xué)習軟件特性與優(yōu)缺點(diǎn) 常見(jiàn)的機器學(xué)習軟件有相當多種類(lèi)，每一種都有其獨特的特性、優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。以下是一些主流的機器學(xué)習軟件及其特性介紹。 1. TensorFlow TensorFlow是由Google開(kāi)發(fā)的一個(gè)開(kāi)源機器學(xué)習框架，主要用于構建和訓練深度學(xué)習模型。它支持多種編程語(yǔ)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)界都具有廣泛的應用。 TensorFlow的早期版本使用靜態(tài)計算圖，允許在計算之前定義整個(gè)計算圖，方便優(yōu)化和部署。從TensorFlow 2.0開(kāi)始，支持實(shí)時(shí)執行模式，使得程序代碼更加直觀(guān)和易于調試。TensorFlow具備跨平臺支持，可在CPU、GPU、TPU等多種硬件上運行，支持從移動(dòng)設備到大型服務(wù)器的多種環(huán)境，并具有豐富的生態(tài)系統，擁有大量的工具和擴展庫，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(guò)XLA編譯程序和其他優(yōu)化技術(shù)，提供高效的計算性能。 TensorFlow經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，社區相當活躍、文檔豐富、資源充足，具有成熟穩定的優(yōu)點(diǎn)，且其強大的生態(tài)系統，可提供從開(kāi)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，適合大規模、企業(yè)級應用，并已獲得廣泛的社區支持，擁有大量的教程、示例和第三方資源可供學(xué)習和使用。 不過(guò)，TensorFlow的學(xué)習曲線(xiàn)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，且在某些情況下，實(shí)現相同功能所需的程序代碼量較多，其早期版本的復雜性較高，1.x版本的靜態(tài)計算圖概念對于新手不太友好，但在2.x版本中已有所改善。 2. PyTorch PyTorch是由Facebook AI Research開(kāi)發(fā)的一個(gè)開(kāi)源深度學(xué)習框架，具有動(dòng)態(tài)計算圖特性，受到研究社區的廣泛歡迎。它主要使用Python開(kāi)發(fā)，但也提供了C++界面。 PyTorch允許在運行時(shí)動(dòng)態(tài)建構計算圖，方便調試和靈活構建模型，其較易于使用，語(yǔ)法簡(jiǎn)潔，貼近Python風(fēng)格，適合快速原型開(kāi)發(fā)，且具有強大的GPU支持，可提供高效的GPU加速計算能力。PyTorch支持TorchScript，可將模型轉換為可部署的格式，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)計算圖使得模型構建和修改非常直觀(guān)，且相當易于學(xué)習和使用，對于有Python經(jīng)驗的開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，上手容易，結合活躍的研究社區，許多最新的研究和模型常常先在PyTorch中實(shí)現，加上由于采用動(dòng)態(tài)圖，調試過(guò)程更為簡(jiǎn)單直觀(guān)。 不過(guò)，PyTorch在生產(chǎn)部署支持上相對較弱，早期版本在生產(chǎn)環(huán)境部署方面不如TensorFlow，但隨著(zhù)TorchScript的發(fā)展，這一點(diǎn)有所改善。PyTorch的生態(tài)系統相對較小，雖然社群活躍，但整體生態(tài)系統規模和工具數量仍略遜于TensorFlow。此外，由于PyTorch更新頻繁，某些版本可能存在不穩定或兼容性問(wèn)題。 3. 其他 市面上還有相當多種的機器學(xué)習軟件，像是scikit-learn是一個(gè)用于傳統機器學(xué)習的Python開(kāi)源庫，基于SciPy和NumPy構建，提供了各種分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)算法，以及數據預處理和模型評估工具。 Keras則是一個(gè)高層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )API，最初由François Chollet開(kāi)發(fā)，旨在快速構建和實(shí)驗深度學(xué)習模型。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(kāi)源深度學(xué)習框架，由多家公司和社區共同開(kāi)發(fā)，Amazon選擇其作為主要的深度學(xué)習框架之一。MXNet支持多種程序語(yǔ)言接口，包括Python、Scala、C++、R、Java等。 總體來(lái)說(shuō)，選擇適合的機器學(xué)習軟件取決于多種因素，包括項目的需求、開(kāi)發(fā)者的熟悉程度、部署環(huán)境和資源限制等。對于深度學(xué)習項目，TensorFlow和PyTorch是主要的選擇，各有優(yōu)勢；而對于傳統機器學(xué)習任務(wù)，scikit-learn是首選，Keras適合快速原型開(kāi)發(fā)和初學(xué)者，而MXNet則在特定場(chǎng)景下具備優(yōu)勢，了解軟件各自的特性和適用場(chǎng)景，有助于更有效地完成機器學(xué)習任務(wù)。 機器學(xué)習開(kāi)發(fā)環(huán)境的模型軟硬件組合 機器學(xué)習開(kāi)發(fā)環(huán)境是指用于設計、構建、訓練、調試和部署機器學(xué)習模型的軟硬件組合。這些開(kāi)發(fā)環(huán)境可以是本地化的桌面應用，也可以是基于云的平臺。以下是幾個(gè)常見(jiàn)的機器學(xué)習開(kāi)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(kāi)源的交互式筆記本環(huán)境，允許用戶(hù)在瀏覽器中編寫(xiě)和執行程序代碼、可視化數據、添加注釋等，它廣泛應用于數據科學(xué)和機器學(xué)習領(lǐng)域。 Jupyter Notebook支持交互式程序撰寫(xiě)，用戶(hù)可以在單個(gè)筆記本中同時(shí)編寫(xiě)程序代碼和查看結果，便于快速迭代和實(shí)驗，并支持多種程序語(yǔ)言，雖然是以Python為主，但也支持R、Julia等多種編程語(yǔ)言。Jupyter Notebook擁有豐富的擴展和插件，支持通過(guò)Jupyter Extensions添加功能，如數據可視化、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(yè)上展示和運行。 Jupyter Notebook具有易于使用的優(yōu)點(diǎn)，對于初學(xué)者和專(zhuān)業(yè)人士都很友好，簡(jiǎn)單易學(xué)，具有良好的可視化支持，可結合Matplotlib、Seaborn等庫，便于數據分析和可視化，并具有廣泛的社區支持，以及大量的教程和示例資源可供學(xué)習。 不過(guò)，Jupyter Notebook的性能較為有限，適合小規模數據處理和模型開(kāi)發(fā)，但對于大規模分布式計算支持有限，因此不適合大型項目，在大型項目中，程序代碼管理和版本控制相對困難，且其具有依賴(lài)性管理的缺點(diǎn)，對于有大量外部依賴(lài)的項目，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(kāi)發(fā)環(huán)境，由Google提供。用戶(hù)可以免費使用GPU和TPU資源進(jìn)行機器學(xué)習實(shí)驗。 Google Colab在云運行，所有操作都在Google的服務(wù)器上進(jìn)行，無(wú)需本地安裝任何軟件，且擁有免費GPU/TPU支持，用戶(hù)可以免費使用Google的GPU和TPU進(jìn)行加速計算，適合訓練深度學(xué)習模型，并與Google Drive集成，便于文件存儲和共享，支持直接讀寫(xiě)Google Drive中的數據，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(wú)需配置的優(yōu)點(diǎn)，即用即開(kāi)，無(wú)需在本地設置環(huán)境。且其資源豐富，可提供免費的計算資源，適合小規模深度學(xué)習訓練，并具有良好的合作性，支持多人協(xié)作，適合團隊合作和教學(xué)場(chǎng)景。 不過(guò)，Google Colab的免費版的計算資源有限，尤其在長(cháng)時(shí)間訓練時(shí)容易被中斷，且文件管理不便，雖然與Google Drive集成，但對于大型項目的文件管理仍不如本地化工具便捷，且所有操作都依賴(lài)于穩定的網(wǎng)絡(luò )連接，無(wú)法在脫機環(huán)境中使用。 3. 其他 市面上還有多種機器學(xué)習開(kāi)發(fā)環(huán)境，像是Anaconda便是一個(gè)免費開(kāi)源的Python和R語(yǔ)言發(fā)行版，專(zhuān)為數據科學(xué)和機器學(xué)習而設計，它包含了多種數據分析工具和Jupyter Notebook等開(kāi)發(fā)環(huán)境。 Visual Studio Code則是由Microsoft開(kāi)發(fā)的一款開(kāi)源程序代碼編輯器，通過(guò)安裝Python擴展，可以轉變?yōu)橐粋�(gè)功能強大的機器學(xué)習開(kāi)發(fā)環(huán)境。 AWS SageMaker是由Amazon Web Services（AWS）提供的全托管機器學(xué)習服務(wù)，適合開(kāi)發(fā)者和數據科學(xué)家構建、訓練和部署機器學(xué)習模型。 PyCharm是由JetBrains開(kāi)發(fā)的專(zhuān)業(yè)Python IDE，提供了強大的程序代碼編寫(xiě)、調試和測試工具，廣泛應用于Python開(kāi)發(fā)和機器學(xué)習。 這些開(kāi)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、項目規模以及對硬件和資源的需求。 
結語(yǔ) 嵌入式機器學(xué)習的特性為許多應用場(chǎng)景帶來(lái)了突破性的發(fā)展，它的高效、低功耗和實(shí)時(shí)計算能力，使得邊緣設備能夠獨立執行復雜的數據分析與決策過(guò)程。隨著(zhù)硬件技術(shù)的進(jìn)步和開(kāi)發(fā)工具的不斷優(yōu)化，嵌入式機器學(xué)習的應用范圍將持續擴展，從智能城市、醫療設備到自動(dòng)駕駛和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。未來(lái)，隨著(zhù)軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境變得更加友好和開(kāi)源工具的廣泛使用，開(kāi)發(fā)者將能更容易地將機器學(xué)習模型集成到嵌入式系統中，促進(jìn)創(chuàng )新技術(shù)的落地與普及。 |
