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隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，嵌入式linux系統(tǒng)也變得越來越重要。嵌入式Linux系統(tǒng)將深度學(xué)習(xí)機(jī)器人和其他AI技術(shù)有效地安裝到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，以滿足更多功能要求。本文將介紹嵌入式Linux系統(tǒng)在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，著重介紹Linux系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)開發(fā)板和嵌入式Linux深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)。
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Linux系統(tǒng)的優(yōu)勢在于安裝簡單、學(xué)習(xí)成本低和可移植性。在開發(fā)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)時，使用嵌入式Linux系統(tǒng)可以節(jié)省長時間的調(diào)試時間，并節(jié)約設(shè)備上的存儲空間。另外，Linux系統(tǒng)可以靈活地管理復(fù)雜的系統(tǒng)難度，將計算任務(wù)部署在不同的處理器上，有效地提高計算性能和系統(tǒng)的流暢性。
嵌入式Linux系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)開發(fā)板是具有靈活可編程特性的嵌入式系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)任務(wù)的快速部署和運(yùn)行。 它的特點(diǎn)是采用86處理器， 內(nèi)置雙核ARM Cortex-A9處理器， 具有很高的計算和AI加速功能。它還支持Hesai等多種傳感器，因此可以有效地捕獲和處理外界變化，并產(chǎn)生預(yù)測結(jié)果。此外，開發(fā)者還可以通過嵌入式Linux系統(tǒng)開發(fā)和部署多種AI技術(shù)，如TensorFlow、PyTorch和Caffe等。
嵌入式Linux深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)采用分布式架構(gòu)，通過分布式技術(shù)將AI計算任務(wù)的執(zhí)行分布到不同的節(jié)點(diǎn)上，以實(shí)現(xiàn)計算性能的提高。其核心技術(shù)有YARN、Spark、Flink、Hadoop等。這些分布式技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)更靈活、更高性能的系統(tǒng)，從而滿足安全性、可靠性、性能等方面的要求。
例如，下面是一段Python代碼，用于調(diào)用嵌入式Linux系統(tǒng)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)：
import os
import torch
import torchvision
# Initialize Cudnn
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
torch.backends.cudnn.benchmark=True
# Load Model
model = torchvision.models.resnet50()
model.to(device)
# Deploy Model
torch.onnx.export(model, input, ‘model.onnx’)
os.system(‘onnfab-linux-program model.onnx’)
其中，首先使用torch模塊初始化cudnn設(shè)備，再加載和部署模型，最后使用onnx工具調(diào)用嵌入式Linux系統(tǒng)。
總之，嵌入式Linux系統(tǒng)可以大大提高深度學(xué)習(xí)計算性能，用其開發(fā)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以極大地節(jié)約時間。嵌入式Linux系統(tǒng)開發(fā)板及其架構(gòu)也可為深度學(xué)習(xí)技術(shù)的安全性和可靠性提供支持。
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分享名稱：深度學(xué)習(xí)嵌入式Linux系統(tǒng)（學(xué)習(xí)嵌入式linux）
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