5、深度学习网络的软件工具与硬件配置

深度学习网络的软件工具与硬件配置

1. 软件工具集简介

在深度学习领域，软件工具集的构建需适配特定目标平台，如特定操作系统和硬件 CPU 架构。以 DLtrain 为例，需要为特定目标平台创建其 Docker 镜像。Docker 镜像的只读模板是 Docker 容器的构建基础，而 Docker 容器则是 Docker 镜像的运行实例。可参考 URL [29] 获取“使用 DLtrain 的 Docker 镜像”的详细信息。

2. 在近边缘部署深度学习网络

DLtrain 是一个可用于训练深度学习网络的神经网络（NN）和卷积神经网络（CNN）模型的工具集，适用于嵌入式应用开发团队和部署团队。虽然算法和边缘硅初创公司吸引了大量投资，但工具开发仍在追赶。工具开发正通过向更高层次的抽象发展来弥补技能差距。

在训练 NN 或 CNN 时可使用开源工具集，但在部署阶段，需要使用特定硅供应商的工具集。推理引擎客户端需在近边缘工作，并实时从物联网节点接收输入数据，例如家庭网关机器从门铃摄像头接收图像或视频以进行实时推理。

可添加以下端口和 IP 地址：
1. http://192.168.1.3:8765/
2. localhost

这些有助于用户通过 TCP/IP 网络连接近边缘和物联网节点。若用户运行的 Web 服务器监听 127.0.0.1（本地回环设备，仅运行该服务器的设备可访问），而非 0.0.0.0（使应用监听所有网络设备）或用户指定的 IP，用户也可为边缘提供 IP 地址，如 http://192.168.1.7:8000/