有关 Google Coral USB 加速器的一切信息

在我们的一个有关人工智能的 YouTube 视频中，一位评论者写道，他们对神秘的人工智能盒子并不感兴趣。这启发了我写一篇文章来揭开谜底。下面是你需要了解的关于 谷歌珊瑚 USB 加速器.

Coral USB 加速器主要针对低功耗、边缘人工智能应用而设计。

它适用于在 Raspberry Pi 或笔记本电脑等设备上执行图像和视频分析、物体检测和语音识别等任务。

概述

简而言之，Google Coral USB 加速器是一种利用张量处理单元（TPU）的处理器，而张量处理单元是一种集成电路，非常擅长做矩阵乘法和加法。

矩阵乘法是构建神经网络所需的工具。

如果你想单靠 Raspberry Pi 构建神经网络，你肯定走不远。

因此，加速器增加了另一个处理器，专门用于处理机器学习所需的线性代数。

大家可能都知道，机器学习背后的理念是开发能够从数据集中分析和学习模式的模型。这个数据集有各种输入和相应的输出。然后，一旦经过训练，这些模型就可以接受新的输入，综合学习到的模式，并生成适当的输出或预测。

在机器学习方面，TPU 的运行速度比 CPU 快得多，能耗也低得多，因为它们不运行其他程序，也不需要访问共享内存。

Coral USB 加速器上的 TPU 使用的是 TensorFlow Lite，它是为小型设备修改过的版本。

使用珊瑚 USB 加速器

它的特别之处在于，它让人工智能开发变得非常容易上手。

轻松上手

实际上，你只需要一个 Google Coral USB 加速器（显而易见）和一台带有一个空闲 USB 端口的电脑，以及 Python 3.5 或更高版本。

值得一提的是，它可与 Mac、Windows 和 Linux（特别是基于 Debian 的操作系统，如 Ubuntu 或 Raspberry Pi OS）一起使用。因此，你肯定能让它运行起来。

在设置时，你必须决定是让它以最高时钟频率运行，还是降低时钟频率运行。显然，最大时钟频率的功率更大，但耗电量也更大。而且会变得非常热。

运行图像识别模型

在 谷歌珊瑚网站他们提供了一个精彩的测试，向您展示 Coral USB 加速器是如何工作的。在他们的示例中，它能够非常准确地识别不同的鸟类。

下面是在 Raspberry Pi 上运行图像识别模型的方法。在时钟频率降低的情况下，它也能完美运行。

先别踩油门。

首先，你需要进入终端，输入以下代码添加 Edge TPU 存储库：

echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list

curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -

sudo apt-get update

然后安装运行时：

sudo apt-get install libedgetpu1-std

现在你可以插入加速器，让一切同步。连接好之后，您需要安装 PyCoral：

sudo apt-get install python3-pycoral

现在你可以启动并运行模型了。首先，下载代码：

mkdir coral && cd coral

git clone https://github.com/google-coral/pycoral.git

cd pycoral

然后运行以下程序：

bash examples/install_requirements.sh classify_image.py

最后，运行模型：

python3 examples/classify_image.py \
--model test_data/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite \
--labels test_data/inat_bird_labels.txt \
--input test_data/parrot.jpg

输出结果如下

您可以看到，输入的是 "parrot.jpg"，模型正确地将其读作猩红金刚鹦鹉，准确率为 0.75。

我找到了一张北方红雀的照片，并在模型中运行了一下，得到的结果是这样的。

如您所见，它的读数非常准确，置信度为 0.91。

于是，我想看看如果我给它喂食一张猫的图片会发生什么。

虽然我完全理解它为什么会认为那只猫是大角猫头鹰，但它的自信程度还是让我大吃一惊。

我试图让它识别人的照片并确定是哪种鸟，但不幸的是，它并不配合。

不过，您也可以尝试一下，看看自己能从中发现什么。请在下方评论结果！

总结

就是这样。虽然超时尚的外观可能会给人一些神秘感，但谷歌珊瑚 USB 加速器并不是什么神秘的盒子。

它是一款功能强大的处理器，能为边缘设备带来人工智能。

因此，无论你是从事物联网、机器人技术，还是有将人工智能引入日常设备的想法，Coral USB 加速器都是你的入场券。虽然我举的是图像识别模型的例子，但加速器的功能远不止于此--视频识别、物体检测、设备转移学习等。

我们还有一个 AIY 制作工具包，让这一切成为可能--请看这段视频：

如果您对人工智能感兴趣，可以查看我们的 人工智能入门.

如果你有兴趣自己制作一些人工智能项目，可以查看以下一些利用人工智能的项目 我们的百利宫项目系列.

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