UP Squared + Intel神经计算棒带您走进AI世界

amy在梦游

背景

刚过去的2017年，人工智能（AI）毫无疑问的成为了最火爆的前沿领域。可以断定，2018年甚至往后的至少5年内，这种势头必将持续，并且节节攀高。什么是人工智能？百度百科做了很多很专业的解释，说得通俗易懂点，人工智能就是要让机器学会自主思考。

要做到这一步，其核心就是建立在大数据上的深度学习。大数据基本是依靠底蕴，底蕴越强的企业则越能提供机器学习的大而全、精而细的优质范本，而深度学习则依赖算法。打个通俗点的比方，你可以把人工智能看作是小孩养成记。决定小孩成长的高度，智商是一个因素，给小孩提供的成长环境（包括教学、资源等）则是另一个重要因素。对应过来，智商就如算法，成长环境等同于大数据，你能给机器提供多优秀的算法，多丰富优质的样本案例数据，就基本决定了机器在人工智能上达到的高度。

不同于传统观点认为的那样，“深度学习就一定需要高性能的GPU、TPU、FPGA等硬件平台，一定需要高速的网络带宽”，其实一个支持Linux系统的便携式硬件平台，如UP Board系列产品等，再加上一根Movidius神经计算棒便可以为那些想入门人工智能领域的学生、从业者提供一种边缘计算的深度学习可行性，当然，要是有摄像头等外设那无疑是锦上添花。

上手使用

都说耳听为虚，眼见为实，爱板网测评工程师对用UP Squared + 神经计算棒搭建的硬件平台进行了专业的测评。

硬件平台搭建：

1），1根神经计算棒（Intel MovidiusNeural Compute Stick，为方便，下文简称NCS）

2），1个搭载Ubuntu16.04系统版本的硬件平台-UPSquared

UP系列之UP Squared+ 神经计算棒

UP Squared搭载USB3.0，与NCS上的USB3.0接口搭配使用非常合适，能实现较高的传输速率（USB3.0 5Gbps VSUSB2.0高速480Mbps），在模型推理数据很大的情况下，UPSquared凭借高性能和低功耗特点的Intel® 奔腾™、赛扬™ CPU和4GB/8GB LPDDR4及32GB/64GB/128GBeMMC使其优势显而易见。

软件开发包：

·        Intel Movidius Neural Compute SDK（NCSDK）

·        Neural Compute Application Zoo (NC App Zoo)

目前，网上可以找到配套NCS使用的软件开发包主要有上面两个，放在Github上，用户很容易获取到，NCSDK属于官方提供发布的，很权威，里面包含了软件工具、API以及例程等资料，通过对这几个工具以及API的理解可以有效的了解NCS的工作原理；NC App Zoo是一个让用户可以分享自己使用NCS做的一些应用、模型的地方，这里主要讲下NCSDK中的几个重要的工具。

软件工具主要包括了mvNCCompile、mvNCProfile以及mvNCCheck：

·        mvNCCompile是将Caffe/TF模型转换为NCS可识别的graph文件

·        mvNCProfile是提供每层的数据用于评估Caffe/TF网络模型在NCS上的运行效率，辅助开发者优化网络模型结构

·        mvNCCheck是通过在NCS和Caffe/TF上运行网络比较推断的结果

API则是NCS计算神经棒的硬件调用接口，通过训练得到的网络模型可以使用mvNCCompile工具编译为能被NCS识别的graph文件，通过调用API，NCS可以通过USB接口方便的与主机（UP Squared）通信，NCS利用训练好的网络模型计算出图像分析的结果，并传输到主机上（UP Squared），完成推理工作。

值得一提的是，官方提供的API同时支持C/C++以及Python语言，让用户灵活选择自己熟悉的编程语言。另外，也从官方提供的SDK中发现，目前SDK中主要支持Caffe以及Tensorflow两种深度学习框架。

在使用UP Squarded搭建硬件平台时还有个小插曲，原本想图省事，直接使用UP Squared中的Ubilinux系统，不过在安装的时候发现官方提供的SDK不支持这个系统版本（如下图所示），无奈还是按照官方要求老老实实使用指定的Ubuntu16.04版本。

在Ubuntu16.04系统中，打开命令终端窗口，使用git获取NCSDK，如果初次安装使用Ubuntu 16.04系统，还需要你安装git工具，这里不再啰嗦安装流程了，基本用下面的套路就可。

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另一个问题，开发工具，不论你是需要学习或者开发基于Caffe或者Tensorflow深度学习框架，都需要安装相应的开发工具，caffe还好，Tensorflow比较麻烦，需要FanQiang工具支持，这些网上都有相应的教程，点到为止。

可以看到，NCS配套的SDK中已经集成了一些网络模型，例如GoogLeNet， AlexNet，SqueezeNet等，可以直接拿来使用，开发者也可以使用自己训练的网络模型，只要这些网络模型与NCS支持的网络层匹配，当然，这要求本身有深度学习模型开发的基础了。

下面就以一个实例来了解下NCS如何加速推理工作的，在我们平时的应用中，也有不少开发者直接采用像树莓派等开源硬件平台套上CNN模型做图像识别等功能，但是会发现占用大量的CPU资源，CPU处于负荷状态且识别过程比较慢，如果使用NCS又会如何呢？笔者随意在百度上搜索了几张动物的图片进行识别测试。

因为网络模型比较多，这里选取了Alexnet的模型做修改。

修改run.py文件中识别图片路径。

第一张图片识别结果：

第二张图片识别结果：

第三张图片识别结果：

第四张图片识别结果：

可以发现，在识别是什么物种的时候还是非常准确的，至少知道了是猫、狗、马、虎，但是在具体是什么物种中的什么类型就难说了。毕竟，即便是一个人，不了解这个物种，你也不知道它具体属于华南虎还是东北虎。其中有一点需要注意的，除了第一张图片属于正面照，其它几张图片都是侧面照，从识别的结果判断也不难发现，侧面照识别的难度要远胜于正面照，当然也可能是样本有限的缘故。不过，这个模型至少应证了一件事，在有NCS加持的情况下，普通计算机在识别图像的时候确实已经超过了人。其它例程在本文就不演示了。

小结

Intel Movidius神经计算棒（NCS）确实是一个不错的深度学习开发工具，可以帮助开发者分析、调试、验证神经网络，并为深度学习做推理加速，其主要优势在于开发和优化AI的离线应用。UP Squared + NCS的组合已经让笔者见识到了深度学习在图像识别领域中的优势，NCS神经计算棒结合Intel提供的NCSDK组合又能让开发者轻松入门AI，一句话，其实入门AI并没有想象的那么难，您欠缺的只是一个平台。

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