微软嵌入式学习库ELL

微软于2017年6月底发布了一个主要用于资源受限的平台和小型单板计算机嵌入式系统(如树莓派，Arduino，ARM Cortex-M0等)的机器学习库 ELL (Embedded Learning Library，嵌入式学习库)，旨在把部分云端的机器学习计算转移到嵌入式设备上进行。部署的模型在本地运行，无需网络连接，也无需依赖云中的服务器。ELL是Microsoft Research开发的嵌入式AI和机器学习技术的早期预览。ELL 包含一系列机器学习软件和工具，它可以将人工智能塞进面包屑大小的计算机处理器中。

微软为渴望构建智能设备和AI小工具的制造商，技术爱好者，学生，企业家和开发人员构建了ELL，任何人都可以免费使用相关工具。ELL 项目旨将传统需要大规模云计算的AI技术小型化，精简的AI技术可以集成嵌入至可用于物联网小型设备的超小型处理单元中，而且是无需联网即可运行。当然由于其无法联网，也不具备大规模计算能力，采用深度学习神经网络的开发思路就无法使用。

ELL是用现代C ++编写的软件库和一组随附的软件工具，带有Python的可选接口。从GitHub存储库中下载ELL ，可以是zip文件，也可以使用以下命令：

git clone https://github.com/Microsoft/ELL.git

虽然ELL的目标是将软件部署到资源受限的平台和小型单板计算机上，但与ELL的大多数交互都发生在笔记本电脑或台式机(Windows，Ubuntu Linux或macOS)上。从技术上讲，您可以将ELL看作是嵌入式智能的交叉编译器-编译器本身可以在便携式计算机或台式计算机上运行，​​而生成的机器代码可以在单板计算机上运行。

将机器学习推向设备本身可以减少带宽的压力，打消延迟的困扰—数据从设备传送到服务器不可避免的需要时间。基于终端设备的机器学习也可以减少传输信息带来的电池消耗，并通过本地保存数据的形式来保护隐私。在小设备上做嵌入式 AI 是微软研究团队探求十几年来可普遍存在的科技的愿景之一。

https://microsoft.github.io有树莓派设备上图像分类的入门过程。教程将指导您完成在树莓派设备上开始图像分类的过程。将从嵌入式学习库(ELL)图库将经过预训练的图像分类模型下载到笔记本或台式计算机。并将编译模型包装在一个python模块中，最后，教程指导编写一个简单的python脚本，从树莓派的相机捕获图像并对其进行分类。