介紹

此頁面可幫助您在Raspberry Pi或Google Coral或Jetson Nano等替代品上構(gòu)建深度學習模式。有關(guān)深度學習及其限制的更多一般信息，請參閱深度學習。本頁更多地介紹一般原則，因此您可以很好地了解它的工作原理以及您的網(wǎng)絡可以在哪個板上運行。有關(guān)軟件安裝的分步方法，請參見 Raspberry Pi 4 和替代品的深度學習軟件。

Tensor

一個廣泛使用的深度學習軟件包是TensorFlow。讓我們從名稱開始。什么是tensor？
你可以有一個數(shù)字列表。這在數(shù)學中稱為向量。

如果向此列表添加維度，則會得到一個矩陣。

例如，通過這種方式，您可以顯示黑白圖像。每個值代表一個像素值。行數(shù)等于高度，列數(shù)與圖像的寬度匹配。如果你再次向矩陣添加一個額外的維度，你會得到一個tensor。

彼此重疊的 2D 矩陣堆棧?；蛘邠Q句話說，一個矩陣，其中各個數(shù)字被一個向量所取代，一個數(shù)字列表。例如 RGB 圖片。每個單獨的像素（矩陣中的元素）由三個元素組成;一個 R、G 和 B 分量。 這是tensor（n維數(shù)字數(shù)組）的最簡化定義。

TensorFlow和數(shù)學中的張量之間的定義存在細微差異。
在數(shù)學中，tensor不僅僅是矩陣中的數(shù)字集合。在這里，tensor必須遵守某些變換規(guī)則。這些規(guī)則與在不改變其結(jié)果的情況下改變tensor所在的坐標系有關(guān)。大多數(shù)tensor都是 3D 的，并且具有與 Rubric 立方體相同數(shù)量的元素。每個單獨的立方體通過一組正交向量預測物理對象在應力（tensor）下將如何變形。
如果觀察者在現(xiàn)實世界中占據(jù)另一個位置，物體本身的變形不會改變;顯然，它仍然是同一個對象。但是，給定此新位置，所有向量或公式都將更改。它們將以變形的結(jié)果保持不變的方式發(fā)生變化?？梢园阉胂蟪蓛勺斨g的距離。無論你站在哪里，這都不會改變。然而，從你的位置到這些頂部繪制矢量會根據(jù)你的位置、你的原點而變化。

在tensor的上下文中，甚至還有第三個含義，即神經(jīng)tensor網(wǎng)絡。
這個特殊神經(jīng)網(wǎng)絡中的tensor在兩個實體之間建立了關(guān)系。狗有尾巴，狗是哺乳動物，哺乳動物需要氧氣等。

最后兩個定義只是為了完整起見而給出的。許多人認為TensorFlow與這些解釋之一有關(guān)。事實并非如此。

重量矩陣

TensorFlow和其他深度學習軟件最重要的構(gòu)建塊是n維數(shù)組。本節(jié)介紹這些數(shù)組的用法。每個深度學習應用程序都由給定的神經(jīng)節(jié)點拓撲組成。每個神經(jīng)節(jié)點通常構(gòu)造如下。

每個輸入乘以一個權(quán)重并相加。與偏差一起，結(jié)果進入激活函數(shù)φ。這可以是簡單的步進運算，也可以是更復雜的函數(shù)，例如雙曲正切。

輸出是網(wǎng)絡中下一層的輸入。網(wǎng)絡可以由許多層組成，每層都有數(shù)千個單獨的神經(jīng)元。
如果您查看一個層，則相同的輸入數(shù)組可以應用于不同的權(quán)重數(shù)組。每個都有不同的結(jié)果，以便可以從單個輸入中提取各種特征。

在上面的網(wǎng)絡中，四個輸入（黃色）都完全連接到第一層的四個神經(jīng)元（藍色）。它們連接到下一層的五個神經(jīng)元。跟隨另一個由六個神經(jīng)元組成的內(nèi)層。經(jīng)過連續(xù)兩層四層和三層后，達到具有三個通道的輸出（橙色）。
這樣的方案導致向量矩陣乘法。

這里，四個值（x，y，z，w）的輸入層與權(quán)重矩陣相乘。x 輸入的權(quán)重 a，b，c，d，導致輸出端出現(xiàn) x'。y' 輸出的權(quán)重 e，f，g，h 等。還有其他方法可以描述這種乘法，例如，

其中 v 是輸入向量 （x，y，z，w），v' 是輸出 （x'，y'，z'）。 向量矩陣乘法是 TensorFlow 中執(zhí)行最多的操作之一，因此得名。

GPU

在將所有點放在一起之前，首先在 GPU 硬件中繞道而行。GPU 代表圖形處理單元，一種最初設計用于將 CPU 從沉悶的屏幕渲染任務中解放出來的設備。 多年來，GPU變得更加強大。如今，它們擁有超過21億個晶體管，能夠執(zhí)行大規(guī)模的并行計算。 特別是在計算屏幕上每個像素的游戲中，需要這些計算能力。 移動查看器的位置時，例如，當英雄開始運行時，必須重新計算所有頂點。而這每秒25次以獲得平滑過渡。每個頂點都需要旋轉(zhuǎn)和平移。公式為：

這里 （x，y，z，w） 是 3D 中的初始像素位置，（x'，y'，z'，w'） 是矩陣運算后的新位置。如您所見，這種類型的算術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡相同。還有另一個興趣點。當你看x'時，它是四個乘積（ax+by+cz+dw）的總和。另一方面，y' 也是一個求和 （ex+fy+gz+hw）。但是要計算y'，不需要知道決定x'（a，b，c和d）的值。它們彼此無關(guān)。您可以同時計算 x'和 y'。還有 z' 和 w' 就此而言。理論上，與其他結(jié)果沒有關(guān)系的每個計算都可以同時執(zhí)行。因此，GPU 的非常并行的架構(gòu)。當今（2023 年）最快的 GPU 每秒能夠達到驚人的 125 TFLOP。
這就是 GPU 加速背后的整個想法。將所有張量傳輸?shù)?GPU 內(nèi)存，并讓設備在花費 CPU 的一小部分時間內(nèi)執(zhí)行所有矢量矩陣計算。如果沒有令人印象深刻的GPU計算能力，深度學習幾乎是不可能的。

TPU

在深度學習的巨大市場潛力的推動下，一些制造商將GPU替換為TPU，即Tensor處理單元。除了矢量矩陣乘法，GPU 還有其他任務要做，例如頂點插值和著色、H264 壓縮、驅(qū)動 HDMI 顯示器等。通過僅將所有晶體管用于Tensor點積，吞吐量增加，功耗降低。第一代僅適用于 8 位整數(shù)，后者也適用于浮點數(shù)。下面嵌入式板上的 TPU 都是基于整數(shù)的，除了 Jetson Nano。在此處閱讀深入的文章。

GPU陷阱

關(guān)于 GPU 算術(shù)，必須考慮幾點。
首先，堅持矩陣。GPU 架構(gòu)專為這種操作而設計。編寫一個廣泛的 if-else 結(jié)構(gòu)對于 GPU 和整體性能來說是災難性的。
另一點是內(nèi)存交換會消耗很多效率。越來越多的數(shù)據(jù)從CPU內(nèi)存（圖像通常所在的位置）和GPU內(nèi)存的數(shù)據(jù)傳輸正在成為一個嚴重的瓶頸。您在 NVIDIA 的每個文檔中一遍又一遍地閱讀相同的內(nèi)容;矢量矩陣點積越大，執(zhí)行速度越快。
在這方面，請記住，Raspberry 及其替代品通常有一個用于 CPU 和 GPU 的大 RAM。它們僅共享相同的 DDR4 芯片。您的神經(jīng)網(wǎng)絡不僅必須適合程序內(nèi)存，而且還必須在 RAM 中留出空間，以便 CPU 內(nèi)核可以運行。這有時會對網(wǎng)絡或要識別的對象數(shù)量施加限制。在這種情況下，選擇另一塊具有更多 RAM 的電路板可能是唯一的解決方案。所有這些都與GPU具有內(nèi)存庫的PC中的圖形卡形成鮮明對比。
另一個區(qū)別是視頻卡上的 GPU 使用浮點或半浮點，有時也稱為小浮點。樹莓上的嵌入式 GPU 或替代板上的 TPU 使用 8 位或 16 位整數(shù)。您的神經(jīng)網(wǎng)絡必須適應這些格式。如果無法做到這一點，請選擇另一個具有浮點運算的板，例如 Jetson Nano。
最后一個建議，不要過多地超頻 GPU。它們以低于 CPU 的頻率正常工作。ARM內(nèi)核中的一些Mali GPU運行低至400 MHz。 超頻可以在冬季工作，但應用程序可能會在仲夏動搖。請記住，突然崩潰的是您在客戶端的視覺應用程序，而不是您簡單地重新啟動游戲。
當然，頁面上關(guān)于Raspberry上計算機視覺的評論也適用于這里。

Showstopper

您不能在 Raspberry Pi 或替代方案上訓練深度學習模型。如果您沒有計劃環(huán)游世界，則不會。這些板缺乏計算機能力來執(zhí)行訓練期間所需的大量浮點多加法。即使是Google Coral也無法訓練網(wǎng)絡，因為該板上的TPU僅適用于特殊的預編譯TensorFlow網(wǎng)絡。只有網(wǎng)絡中的最后一層可以稍作更改。盡管Jetson Nano具有浮點CUDA，但它仍然不能很好地在可接受的時間內(nèi)訓練網(wǎng)絡。一夜之間完成是NVIDIA在這里的建議。因此，最后，您只能在這些板上導入并運行已訓練的模型。

云服務

如前所述，訓練不是Raspberry Pi的選項，也不是任何其他小型SBC的選擇。但是，有一條逃生路線。所有主要的科技公司都有云服務。其中許多還包括運行配備 GPU 的 Linux 虛擬機的選項?，F(xiàn)在，您擁有了觸手可及的 CUDA 加速的最先進的 CPU。最好的免費服務之一是谷歌，GDrive 上有 15 GB 的免費空間，每天至少有 12 小時的免費計算機時間?，F(xiàn)在，只需一個簡單的 Raspberry Pi 就可以在一定程度上訓練您的深度學習模型。轉(zhuǎn)移訓練（部分調(diào)整重量而不改變拓撲）是可行的，因為這是一項相對容易的任務，您可以在幾個小時內(nèi)完成。另一方面，訓練復雜的 GAN 需要更多的資源。它可能會迫使您購買額外的電力。

實踐

第一步是安裝操作系統(tǒng)，通常是Linux的衍生產(chǎn)品，如Ubuntu或Debian。這是容易的部分。
困難的部分是安裝深度學習模型。您必須弄清楚是否需要任何其他庫（OpenCV）或驅(qū)動程序（GPU支持）。請注意，只有 Jetson Nano 支持 CUDA，這是 PC 上使用的大多數(shù)深度學習軟件包。如果您想加速神經(jīng)網(wǎng)絡，所有其他板都需要不同的 GPU 支持。Raspberry Pi 或替代方案的 GPU 驅(qū)動程序的開發(fā)是一個持續(xù)的過程。查看網(wǎng)絡上的社區(qū)。

最后一步是將神經(jīng)網(wǎng)絡降低到可接受的比例。著名的 AlexNet 每 幀具有原始的 2 .3億次浮點運算。這永遠不會在簡單的單個 ARM 計算機或移動設備上快速運行。大多數(shù)模型都有某種減少策略。YOLO有Tiny YOLO，Caffe有Caffe2，TensorFlow有TensorFlow Lite。它們都使用以下一種或多種技術(shù)。
減小輸入大小。較小的圖像在第一層上節(jié)省了大量計算。
減少要分類的對象數(shù)量;它修剪了許多內(nèi)層的大小。
盡可能將神經(jīng)網(wǎng)絡從浮點數(shù)移植到字節(jié)。這也大大降低了內(nèi)存負載。
另一種策略是將浮點數(shù)減少到單個比特，即XNOR網(wǎng)絡。 這里討論了這個迷人的想法。

樹莓派和替代品的比較。

Jetson Nano vs Google Coral vs Intel Neural stick，這里是比較。列表中的三個奇怪的是JeVois，Intel Neural Stick和Google Colar USB加速器。第一個有一個板載攝像頭，可以做很多事情，你可以在這里閱讀。
Intel Neural Stick和Google Colar 加速器是帶有特殊 TPU 芯片的 USB 加密狗，可執(zhí)行所有Tensor計算。Intel Neural Stick附帶一個工具集，用于將 TensorFlow、Caffe 或 MXNet 模型遷移到神經(jīng)棒的工作中間表示 （IR） 圖像中。
Google Coral與特殊的預編譯TensorFlow Lite網(wǎng)絡配合使用。如果神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲及其所需的操作可以在TensorFlow中描述，那么它可能在Google Coral上運行良好。但是，由于其少量的 1 GB RAM，內(nèi)存短缺仍然是一個問題。
Google USB加速器具有特殊的后端編譯器，可將TensorFlow Lite文件轉(zhuǎn)換為加密狗TPU的可執(zhí)行模型。

Jetson Nano是唯一具有浮點GPU加速功能的單板計算機。它支持大多數(shù)模型，因為所有框架如TensorFlow，Caffe，PyTorch，YOLO，MXNet和其他在給定時間都使用的CUDA GPU支持庫。價格也非常有競爭力。這與蓬勃發(fā)展的深度學習市場有關(guān)，英偉達不想失去其突出地位。
并非所有型號都可以在每臺設備上運行。大多數(shù)情況下是由于內(nèi)存不足或硬件和/或軟件不兼容。在這些情況下，可以使用多種解決方案。但是，它們的開發(fā)將非常耗時，并且結(jié)果通常會令人失望。

Benchmarks總是需要討論的。有些人可能會發(fā)現(xiàn)其他 FPS 使用相同的模型。這一切都與所使用的方法有關(guān)。我們使用Python，NVIDIA使用C++，谷歌使用他們的TensorFlow和TensorFlow Lite。Raspberry Pi 3 B+具有板載2.0 USB接口。兩種神經(jīng)棒都可以處理3.0，這意味著它們可以更快地執(zhí)行。另一方面，新的Raspberry Pi 4 B具有USB 3.0，與其前身相比，這將導致更高的FPS。

表中顯示的數(shù)字純粹是從輸入到輸出執(zhí)行所需的時間。不考慮其他過程，例如捕獲和縮放圖像。順便說一下，不使用超頻。

樹莓派和深度學習

我們在 GitHub 上放置了一個深度學習庫和幾個深度學習網(wǎng)絡。結(jié)合簡單的C++示例代碼，您可以在裸露的樹莓派上構(gòu)建深度學習應用程序。它非常用戶友好。此頁面上的更多信息。

上面是在裸樹莓派上運行的 TensorFlow Lite 模型（帶有 COCO 訓練集MobileNetV1_SSD 300x300）的印象。
使用像 Ubuntu 這樣的 64 位操作系統(tǒng)，如果您超頻到 24 FPS，您將獲得 1925MHz 。
使用像Raspbian這樣的常規(guī)32位系統(tǒng)，一旦超頻到17FPS，您將獲得2000MHz 。

樹莓派和最近的替代品

下面在Raspberry Pi和適合實現(xiàn)深度學習模型的最新替代方案之間進行選擇。 大多數(shù)芯片上都有廣泛的GPU或TPU硬件。請注意，報價是從 2023 年 1 月開始的，即全球芯片嚴重短缺之前的價格。GPU 速度以 TOPS 表示，代表 Tera Operations P er Second。當然，最高分將是當您使用 8 位整數(shù)時。大多數(shù)供應商給出這個 8 位分數(shù)。如果你想在TFLOPS（Tera Floating Operations Per S econd）中有一個印象，請將數(shù)字除以四。雖然有些GPU不能處理單個8位，比如Jetson Nano，但分數(shù)仍然在TOPS，只是出于比較的原因。

單個微型 （40x48 mm） 可插拔模塊，具有完整的 I/O 和Edge TPU加速器。

審核編輯黃宇