作者：DigiKey Editor

在許多嵌入式系統中，必須采用嵌入式機器學習（Embedded Machine Learning）技術，這是指將機器學習模型部署在資源受限的設備（如微控制器、物聯網設備和智能傳感器）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習的應用特性，以及常見的機器學習開發軟件與開發環境。

嵌入式機器學習的應用特性與優勢

由于嵌入式設備通常要求極低的功耗，以延長電池壽命，這對于邊緣設備特別重要，且嵌入式機器學習需要能夠在設備本地進行實時數據處理和決策，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，這要求機器學習模型必須進行高度優化。此外，許多嵌入式機器學習應用是在邊緣設備上運行，避免將數據發送到云處理，減少了網絡帶寬的需求和隱私風險。因此嵌入式機器學習通常針對特定應用場景進行優化，如語音識別、圖像分類或設備故障檢測等。

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，嵌入式機器學習能夠提供極低的響應時間，可降低延遲，適合需要實時反應的應用，如自動駕駛或工業自動化。此外，邊緣計算的數據不需要發送到云，除了降低了數據泄露的風險，有助于保護用戶隱私之外，還減少了對云服務的依賴，從而降低了運營成本，尤其是在大規模應用中，成效更為顯著。另一方面，嵌入式設備可以在無網絡連接的情況下脫機運行機器學習模型，這對于遠程或邊緣環境中特別有價值。

不過，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習模型，這要求對模型進行剪枝、量化等優化，且由于需要對模型進行高度優化，確保其在資源受限的環境中高效運行，這便增加了開發難度和時間。此外，嵌入式設備通常部署在現場，進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，且由于存儲空間有限，嵌入式機器學習通常只能處理較小的數據集或進行簡化的數據處理，這可能影響到模型的性能。

總體而言，嵌入式機器學習的優勢在于能夠提供實時、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的挑戰。隨著硬件技術的進步和更高效的模型優化技術的發展，嵌入式機器學習的應用場景正在迅速擴展。

常見的機器學習軟件特性與優缺點

常見的機器學習軟件有相當多種類，每一種都有其獨特的特性、優點和缺點。以下是一些主流的機器學習軟件及其特性介紹。

1. TensorFlow

TensorFlow是由Google開發的一個開源機器學習框架，主要用于構建和訓練深度學習模型。它支持多種編程語言，最常用的是Python，同時也支持C++、Java、Go等，TensorFlow在業界和學術界都具有廣泛的應用。

TensorFlow的早期版本使用靜態計算圖，允許在計算之前定義整個計算圖，方便優化和部署。從TensorFlow 2.0開始，支持實時執行模式，使得程序代碼更加直觀和易于調試。TensorFlow具備跨平臺支持，可在CPU、GPU、TPU等多種硬件上運行，支持從移動設備到大型服務器的多種環境，并具有豐富的生態系統，擁有大量的工具和擴展庫，如TensorBoard（可視化）、TensorFlow Lite（移動和嵌入式部署）、TensorFlow Serving（生產環境部署）等，并可透過XLA編譯程序和其他優化技術，提供高效的計算性能。

TensorFlow經過多年發展，社區相當活躍、文檔豐富、資源充足，具有成熟穩定的優點，且其強大的生態系統，可提供從開發到部署的全套解決方案，具有良好的生產環境支持，適合大規模、企業級應用，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習和使用。

不過，TensorFlow的學習曲線較為陡峭，相較于其他框架，初學者可能需要更多時間適應，且在某些情況下，實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開發的一個開源深度學習框架，具有動態計算圖特性，受到研究社區的廣泛歡迎。它主要使用Python開發，但也提供了C++界面。

PyTorch允許在運行時動態建構計算圖，方便調試和靈活構建模型，其較易于使用，語法簡潔，貼近Python風格，適合快速原型開發，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，方便在生產環境中使用，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具有靈活性高的優點，動態計算圖使得模型構建和修改非常直觀，且相當易于學習和使用，對于有Python經驗的開發者來說，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中實現，加上由于采用動態圖，調試過程更為簡單直觀。

不過，PyTorch在生產部署支持上相對較弱，早期版本在生產環境部署方面不如TensorFlow，但隨著TorchScript的發展，這一點有所改善。PyTorch的生態系統相對較小，雖然社群活躍，但整體生態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題。

3. 其他

市面上還有相當多種的機器學習軟件，像是scikit-learn是一個用于傳統機器學習的Python開源庫，基于SciPy和NumPy構建，提供了各種分類、回歸、聚類算法，以及數據預處理和模型評估工具。

Keras則是一個高層次的神經網絡API，最初由Fran?ois Chollet開發，旨在快速構建和實驗深度學習模型。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是一個靈活高效的開源深度學習框架，由多家公司和社區共同開發，Amazon選擇其作為主要的深度學習框架之一。MXNet支持多種程序語言接口，包括Python、Scala、C++、R、Java等。

總體來說，選擇適合的機器學習軟件取決于多種因素，包括項目的需求、開發者的熟悉程度、部署環境和資源限制等。對于深度學習項目，TensorFlow和PyTorch是主要的選擇，各有優勢；而對于傳統機器學習任務，scikit-learn是首選，Keras適合快速原型開發和初學者，而MXNet則在特定場景下具備優勢，了解軟件各自的特性和適用場景，有助于更有效地完成機器學習任務。

機器學習開發環境的模型軟硬件組合

機器學習開發環境是指用于設計、構建、訓練、調試和部署機器學習模型的軟硬件組合。這些開發環境可以是本地化的桌面應用，也可以是基于云的平臺。以下是幾個常見的機器學習開發環境及其特性、優點和缺點。

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一個開源的交互式筆記本環境，允許用戶在瀏覽器中編寫和執行程序代碼、可視化數據、添加注釋等，它廣泛應用于數據科學和機器學習領域。

Jupyter Notebook支持交互式程序撰寫，用戶可以在單個筆記本中同時編寫程序代碼和查看結果，便于快速迭代和實驗，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擁有豐富的擴展和插件，支持通過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，且可在網頁上展示和運行。

Jupyter Notebook具有易于使用的優點，對于初學者和專業人士都很友好，簡單易學，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習。

不過，Jupyter Notebook的性能較為有限，適合小規模數據處理和模型開發，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，且其具有依賴性管理的缺點，對于有大量外部依賴的項目，管理和安裝庫可能較為繁瑣。

2. Google Colab

Google Colab是基于Jupyter Notebook的云開發環境，由Google提供。用戶可以免費使用GPU和TPU資源進行機器學習實驗。

Google Colab在云運行，所有操作都在Google的服務器上進行，無需本地安裝任何軟件，且擁有免費GPU/TPU支持，用戶可以免費使用Google的GPU和TPU進行加速計算，適合訓練深度學習模型，并與Google Drive集成，便于文件存儲和共享，支持直接讀寫Google Drive中的數據，并支持實時共享，可輕松與他人共享筆記文件，并共同編輯。

Google Colab具有無需配置的優點，即用即開，無需在本地設置環境。且其資源豐富，可提供免費的計算資源，適合小規模深度學習訓練，并具有良好的合作性，支持多人協作，適合團隊合作和教學場景。

不過，Google Colab的免費版的計算資源有限，尤其在長時間訓練時容易被中斷，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，且所有操作都依賴于穩定的網絡連接，無法在脫機環境中使用。

3. 其他

市面上還有多種機器學習開發環境，像是Anaconda便是一個免費開源的Python和R語言發行版，專為數據科學和機器學習而設計，它包含了多種數據分析工具和Jupyter Notebook等開發環境。

Visual Studio Code則是由Microsoft開發的一款開源程序代碼編輯器，通過安裝Python擴展，可以轉變為一個功能強大的機器學習開發環境。

AWS SageMaker是由Amazon Web Services（AWS）提供的全托管機器學習服務，適合開發者和數據科學家構建、訓練和部署機器學習模型。

PyCharm是由JetBrains開發的專業Python IDE，提供了強大的程序代碼編寫、調試和測試工具，廣泛應用于Python開發和機器學習。

這些開發環境各具特色，選擇哪一個取決于你的需求、技能水平、項目規模以及對硬件和資源的需求。

結語

嵌入式機器學習的特性為許多應用場景帶來了突破性的發展，它的高效、低功耗和實時計算能力，使得邊緣設備能夠獨立執行復雜的數據分析與決策過程。隨著硬件技術的進步和開發工具的不斷優化，嵌入式機器學習的應用范圍將持續擴展，從智能城市、醫療設備到自動駕駛和工業物聯網等領域。未來，隨著軟件開發環境變得更加友好和開源工具的廣泛使用，開發者將能更容易地將機器學習模型集成到嵌入式系統中，促進創新技術的落地與普及。

審核編輯 黃宇