将 scikit-learn ML 模型转换为微控制器的 C 语言

Question

我正在使用scikit-learn包评估各种 ML 模型。我正在验证逻辑回归、SVM 和随机森林分类器，这些可以在 sci-kit learn 上找到。第一步，我使用 Python 来处理这些问题。

我想将这些分类器算法和经过训练的 ML 模型部署到微控制器中。我需要将 scikit-learn 中的 ML 算法从 Python 转换为 C 或 C++，然后将代码刷新到我的 MCU 中。

我查遍了互联网，找不到任何用 C/C++ 语言编写的 scikit-learn 包的库。

如果无法直接使用 scikit-learn 进行迁移，是否有任何用 C 语言编写的 ML 分类器库（逻辑回归、SVM、随机森林分类器）？

Answer 1

您正在寻找的是边缘机器学习解决方案。我不知道有什么方法可以直接在微控制器上间接部署scikit-learn模型，但sklearn -porter 项目、micromlgen或emlearn可能正是您正在寻找的。还有许多其他有趣的工作正在进行中。您绝对应该看看的一件事是用于微控制器的 Tensorflow Lite。其他选项包括 Microsoft 的嵌入式学习库或Edge ML 库。

对于 ARM 设备，如果您使用的是 stm32 设备，您还应该查看CMSIS-NN 库，更具体地说，查看X-CUBE-AI 扩展包。