在Ubuntu上构建嵌入式学习库(ELL)的完整指南

在Ubuntu上构建嵌入式学习库(ELL)的完整指南

ELL Embedded Learning Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/ELL

项目概述

嵌入式学习库(ELL)是一个强大的工具集，它允许开发者将经过训练的机器学习模型高效地部署到资源受限的嵌入式设备上，如树莓派和Arduino开发板。与大多数机器学习框架不同，ELL特别优化了在边缘设备上的推理性能，使得智能应用可以直接在终端设备上运行，而不必依赖云端服务。

系统要求

在开始之前，请确保您的Ubuntu系统满足以下要求：

• Ubuntu 18.04 LTS (Bionic Beaver)操作系统
• 至少4GB内存(推荐8GB以上)
• 10GB可用磁盘空间
• 稳定的网络连接以下载依赖项

环境准备

1. 获取ELL源代码

首先需要获取ELL的源代码。我们推荐使用git工具来克隆代码库：

sudo apt-get install -y git
git clone <ELL代码库地址>

2. 安装基础编译工具

ELL需要较新版本的编译工具链。Ubuntu 18.04默认可能不包含这些版本，因此需要手动添加PPA源：

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get -y update

安装必要的编译工具和库：

sudo apt-get install -y gcc-8 g++-8 cmake libedit-dev zlib1g-dev make

3. 安装性能优化库

为了获得最佳性能，建议安装OpenBLAS库：

sudo apt-get install -y libopenblas-dev

OpenBLAS是一个优化的BLAS(基础线性代数子程序)实现，可以显著提升矩阵运算速度，在某些情况下能使模型执行速度提升高达10倍。

4. 安装LLVM编译器框架

ELL依赖LLVM 8.0版本进行代码优化和生成。安装步骤如下：

sudo sh -c 'echo deb http://apt.llvm.org/bionic/ llvm-toolchain-bionic-8 main >> /etc/apt/sources.list'
sudo sh -c 'echo deb-src http://apt.llvm.org/bionic/ llvm-toolchain-bionic-8 main >> /etc/apt/sources.list'
wget -O - https://apt.llvm.org/llvm-snapshot.gpg.key | sudo apt-key add -
sudo apt-get update
sudo apt-get install llvm-8 -y

5. 安装SWIG接口生成器

SWIG用于生成Python与C++之间的接口代码。由于Ubuntu仓库中的版本可能较旧，我们需要手动安装4.0.0版本：

curl -O --location http://prdownloads.sourceforge.net/swig/swig-4.0.0.tar.gz
tar zxvf swig-4.0.0.tar.gz && cd swig-4.0.0
./configure --without-pcre && make && sudo make install

Python环境配置

ELL提供了Python接口，方便开发者使用Python进行模型开发和测试。我们推荐使用Miniconda来管理Python环境。

1. 安装Miniconda

下载并安装Miniconda后，创建一个专用的Python 3.6环境：

conda create -n py36 numpy python=3.6

2. 安装OpenCV

OpenCV是计算机视觉领域的重要库，安装命令如下：

conda install -c conda-forge opencv -y

注意：在使用ELL前，需要激活这个环境：

source activate py36

构建ELL

1. 配置构建系统

创建一个构建目录并运行CMake：

mkdir build && cd build
cmake -DCMAKE_CXX_COMPILER=/usr/bin/g++-8 -DCMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc-8 -DONNX=ON ..

关键参数说明：

• -DCMAKE_CXX_COMPILER 和 -DCMAKE_C_COMPILER 指定使用gcc-8编译器
• -DONNX=ON 启用ONNX模型支持

2. 编译源代码

make

3. 构建Python接口(可选)

如果需要Python支持：

make _ELL_python

4. 验证安装

运行测试确保Python接口正常工作：

ctest . --build-config release -R ell-python-interface-test

高级主题

完成基础安装后，您可以进一步探索：

• 生成API文档(需要安装Doxygen)
• 运行完整的测试套件
• 构建教程示例
• 交叉编译用于嵌入式设备

常见问题解答

Q: 为什么需要特定版本的编译器？ A: ELL使用了C++17特性，需要较新版本的编译器才能支持。

Q: 可以不安装OpenBLAS吗？ A: 可以，但会损失性能优势。对于开发阶段可以跳过，部署时建议安装。

Q: 如何更新ELL代码？ A: 在代码目录下运行git pull，然后重新执行构建步骤。

通过本指南，您应该已经成功在Ubuntu系统上构建了ELL环境。接下来可以开始探索ELL提供的各种机器学习模型部署功能了。

ELL Embedded Learning Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/ELL