1 簡介

近年來，人工智能（AI）技術(shù)的突破性進展為嵌入式系統(tǒng)帶來了新的生機。AI技術(shù)的融入使得嵌入式系統(tǒng)能夠更加智能地處理復雜任務(wù)， 如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。這種融合不僅提高了嵌入式系統(tǒng)的智能化水平，還極大地拓展了其應用范圍， 使得嵌入式系統(tǒng)在智能家居、智能交通、智能醫(yī)療等領(lǐng)域有了更深層次的運用。AI技術(shù)的嵌入，已經(jīng)成為未來嵌入式系統(tǒng)發(fā)展 的一個重要趨勢。踏入邊緣端部署的第一步，我們可以從一個經(jīng)典的機器學習案例——手寫數(shù)字識別開始。手寫數(shù)字識別是AI技術(shù)與嵌入式系統(tǒng)融合的一個直觀且易于理解的例子。它不僅展示了如何在資源受限的設(shè)備上運行復雜的AI算法，而且體現(xiàn)了將智能處理推向數(shù)據(jù)產(chǎn)生源的重要性，從而減少對云端計算的依賴。

2 基礎(chǔ)知識

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概覽

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計靈感來源于人類大腦的結(jié)構(gòu)。人腦由大量相互連接的神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元通過電信號傳遞信息，幫助我們處理和理解周圍的世界。模仿這一過程，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）利用軟件構(gòu)建的人工神經(jīng)元或節(jié)點來解決復雜問題。這些節(jié)點被組織成層，并通過計算系統(tǒng)執(zhí)行數(shù)學運算以求解問題。一個典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括三個主要部分：

輸入層：負責接收來自外部世界的原始數(shù)據(jù)，如圖像、聲音或文本等。輸入節(jié)點對這些數(shù)據(jù)進行初步處理后，將它們傳遞給下一層。

隱藏層：位于輸入層與輸出層之間，可以有一層或多層。每一層都會對接收到的數(shù)據(jù)進行分析和轉(zhuǎn)換，逐步提取特征直至形成抽象表示。隱藏層的數(shù)量和寬度決定了網(wǎng)絡(luò)的深度和復雜性。

輸出層：最終產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)的預測結(jié)果。根據(jù)任務(wù)的不同，輸出層可能包含單個節(jié)點（例如二分類問題中的0或1）或者多個節(jié)點（如多類別分類問題）。

為了更直觀地理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，我們可以使用在線工具A Neural Network Playground

當神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包含多個隱藏層時，它就被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN)，也即深度學習網(wǎng)絡(luò)。這類網(wǎng)絡(luò)通常擁有數(shù)百萬甚至更多的參數(shù)，使得它們能夠捕捉到數(shù)據(jù)內(nèi)部非常復雜的非線性關(guān)系。在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個節(jié)點之間的連接都有一個權(quán)重值，用來衡量兩個節(jié)點間的關(guān)聯(lián)強度；正權(quán)重表示激勵作用，而負權(quán)重則意味著抑制作用。較高的權(quán)重意味著該節(jié)點對其相鄰節(jié)點的影響更大。理論上講，足夠深且寬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎可以擬合任意類型的輸入輸出映射。然而，這種能力是以需要大量的訓練數(shù)據(jù)為代價的——相比起簡單的淺層網(wǎng)絡(luò)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往需要數(shù)百萬級別的樣本才能達到良好的泛化性能。

2.3 常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型

根據(jù)具體應用場景和技術(shù)特點，人們開發(fā)了多種不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）：最基礎(chǔ)的一種形式，其中數(shù)據(jù)僅沿單一方向流動，從輸入層經(jīng)過一系列隱藏層到達輸出層，不存在反饋路徑。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：特別擅長于圖像識別任務(wù)，因其特殊的濾波器設(shè)計能夠有效地捕捉圖像的空間結(jié)構(gòu)信息。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：適用于處理序列數(shù)據(jù)，比如自然語言處理中的句子或是時間序列分析中的股票價格走勢。RNN具備記憶功能，允許當前時刻的狀態(tài)依賴于之前時刻的狀態(tài)。

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM） 和門控循環(huán)單元（GRU）：作為RNN的改進版本，旨在克服傳統(tǒng)RNN中存在的梯度消失問題，從而更好地建模長時間跨度上的依賴關(guān)系。

生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）：由兩個子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，一個是生成器用于創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)樣本，另一個是判別器用來判斷這些樣本的真實性。兩者相互競爭，共同進化，最終實現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)合成。

2.4 模型優(yōu)化技術(shù)

在將深度學習模型部署到資源受限的環(huán)境中時，模型優(yōu)化技術(shù)扮演著至關(guān)重要的角色。這些技術(shù)旨在減少模型的大小、降低計算復雜度，并提高推理速度，同時盡量保持或最小化對模型準確性的負面影響。以下是三種常見的模型優(yōu)化技術(shù)：剪枝、量化和蒸餾。

2.4.1 剪枝（Pruning）

剪枝是一種通過移除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不重要或冗余的連接（權(quán)重）或節(jié)點來壓縮模型的技術(shù)。通常，剪枝是基于權(quán)重的絕對值大小來進行的，即認為較小的權(quán)重對于模型的重要性較低，可以被安全地刪除。

過程：

預訓練階段：首先訓練一個大型的初始模型。

剪枝階段：根據(jù)設(shè)定的標準（如閾值）去除部分權(quán)重或整個神經(jīng)元。

微調(diào)階段：對剪枝后的模型進行再訓練，以恢復可能因剪枝而損失的精度。

優(yōu)點：

顯著減少了模型參數(shù)的數(shù)量，從而降低了存儲需求和計算成本。

對于某些應用，可以通過剪枝實現(xiàn)更高的效率，尤其是在硬件加速器上。

挑戰(zhàn)：

剪枝可能會導致模型性能下降，因此需要仔細選擇剪枝策略并進行適當?shù)脑儆柧殹?/p>

高度非線性的問題中，簡單地剪枝可能會造成較大的準確率損失。

2.4.2 量化（Quantization）

模型量化是深度學習模型優(yōu)化的一種關(guān)鍵技術(shù)，旨在通過減少模型參數(shù)和激活值的數(shù)值精度來降低模型的存儲需求和計算復雜度。具體來說，量化通常涉及將浮點數(shù)（如32位或16位）表示的權(quán)重和激活轉(zhuǎn)換為低精度的數(shù)據(jù)類型（如8位整數(shù)或更低），從而實現(xiàn)模型壓縮和加速推理。

過程

（1）訓練后量化

這是最簡單的方法，直接應用于已經(jīng)訓練好的模型。過程如下：

統(tǒng)計分析：收集模型中所有層的激活和權(quán)重分布信息。

確定范圍：根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果確定量化范圍（例如最小值和最大值），以便將浮點數(shù)映射到整數(shù)區(qū)間。

應用量化：將浮點權(quán)重和激活值按照預定規(guī)則轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)。

校準（可選）：為了最小化量化誤差，可以通過少量數(shù)據(jù)集進行校準，調(diào)整量化參數(shù)。

這種方法的優(yōu)點是不需要重新訓練模型，但可能導致一定程度的精度損失。

（2）量化感知訓練

量化感知訓練在模型訓練階段就引入了量化操作。這意味著在整個訓練過程中，模型會“學習”如何更好地適應量化后的環(huán)境。 步驟包括：

模擬量化：在前向傳播時，模擬量化過程，即用低精度數(shù)值代替高精度數(shù)值來進行計算。

反向傳播與更新：在反向傳播期間，仍然使用原始浮點梯度進行參數(shù)更新，確保模型能夠正常收斂。

逐步量化：可以選擇性地先對某些層進行量化，觀察其影響后再決定是否對其他層也實施量化。

最終量化：完成訓練后，將模型完全轉(zhuǎn)換為量化版本。

這種方法通常能保留更多的模型精度，因為模型已經(jīng)在訓練中學會了應對量化帶來的變化。

優(yōu)點：

顯著降低模型的存儲需求和計算復雜度。

在特定硬件（如GPU、NPU）上運行時，可以大幅提升推理速度。

挑戰(zhàn)：

可能會導致一定的精度損失，盡管這種損失通常是可控的。

不同類型的模型和任務(wù)對量化敏感度不同，需謹慎評估。

2.4.3 蒸餾（Knowledge Distillation）

蒸餾，也稱為知識遷移，是一種通過“教師”模型指導“學生”模型學習的方法。“教師”模型通常是更大、更復雜的模型，具有較高的準確性；而“學生”模型則設(shè)計得更加緊湊，以便于部署?！敖處煛钡妮敵觯ㄜ?a target="_blank">標簽）作為額外信息傳遞給“學生”，幫助其學習。

過程：

教師模型訓練：先訓練出一個高性能但可能過于龐大的教師模型。

學生模型訓練：使用教師模型的輸出作為監(jiān)督信號，訓練一個較小的學生模型，使其模仿教師的行為。

混合損失函數(shù)：結(jié)合硬標簽（原始目標值）與軟標簽（教師預測），構(gòu)成最終的損失函數(shù)用于訓練學生模型。

優(yōu)點：

可以在幾乎不影響預測質(zhì)量的情況下大幅減小模型規(guī)模。

學生模型繼承了教師的知識，能夠在資源受限的設(shè)備上高效運行。

挑戰(zhàn)：

設(shè)計有效的教學策略以及選擇合適的損失函數(shù)是關(guān)鍵。

教師模型的質(zhì)量直接影響到學生的學習效果，因此需要高質(zhì)量的教師模型。

2.5 ONNX

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一種用于在各種深度學習框架之間轉(zhuǎn)換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的開放格式。它允許用戶將訓練好的模型從深度學習框架轉(zhuǎn)換為其他框架，或者將模型從一種框架轉(zhuǎn)換為另一種框架。借助它支持不同的人工智能框架（如 PyTorch、MXNet）采用相同格式存儲模型數(shù)據(jù)并交互。

在沒有ONNX之前，每個深度學習框架都有其自己的模型格式，這導致了所謂的“框架鎖定”問題——即一旦選擇了某個框架進行開發(fā)，就很難將模型遷移到其他框架中去。ONNX通過定義一種標準化的模型交換格式打破了這種限制，允許模型在PyTorch、TensorFlow、MXNet等流行框架之間自由轉(zhuǎn)換。這意味著開發(fā)者可以根據(jù)項目需求靈活選擇最適合的工具鏈，而不必擔心后期遷移的成本。對于那些希望快速迭代并優(yōu)化模型的企業(yè)和個人開發(fā)者而言，ONNX極大地簡化了從研究到生產(chǎn)的路徑。例如，研究人員可以在一個框架中設(shè)計并訓練模型，而工程師則可以輕松地將該模型轉(zhuǎn)換為另一種更適合生產(chǎn)環(huán)境的框架來部署。此外，許多推理引擎和硬件加速器也支持ONNX格式，從而進一步加快了模型部署的速度。

在凌智視覺模塊中模型轉(zhuǎn)換就比較簡單，我們只需要點擊運行即可，下面是具體的代碼。

%cd /home/aistudio/PaddleX!pip uninstall -y paddle2onnx!pip install paddle2onnx -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com!paddle2onnx --model_dir ./output/best_model/inference \ --model_filename inference.pdmodel \ --params_filename inference.pdiparams \ --save_file ${MODEL_NAME}.onnx \ --deploy_backend rknn!cp ${MODEL_NAME}.onnx /home/aistudio/output%cd /home/aistudio/LockzhinerVisionModule然后使用 LockzhinerVisionModule 模型轉(zhuǎn)換工具，將 ONNX 模型轉(zhuǎn)換為 RKNN 模型。# 將 FP32 ONNX 模型轉(zhuǎn)換為 RKNN 模型import osdef list_image_files(directory, output_file): with open(output_file, 'w') as f: for root, dirs, files in os.walk(directory): for file in files: if file.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): abs_path = os.path.abspath(os.path.join(root, file)) f.write(abs_path + '\n')directory_path = '/home/aistudio/data/Dataset' # 替換為你的目錄路徑output_file_path = 'dataset.txt' # 輸出文件名list_image_files(directory_path, output_file_path)!pip install onnxslim!python utils/export.py \ --config_path=./configs/${MODEL_NAME}.yaml \ --model_load_path=/home/aistudio/output/${MODEL_NAME}.onnx \ --model_save_path=/home/aistudio/output/${MODEL_NAME}.rknn \ --target_platform=RV1106

2.6 邊緣端部署需考慮因素

邊緣計算是一種將數(shù)據(jù)處理任務(wù)盡可能靠近數(shù)據(jù)源執(zhí)行的計算模式，其主要目的是減少延遲、節(jié)省帶寬，并增強隱私保護。與依賴遠程數(shù)據(jù)中心進行數(shù)據(jù)處理和存儲的傳統(tǒng)云計算不同，邊緣計算讓智能處理更貼近用戶或傳感器，帶來了顯著的優(yōu)勢：

低延遲：由于減少了數(shù)據(jù)往返云端的時間，邊緣計算可以實現(xiàn)近乎即時的數(shù)據(jù)處理和響應。

帶寬優(yōu)化：通過在本地處理數(shù)據(jù)，邊緣計算減少了需要上傳到云端的數(shù)據(jù)量，從而降低了通信成本和網(wǎng)絡(luò)負載。

隱私與安全：敏感數(shù)據(jù)可以在本地處理，而不必傳輸?shù)酵獠糠?wù)器，這有助于更好地保護用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。

然而，邊緣計算也帶來了獨特的挑戰(zhàn)，特別是在資源受限的嵌入式系統(tǒng)中部署復雜的AI模型時。為了確保神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠在邊緣設(shè)備上高效運行，必須考慮以下關(guān)鍵因素：

（1）硬件性能限制

邊緣設(shè)備通常配備有較低功耗的處理器（如CPU或GPU），這意味著它們的計算能力有限。對于深度學習模型而言，這可能是一個瓶頸。因此，選擇合適的硬件加速器變得至關(guān)重要，比如神經(jīng)處理單元（NPU）、數(shù)字信號處理器（DSP）等，這些專用硬件可以顯著提高推理速度，同時保持較低的功耗。

（2）內(nèi)存容量

內(nèi)存大小直接關(guān)系到模型的復雜度和可加載性。大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往需要大量的RAM來存儲權(quán)重和其他參數(shù)。對于內(nèi)存有限的小型嵌入式系統(tǒng)來說，這可能意味著無法支持過于復雜的模型。因此，在設(shè)計階段就需要權(quán)衡模型精度與所需資源之間的關(guān)系，必要時簡化模型結(jié)構(gòu)以適應目標平臺。

（3）功耗管理

許多邊緣設(shè)備依靠電池供電，這意味著長時間運行高能耗的應用程序會導致電量快速耗盡。為了延長續(xù)航時間，開發(fā)者應該采用節(jié)能算法和技術(shù)，例如量化、剪枝等方法來降低模型對計算資源的需求。此外，還可以利用動態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)（DVFS）技術(shù)根據(jù)實際工作負載調(diào)整處理器的工作狀態(tài)，進一步節(jié)約電力。

（4）存儲空間

盡管現(xiàn)代邊緣設(shè)備擁有一定的內(nèi)部存儲，但深度學習框架及相關(guān)庫可能會占用大量空間。特別是當涉及到預訓練模型時，文件大小可能相當可觀。因此，壓縮模型或者精簡依賴項成為了一個重要的考量點。使用輕量級框架、去除不必要的功能模塊以及應用模型壓縮技術(shù)（如量化感知訓練）都是有效的解決方案。

3 部署

3.1 準備工作

在進行模型的部署之前，我們首先需要確認自己手上的模塊的支持哪些算子、支持什么類型的量化（int4/int8/fp16/混合精度）、內(nèi)存大小等參數(shù)，對于手上的板子有一個全面的了解。在進行部署時，我們常常將訓練的模型轉(zhuǎn)化成onnx中間文件，再根據(jù)硬件設(shè)備要求的轉(zhuǎn)化成硬件要求的模型文件。在本次實驗中，我使用的模塊是凌智視覺模塊(Lockzhiner Vision Module) ，這個模塊是福州市凌睿智捷電子有限公司聯(lián)合百度飛槳傾力打造的一款高集成度人工智能視覺模塊，專為邊緣端人工智能和機器視覺應用而設(shè)計，模塊的參數(shù)如下圖所示。

這個模塊有著一個很吸引人的特點與飛槳低代碼開發(fā)工具 PaddleX 完美適配，配合飛槳星河社區(qū) Al Studio, 可以實現(xiàn)一鍵訓練；配合凌智視覺算法部署庫，用戶可以實現(xiàn)一鍵部署，減少我們在模型部署時遇到的疑難雜癥。如果遇到問題，可以去廠家開源倉庫提交問題。凌智視覺模塊Gitee鏈接

3.2 模型轉(zhuǎn)換

廢話不多說，試一試這個低代碼平臺是否真的如宣傳所說的那樣容易使用。在 百度飛槳的 AiStudio 中，搜索【PaddleX】在凌智視覺模塊上部署手寫數(shù)字分類模型如果說有自己制作數(shù)據(jù)的話，需要將數(shù)據(jù)上傳，然后在修改全局配置項，修改數(shù)據(jù)集地址以及對應的類別數(shù)。

按照廠家提供的配置直接進行訓練轉(zhuǎn)換。

模型的訓練時間大概為半個小時，訓練完成后，會自動生成一個rknn模型文件，

3.3 部署結(jié)果

模型的推理結(jié)果如下圖所示