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使用Google Coral和Raspberry Pi进行ML鸟类识别

消耗积分:0 | 格式:zip | 大小:0.00 MB | 2023-06-27

张伟

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描述

介绍

我最近买了一个我认为真正代表人工智能未来的新玩具。这是来自谷歌的珊瑚芯片。谷歌凭借其 Tensorflow 平台成为机器学习领域的领导者，现在他们正通过 Coral 芯片向机器学习的“边缘”迈进。这一点很重要，因为如果我们能够购买能够加速机器学习推理的低功耗、高性价比芯片，我们就可以以合理的价格在功耗极低的设备上运行 ML，例如无法运行机器学习的物联网设备。云（例如，因为他们没有连接，或者因为他们需要使用 ML 做出快速、自主的决策）。

谷歌将 Coral 芯片称为 TPU，即张量处理单元，因为它是一种定制芯片，旨在本地处理张量，这就是数据在神经网络中的表示方式。因为它的设计正是为了做到这一点，所以在进行神经网络“推理”所需的数学运算（即使用 ML 模型进行预测）时，它比仅使用标准 CPU 快得多。

购买和安装 Google Edge TPU

我从Mouser订购了 Coral USB 加速器。如果您喜欢机器学习，只需 60 美元就很有趣。当然，Coral 的主要想法是硬件制造商会将其构建到他们的产品中，但是使用 USB 加速器，您可以轻松地将其添加到您的 Pi 中。在这里，您可以看到我的 Pi 带有通过 USB 连接的 USB 加速器。

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要在 Raspberry Pi 上安装 Edge TPU，请按照以下说明进行操作。要查看的重要数字是运行 TFLITE 模型的时间，以毫秒为单位。

 

现在让我们看看运行在 Edge TPU 上的 TFLITE 模型识别的金翅雀。哇！模型的每次调用都在 7 毫秒内执行！这是在 Raspberry Pi（低功耗）ARM 处理器上运行所需时间的 1/20。

 

只是为了好玩，我尝试了谷歌警告我们的“最大工作频率”运行时。它将我的 ML 模型的执行时间缩短到 5 毫秒左右。因此，与标准 Edge TPU 运行时相比，执行时间减少了大约 25%，但与在 Pi 的 CPU 上运行模型的时间（140 毫秒）相比，在大多数情况下，节省 2 毫秒可能不值得额外的功耗。如果有机会，我会在“最大”运行时间运行一段时间后测量 TPU 的温度。也许我可以用它煮一个鸡蛋。


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