能跑pytorch的单片机

近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很大的成功。然而，深度学习模型的计算量巨大，常常需要GPU优化，而且依赖于庞大的内存和计算资源，因此，这也成为了深度学习应用的一个瓶颈。为了破解这个瓶颈，一些研究组或厂商开始尝试在边缘设备（例如单片机）上跑深度学习模型。

实现在单片机上跑深度学习模型需要解决两个主要的问题：一是硬件资源受限；二是软件库支持不足。

针对第一个问题，目前一些芯片厂商（例如英伟达，arm）针对边缘设备推出了具有AI计算能力的芯片，如英伟达的Jetson Nano、NX和AGX Xavier系列，以及arm的Cortex-M系列和Cortex-A系列。这些芯片具有非常强大的计算能力和存储能力，可以支持深度学习模型的运行。

而针对第二个问题，PyTorch是一个优秀的解决方案。PyTorch是一个基于Python的机器学习库，拥有简洁易用的API和高效的自动求导机制，被广泛应用于深度学习领域。而且PyTorch也可以在边缘设备上运行，支持ARM和x86架构的CPU，同时也支持NVIDIA GPU和ARM Mali GPU等加速设备。

下面基于英伟达的Jetson Nano开发板，介绍如何在单片机上使用PyTorch运行深度学习模型。

首先，需要在Jetson Nano上安装PyTorch。Jetson Nano是一个基于NVIDIA的ARM Cortex-A57芯片的开发板，支持Ubuntu，可以通过以下命令安装：

pip3 install torch torchvision```

安装完毕后，即可在Jetson Nano上运行PyTorch程序，并跑