AI手写计算器：卷积神经网络在Ai8051U上的实现与应用

Leg***

《AI 手写计算器：卷积神经网络在Ai8051U上的实现与应用》


效果演示：Ai8051U 运行 LeNet 卷积神经网络，实现手写计算器功能 ! 8051U, AI 开山之作
https://www.stcaimcu.com/forum.php?mod=viewthread&tid=11901

在过去几年中，机器学习技术，尤其是神经网络在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
本文将简要介绍AI手写计算器所用的卷积神经网络，
如何在电脑运行搭建，训练，部署到 Ai8051U上。


下面谈谈我对这些专有名词的理解，仅代表个人意见，并不保证准确。

• 人工智能（AI）: 泛指能产生类似人类思考、判断结果的人为程序、算法。其中最常见的应用包含电脑视觉(CV)、自然语言处理及理解(NLP)及数据分析/挖矿几大领域。
• 机器学习（ML）：机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够从数据中学习并改进其在特定任务上的表现，而无需进行显式编程。机器学习使用多种算法和技术，其中包括但不限于神经网络。
• 神经网络（NN）：神经网络是一种计算模型，其设计灵感来源于生物神经网络。这种模型由大量的节点（或称为“神经元”）组成，这些节点之间通过连接相互作用，能够对输入的信息进行非线性转换，进而完成如分类、回归等任务。根据网络结构的不同，神经网络可以分为前馈神经网络、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等类型。
• 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，特别适用于处理具有网格状结构的数据，比如图像。CNN通过局部感受野、权重共享以及池化等机制，有效地减少了模型参数量，并能自动地从原始图像数据中提取出有用的特征。这些特性使得CNN在图像识别、视频分析、医学影像分析等多个领域取得了显著的成功。
• LeNet：LeNet是卷积神经网络的一个早期实例，由Yann LeCun等人在1990年代开发，最初用于手写数字识别任务，即MNIST数据集上的应用。LeNet的设计引入了多个创新点，例如多层卷积层与子采样层的结合，这为后来更复杂的神经网络架构的发展提供了重要的参考和启示。
• TinyML：TinyML是将机器学习模型部署到资源受限的设备上的技术。通过优化和压缩模型，TinyML可以在低功耗、低存储的设备上运行，使得图像识别等复杂任务无需依赖云计算即可在设备本地完成。
  

总之，神经网络是实现机器学习的重要工具之一，而卷积神经网络则是处理图像数据时最常用的神经网络类型。LeNet是早期成功的卷积神经网络模型，它的结构适用于手写识别任务。TinyML则是在边缘计算和物联网时代背景下，将机器学习技术推向更广泛应用场景的关键技术，借助TinyML技术，可以把模型部署在边缘设备。


我对工智能的理解仅限皮毛，能使用它解决一些实际问题，但对其背后的原理也是一知半解。
这篇文章主要描述的是实操，对立理论学习建议看别人的视频。


在学习的过程中，我找到了《动手学深度学习》这本书，Apache 2.0 协议开源，由业界大牛使用中文撰写，这里进行推荐，这本书的主要作者 李沐 在b站有相关视频，另外可以在其官网 https://zh.d2l.ai/ ，或者本帖附件下载完整pdf。
动动手学深度学习.pdf (29.45 MB, 下载次数: 2366)

2024-11-21 23:24 上传

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沙发

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怎么在自己的电脑上完成训练过程？

电脑配置需求
模型很小，可以不用用显卡
windows 10 以上是必须的，内存大于8G即可，cpu越快越好。
C盘空间10G

下载项目源码
https://www.stcaimcu.com/forum.php?mod=viewthread&tid=11901

准备python环境
推荐使用 Miniconda 管理python虚拟环境，这样切换 python 版本会非常方便
https://mirrors.tuna.tsinghua.ed ... -Windows-x86_64.exe



切换到国内镜像
避免从默认的国外服务器下载软件包

pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/simple

conda config --set show_channel_urls yes
conda clean -i
notepad %USERPROFILE%\.condarc
复制代码

编辑 `%USERPROFILE%\.condarc` 输入以下内容

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
复制代码

创建python虚拟环境
创建一个python虚拟环境，激活新创建的虚拟环境，安装依赖
conda create --name ai8051u python=3.9
conda activate ai8051u
pip install -r requirements.txt



配置vscode
安装 python c/c++ jupyter 插件

Leg***

构建模型
数字识别使用了一种称为LeNet的网络结构，它包含多层结构，每一层都有其特定的功能和作用。
需要注意的是，综合考虑单片机的运行速度和识别难度，这里的网络是对论文中LeNet的简化。

输入层：

• 首先，模型接收图像数据作为输入。对于手写数字识别任务，它是28x28像素的灰度图像。
  

卷积层：

• 卷积层用于从图像中提取低级特征，如边缘或简单形状。这一层通常包含多个卷积核，每个核负责检测不同的特征。
• 卷积层可以有多个，再第一个卷积层的基础上进一步提取更复杂的特征，每一层都会基于前一层的特征来构建更加高级的模式。
  

池化层：

• 池化层进行下采样，减少特征图的尺寸，同时保留重要特征。
  

全连接层：

• 首先将多维的特征图转换成一维向量，以便于接下来的全连接层处理。这是模型中进行决策的地方，它根据前面提取的所有特征来进行分类。
  

Softmax 层：

• 将输出转换为概率分布，用于分类。
  

最终实现输入一个28*28的数组，分别输出它是每种数字的概率。

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收集数据集
模型在初始时的参数就像刚出生的婴儿，大脑虽然聪明，但却还没有经历过任何学习和经验的积累。在这个状态下，它的行为几乎是完全随机的，几乎没有办法做出正确的判断。
我们需要为他准备大量的图像数据，给它学习，它才能从海量的数据中学会识别数字。

mnist是机器学习中的经典数据集，它包含6万张手写数字的图片。每张图片内有一个数字，28x28大小，其为黑底白字，8位灰度图，数字居中放置。
这里使用的是数据集包括qmnist，它是mnist的超集，他与mnist结构相同，但数据量从6万张扩充到了12万张。  
  
原始的mnist保存再bin文件中，虽然读取速度快，但不利于后续处理，这里使用[exp_qmnist.py]能把这些图片导出为jpg格式文件。   
除此之外，加减乘除四种图片，从Github上的开源项目[MNIST-Calculator-Handwriting-recognition]项目里下载，原作者收集了5000张加减乘除的图片，使用[invert.py]将其黑白翻转，并入数据集。
上述提到的这些py脚本，都能再script内找到。

合并这两个数据集，我们就拥有十万多张可以用于训练。

最终打包这些图片，可以从 https://file.liux.pro/d/public/ai-arithmetic/mnist14.tar.gz 下载

Leg***

训练

为了让模型能够“学习”和“成长”，我们需要通过训练来调整它的参数。具体来说，这个过程可以分为几个关键的步骤：

随机初始化参数：模型开始时的所有参数（例如卷积层的滤波器、全连接层的权重等）是随机的。就像婴儿一样，什么都不知道，但可以通过学习变得聪明。

前向传播：输入数据（例如手写数字图像）通过模型进行前向传播，经过一系列的卷积、激活、池化等层后，得到一个输出（即模型的预测）。

计算损失：模型输出的结果与真实标签之间会产生一个差距，称为损失。例如，在手写数字识别中，损失函数会计算模型预测的数字与实际数字之间的差异。

反向传播：通过损失函数，我们可以知道模型输出有多远离正确答案。反向传播算法通过计算损失函数对每个参数的梯度，告知模型每个参数需要如何调整，以使得输出更接近真实标签。

更新参数：利用反向传播计算出的梯度，优化器（如 Adam 或 SGD）会根据一定的学习率来更新参数，就像婴儿通过不断地学习、吸收经验逐渐变得聪明一样。每次更新后，模型的预测能力会变得更加精准。

迭代学习：这个过程会不断重复：每次输入数据，计算损失，进行反向传播，更新参数，直到损失足够小，模型的表现达到理想的水平。

所以，尽管模型的初始参数完全是随机的，经过多次训练和调整，它就像一个婴儿在不断成长，最终变得越来越聪明，能够做出准确的判断和预测。

些步骤不需要我们进行一一进行，我们只需要对其主要参数进行调整，Tensorflow能替我们完成这些操作

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微调

QMNIST收集的是外国人手写，他们对数字的写法，与我们不同，此外，触摸屏与铅笔笔迹也不同。
            
   外国写法              触摸屏收集，国内写法

我们还需要收集一些数据对模型进行微调，优化最终的识别效果。

我们用手写笔再触摸屏上写一些数字，单片机读取后通过串口发送到电脑，使用python解析发过来的数据，保存为图片。
可以打开宏 COLLECT_MODE ，并且在电脑上 collect.py 即可从单片机接收图片并保存到电脑上。



我手写了1000个数字，可从 https://file.liux.pro/d/public/ai-arithmetic/mymnist14.tar.gz

在收集好用于微调的图片数据集后，我们可以开始对已有的模型进行微调。微调的过程是基于原先已经训练好的模型，通过在新数据上的进一步训练，调整模型的参数，使其适应新的数据分布。

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量化
量化是将模型中的浮点数（比如32位）转换为低精度的整数（比如8位），显然，模型参数的大小减少了75%，并且将浮点运算转为整数运算，这样可以极大提高推理速度，尤其适合在计算能力有限的设备上运行，比如嵌入式设备或手机。
虽然量化会减少模型的精度，造成预测结果准确率降低，但综合考虑后，尤其是在TinyML场景，量化带来的负面影响是可被接受的。

Leg***

部署

接下来我们需要让训练好的模型跑在单片机上，单片机支持c语言，TinyMaix 是一个c语言写的开源项目，
专为为单片机设计的推理引擎，用它可以运行上边训练好的模型。

TinyMaix 可以提供了把电脑上用tensorflow训练的模型自动量化，并转为c语言头文件的脚本。
这个头文件，包含了模型的结构和参数，TinyMaix 能够读取这些数据，执行推理。
这样，只需要给项目加上 TinyMaix 的核心代码，再包含这个头文件，单片机就能跑神经网络了！

Leg***

备用