嵌入式机器学习的应用特性与软件开发环境

作者：DigiKey Editor

在许多嵌入式系统中，必须采用嵌入式机器学习（Embedded Machine Learning）技术，这是指将机器学习模型部署在资源受限的设备（如微控制器、物联网设备和智能传感器）上，这些设备通常具有有限的计算能力、存储空间和功耗。本文将您介绍嵌入式机器学习的应用特性，以及常见的机器学习开发软件与开发环境。

嵌入式机器学习的应用特性与优势

由于嵌入式设备通常要求极低的功耗，以延长电池寿命，这对于边缘设备特别重要，且嵌入式机器学习需要能够在设备本地进行实时数据处理和决策，以减少延迟，但嵌入式设备通常只有有限的计算能力（如低频处理器）、存储空间和内存，这要求机器学习模型必须进行高度优化。此外，许多嵌入式机器学习应用是在边缘设备上运行，避免将数据发送到云处理，减少了网络带宽的需求和隐私风险。因此嵌入式机器学习通常针对特定应用场景进行优化，如语音识别、图像分类或设备故障检测等。

许多嵌入式设备必须采用边缘计算，由于数据处理在本地设备上完成，嵌入式机器学习能够提供极低的响应时间，可降低延迟，适合需要实时反应的应用，如自动驾驶或工业自动化。此外，边缘计算的数据不需要发送到云，除了降低了数据泄露的风险，有助于保护用户隐私之外，还减少了对云服务的依赖，从而降低了运营成本，尤其是在大规模应用中，成效更为显著。另一方面，嵌入式设备可以在无网络连接的情况下脱机运行机器学习模型，这对于远程或边缘环境中特别有价值。

不过，由于嵌入式设备的计算能力有限，难以运行复杂或大型的机器学习模型，这要求对模型进行剪枝、量化等优化，且由于需要对模型进行高度优化，确保其在资源受限的环境中高效运行，这便增加了开发难度和时间。此外，嵌入式设备通常部署在现场，进行远程更新或模型替换可能较为困难，需要考虑固件更新等技术，且由于存储空间有限，嵌入式机器学习通常只能处理较小的数据集或进行简化的数据处理，这可能影响到模型的性能。

总体而言，嵌入式机器学习的优势在于能够提供实时、隐私保护和低功耗的解决方案，但也需要克服资源受限带来的挑战。随着硬件技术的进步和更高效的模型优化技术的发展，嵌入式机器学习的应用场景正在迅速扩展。

常见的机器学习软件特性与优缺点

常见的机器学习软件有相当多种类，每一种都有其独特的特性、优点和缺点。以下是一些主流的机器学习软件及其特性介绍。

1. TensorFlow

TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架，主要用于构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言，最常用的是Python，同时也支持C++、Java、Go等，TensorFlow在业界和学术界都具有广泛的应用。

TensorFlow的早期版本使用静态计算图，允许在计算之前定义整个计算图，方便优化和部署。从TensorFlow 2.0开始，支持实时执行模式，使得程序代码更加直观和易于调试。TensorFlow具备跨平台支持，可在CPU、GPU、TPU等多种硬件上运行，支持从移动设备到大型服务器的多种环境，并具有丰富的生态系统，拥有大量的工具和扩展库，如TensorBoard（可视化）、TensorFlow Lite（移动和嵌入式部署）、TensorFlow Serving（生产环境部署）等，并可透过XLA编译程序和其他优化技术，提供高效的计算性能。

TensorFlow经过多年发展，社区相当活跃、文档丰富、资源充足，具有成熟稳定的优点，且其强大的生态系统，可提供从开发到部署的全套解决方案，具有良好的生产环境支持，适合大规模、企业级应用，并已获得广泛的社区支持，拥有大量的教程、示例和第三方资源可供学习和使用。

不过，TensorFlow的学习曲线较为陡峭，相较于其他框架，初学者可能需要更多时间适应，且在某些情况下，实现相同功能所需的程序代码量较多，其早期版本的复杂性较高，1.x版本的静态计算图概念对于新手不太友好，但在2.x版本中已有所改善。

2. PyTorch

PyTorch是由Facebook AI Research开发的一个开源深度学习框架，具有动态计算图特性，受到研究社区的广泛欢迎。它主要使用Python开发，但也提供了C++界面。

PyTorch允许在运行时动态建构计算图，方便调试和灵活构建模型，其较易于使用，语法简洁，贴近Python风格，适合快速原型开发，且具有强大的GPU支持，可提供高效的GPU加速计算能力。PyTorch支持TorchScript，可将模型转换为可部署的格式，方便在生产环境中使用，且拥有丰富的社区资源，有大量的第三方库和资源，如fastai等。

PyTorch具有灵活性高的优点，动态计算图使得模型构建和修改非常直观，且相当易于学习和使用，对于有Python经验的开发者来说，上手容易，结合活跃的研究社区，许多最新的研究和模型常常先在PyTorch中实现，加上由于采用动态图，调试过程更为简单直观。

不过，PyTorch在生产部署支持上相对较弱，早期版本在生产环境部署方面不如TensorFlow，但随着TorchScript的发展，这一点有所改善。PyTorch的生态系统相对较小，虽然社群活跃，但整体生态系统规模和工具数量仍略逊于TensorFlow。此外，由于PyTorch更新频繁，某些版本可能存在不稳定或兼容性问题。

3. 其他

市面上还有相当多种的机器学习软件，像是scikit-learn是一个用于传统机器学习的Python开源库，基于SciPy和NumPy构建，提供了各种分类、回归、聚类算法，以及数据预处理和模型评估工具。

Keras则是一个高层次的神经网络API，最初由François Chollet开发，旨在快速构建和实验深度学习模型。Keras最初可用于多种后端（如TensorFlow、Theano、CNTK），但在TensorFlow 2.0中已被集成为其高层API。

Apache MXNet是一个灵活高效的开源深度学习框架，由多家公司和社区共同开发，Amazon选择其作为主要的深度学习框架之一。MXNet支持多种程序语言接口，包括Python、Scala、C++、R、Java等。

总体来说，选择适合的机器学习软件取决于多种因素，包括项目的需求、开发者的熟悉程度、部署环境和资源限制等。对于深度学习项目，TensorFlow和PyTorch是主要的选择，各有优势；而对于传统机器学习任务，scikit-learn是首选，Keras适合快速原型开发和初学者，而MXNet则在特定场景下具备优势，了解软件各自的特性和适用场景，有助于更有效地完成机器学习任务。

机器学习开发环境的模型软硬件组合

机器学习开发环境是指用于设计、构建、训练、调试和部署机器学习模型的软硬件组合。这些开发环境可以是本地化的桌面应用，也可以是基于云的平台。以下是几个常见的机器学习开发环境及其特性、优点和缺点。

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本环境，允许用户在浏览器中编写和执行程序代码、可视化数据、添加注释等，它广泛应用于数据科学和机器学习领域。

Jupyter Notebook支持交互式程序撰写，用户可以在单个笔记本中同时编写程序代码和查看结果，便于快速迭代和实验，并支持多种程序语言，虽然是以Python为主，但也支持R、Julia等多种编程语言。Jupyter Notebook拥有丰富的扩展和插件，支持通过Jupyter Extensions添加功能，如数据可视化、版本控制等，并支持共享和展示能力，笔记文件（.ipynb）易于共享，且可在网页上展示和运行。

Jupyter Notebook具有易于使用的优点，对于初学者和专业人士都很友好，简单易学，具有良好的可视化支持，可结合Matplotlib、Seaborn等库，便于数据分析和可视化，并具有广泛的社区支持，以及大量的教程和示例资源可供学习。

不过，Jupyter Notebook的性能较为有限，适合小规模数据处理和模型开发，但对于大规模分布式计算支持有限，因此不适合大型项目，在大型项目中，程序代码管理和版本控制相对困难，且其具有依赖性管理的缺点，对于有大量外部依赖的项目，管理和安装库可能较为繁琐。

2. Google Colab

Google Colab是基于Jupyter Notebook的云开发环境，由Google提供。用户可以免费使用GPU和TPU资源进行机器学习实验。

Google Colab在云运行，所有操作都在Google的服务器上进行，无需本地安装任何软件，且拥有免费GPU/TPU支持，用户可以免费使用Google的GPU和TPU进行加速计算，适合训练深度学习模型，并与Google Drive集成，便于文件存储和共享，支持直接读写Google Drive中的数据，并支持实时共享，可轻松与他人共享笔记文件，并共同编辑。

Google Colab具有无需配置的优点，即用即开，无需在本地设置环境。且其资源丰富，可提供免费的计算资源，适合小规模深度学习训练，并具有良好的合作性，支持多人协作，适合团队合作和教学场景。

不过，Google Colab的免费版的计算资源有限，尤其在长时间训练时容易被中断，且文件管理不便，虽然与Google Drive集成，但对于大型项目的文件管理仍不如本地化工具便捷，且所有操作都依赖于稳定的网络连接，无法在脱机环境中使用。

3. 其他

市面上还有多种机器学习开发环境，像是Anaconda便是一个免费开源的Python和R语言发行版，专为数据科学和机器学习而设计，它包含了多种数据分析工具和Jupyter Notebook等开发环境。

Visual Studio Code则是由Microsoft开发的一款开源程序代码编辑器，通过安装Python扩展，可以转变为一个功能强大的机器学习开发环境。

AWS SageMaker是由Amazon Web Services（AWS）提供的全托管机器学习服务，适合开发者和数据科学家构建、训练和部署机器学习模型。

PyCharm是由JetBrains开发的专业Python IDE，提供了强大的程序代码编写、调试和测试工具，广泛应用于Python开发和机器学习。

这些开发环境各具特色，选择哪一个取决于你的需求、技能水平、项目规模以及对硬件和资源的需求。

结语

嵌入式机器学习的特性为许多应用场景带来了突破性的发展，它的高效、低功耗和实时计算能力，使得边缘设备能够独立执行复杂的数据分析与决策过程。随着硬件技术的进步和开发工具的不断优化，嵌入式机器学习的应用范围将持续扩展，从智能城市、医疗设备到自动驾驶和工业物联网等领域。未来，随着软件开发环境变得更加友好和开源工具的广泛使用，开发者将能更容易地将机器学习模型集成到嵌入式系统中，促进创新技术的落地与普及。

审核编辑 黄宇