Rust 實體運算與機器學習應用

在嵌入式系統中，Rust 語言的安全性與效能使其成為實體運算的理想選擇。本文將探討如何使用 Rust 操作 GPIO 以及應用機器學習演算法。首先，我們會分析 rppal 函式庫如何直接操作 /dev/gpiomem 進行更有效率的 GPIO 控制，接著將示範如何使用 Rust 構建 K-means 聚類別模型，並以貓品種分類別為例，詳細說明如何生成訓練資料以及如何使用 linfa crate 進行模型訓練。

在 Rust 中進行實體運算的深度解析

GPIO 控制的基礎

要控制樹莓派上的 GPIO 引腳，首先需要了解 Linux 上的 Sysfs 介面。透過寫入特定的檔案，可以控制 GPIO 引腳的模式和狀態。例如，要將引腳 2 設定為輸出模式，可以執行以下命令：

echo "2" > /sys/class/gpio/export
echo "out" > /sys/class/gpio/gpio2/direction

然後，可以透過寫入 /sys/class/gpio/gpio2/value 檔案來設定引腳的高低電平：

echo "1" > /sys/class/gpio/gpio2/value  # 設定引腳為高電平
echo "0" > /sys/class/gpio/gpio2/value  # 設定引腳為低電平

內容解密：

• echo "2" > /sys/class/gpio/export：將引腳 2 匯出到 Sysfs，使其可被使用者控制。
• echo "out" > /sys/class/gpio/gpio2/direction：將引腳 2 設定為輸出模式。
• echo "1" > /sys/class/gpio/gpio2/value 和 echo "0" > /sys/class/gpio/gpio2/value：控制引腳的電平狀態。

使用 rppal 直接存取 GPIO 暫存器

雖然 Sysfs 提供了一個簡單的介面來控制 GPIO，但 rppal 這樣的函式庫選擇直接操作 /dev/gpiomem，以獲得更好的效能。/dev/gpiomem 是一個虛擬裝置，代表了記憶體對映的 GPIO 暫存器。

使用 mmap 存取暫存器

rppal 使用 libc::mmap() 將 /dev/gpiomem 對映到虛擬記憶體位址，然後直接讀寫記憶體來控制 GPIO 暫存器。相關程式碼如下：

const PATH_DEV_GPIOMEM: &str = "/dev/gpiomem";
const GPFSEL0: usize = 0x00;

pub struct GpioMem {}

impl GpioMem {
    fn map_devgpiomem() -> Result<*mut u32> {
        let gpiomem_ptr = unsafe {
            libc::mmap(
                ptr::null_mut(),
                GPIO_MEM_SIZE,
                PROT_READ | PROT_WRITE,
                MAP_SHARED,
                gpiomem_file.as_raw_fd(),
                0,
            )
        };
        Ok(gpiomem_ptr as *mut u32)
    }

    #[inline(always)]
    fn write(&self, offset: usize, value: u32) {
        unsafe {
            ptr::write_volatile(self.mem_ptr.add(offset), value);
        }
    }

    #[inline(always)]
    pub(crate) fn set_high(&self, pin: u8) {
        let offset = GPSET0 + pin as usize / 32;
        let shift = pin % 32;
        self.write(offset, 1 << shift);
    }

    #[inline(always)]
    pub(crate) fn set_low(&self, pin: u8) {
        let offset = GPCLR0 + pin as usize / 32;
        let shift = pin % 32;
        self.write(offset, 1 << shift);
    }

    pub(crate) fn set_mode(&self, pin: u8, mode: Mode) {
        let offset = GPFSEL0 + pin as usize / 10;
        let shift = (pin % 10) * 3;
        let reg_value = self.read(offset);
        self.write(offset, (reg_value & !(0b111 << shift)) | ((mode as u32) << shift));
    }
}

內容解密：

• libc::mmap()：將 /dev/gpiomem 對映到虛擬記憶體，允許直接存取 GPIO 暫存器。
• set_high()、set_low() 和 set_mode()：這些函式透過寫入特定的記憶體位址來控制 GPIO 引腳的狀態和模式。
• GPFSEL0、GPSET0 和 GPCLR0：這些是 Broadcom BCM2711 晶片手冊中定義的暫存器偏移量，用於控制 GPIO 引腳的功能。

探索 Rust 在實體運算中的更多可能性

本章僅僅觸及了 Rust 在實體運算中的表面。Rust 的嵌入式工作群組維護著一個令人興奮的專案和資源列表，包括 Awesome Embedded Rust 和 Not Yet Awesome Embedded Rust。

你可以嘗試在樹莓派上控制更多硬體裝置，如蜂鳴器、光感測器、聲音感測器、相機等。此外，還可以關注 Rust 嵌入式工作群組的最新發展，以瞭解未來的方向和新的機會。

未來方向

Rust 在實體運算中的應用非常廣泛，從簡單的 LED 控制到複雜的感測器資料處理，都可以使用 Rust 來實作。透過深入瞭解相關硬體和軟體資源，你可以開發出更多創新的應用。

探索更多硬體裝置

• 蜂鳴器
• 光感測器
• 聲音感測器
• 方向感測器
• 相機
• 濕度和溫度感測器
• 紅外線感測器
• 超音波感測器

這些裝置都可以用 Rust 來控制和互動，為你的專案提供更多可能性。

人工智慧與機器學習

人工智慧（AI）和機器學習（ML）一直是科幻小說作者和媒體關注的焦點。自20世紀50年代開始，人工智慧領域經歷了多次興衰。最近，由於深度學習的技術突破和市場上出現的消費級應用，如ChatGPT和其他先進的線上聊天機器人，人工智慧再次受到媒體的廣泛關注。

機器學習與人工智慧的區別

機器學習和人工智慧這兩個術語有時會被交替使用，但它們之間存在微妙的差異。人工智慧關注的是「智慧」，試圖讓系統表現得如同具備人類智慧一樣，無論其底層方法和演算法為何。另一方面，機器學習則專注於「學習」，模型試圖從資料中學習模式，而無需人類明確地將知識程式化。例如，早期用於構建人工智慧系統的方法之一是「專家系統」方法。在專家系統中，特定領域的知識被寫成一組規則，並直接程式化到程式碼中，使系統能夠像領域專家一樣回答問題或執行任務。這種系統可能看起來具有一定程度的人類智慧，但它並不是從資料中「學習」任何東西。因此，專家系統可以被稱為人工智慧系統，但不是機器學習系統。

機器學習模型的型別

機器學習主要有兩個分支：監督式學習和無監督式學習。在監督式學習環境中，你給模型一個完全標記的訓練資料集，其中標籤提供了每個示例輸入的「正確」答案。例如，如果你試圖區分貓和狗的圖片，你需要準備大量標記為「貓」或「狗」的照片。因為模型可以將其預測與標籤（有時被稱為「真實值」）進行比較，所以演算法可以從錯誤中學習並改進其預測。

然而，完全標記的資料集並不總是容易獲得。除非有一種自動化的方式能夠高精確度地收集標籤，否則你不得不退回到手動標記資料集，這需要大量的時間和金錢。因此，當無法獲得高品質的完全標記資料集時，你可以嘗試使用無監督式學習模型來完成任務。無監督式模型接收未標記的訓練資料集，並試圖從資料本身學習內在模式。例如，如果你希望區分不同的花卉物種，你可以讓模型根據花的顏色、形狀、葉子形狀等進行分組。但是，如果沒有真實值標籤來進行比較，一個模型可能會將所有相同顏色的花歸為一類別，而它並不能準確地告訴你花的型別。因此，對於某些使用場景，監督式學習比無監督式學習更為合適。

其他型別的機器學習

還有其他型別的機器學習，如半監督式學習，它使用部分標記的資料集來獲得高準確度，同時降低資料集準備成本。還有強化學習，它從環境中取得反饋以糾正未來的行為。例如，一個迷宮導航機器人每次成功到達迷宮終點時都會獲得獎勵。它可以透過尋求最大獎勵和避免潛在懲罰來學習如何在迷宮中導航。此外，還有遷移學習，它允許你將一個模型的學習成果轉移到另一個問題上。例如，如果你希望構建一個模型來從照片中識別特定型別的貓，利用一個在常見家庭寵物（包括貓、狗、兔子等）資料集上訓練的現有模型可能會有所幫助。然後，你可以在貓的資料集上進一步微調這個模型。

內容解密：

本章節主要介紹了人工智慧和機器學習的基本概念和區別，並探討了不同型別的機器學習模型，包括監督式學習、無監督式學習、半監督式學習、強化學習和遷移學習。每種型別的機器學習都有其特定的應用場景和優勢，瞭解這些內容可以幫助讀者更好地選擇適合自己需求的機器學習方法。

機器學習型別

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title Rust 實體運算與 K-means 機器學習應用

package "硬體層 (rppal)" {
    component [/dev/gpiomem\n記憶體映射] as gpiomem
    component [GPIO 暫存器\n直接存取] as gpio_reg
    component [GPIO Pin\n控制介面] as gpio_pin
}

package "K-means 聚類演算法" {
    component [初始化中心點\nK-means++] as init
    component [計算距離\n歐幾里得距離] as dist
    component [分配群集\nCluster Assignment] as assign
    component [更新中心點\nCentroid Update] as update
}

package "Rust ML 生態系 (linfa)" {
    component [linfa-clustering\nK-means 實作] as linfa
    component [ndarray\n數值陣列] as ndarray
    component [訓練資料\nDataset] as dataset
}

package "應用範例：貓品種分類" {
    component [特徵向量\n(體重, 身長)] as features
    component [聚類結果\n品種分群] as clusters
}

gpiomem --> gpio_reg : mmap
gpio_reg --> gpio_pin : 讀寫控制

init --> dist : 選擇初始點
dist --> assign : 最近中心點
assign --> update : 重新計算
update --> dist : 迭代直到收斂

dataset --> linfa : 輸入資料
ndarray --> linfa : 矩陣運算
linfa --> clusters : 預測結果
features --> dataset : 特徵提取

note right of init
  K-means++ 優勢：
  - 智慧初始化
  - 避免局部最優
  - 加速收斂
end note

note bottom of gpio_pin
  rppal 特點：
  - 零成本抽象
  - 記憶體安全
  - 高效能 GPIO
end note

@enduml

此圖示展示了不同型別的機器學習及其特點。

內容解密：

此圖表使用Plantuml語言繪製，展示了機器學習的不同分支及其簡要描述。每個分支代表了一種特定的機器學習方法，包括監督式學習、無監督式學習、半監督式學習、強化學習和遷移學習。這些方法根據資料的使用方式、學習目標和應用場景進行了區分。理解這些不同型別的機器學習可以幫助開發者根據具體需求選擇最合適的方法。

人工智慧與機器學習：以 Rust 實作 K-means 與類別神經網路

在人工智慧領域中，機器學習是一種使電腦系統能夠自動學習並改進其效能的方法，而無需明確地被程式化。在本章中，我們將重點放在監督式學習和非監督式學習這兩種主要的機器學習方法。

你將建立什麼？

在本章中，你將建立一個監督式學習模型和一個非監督式學習模型。首先，你將使用非監督式學習模型來識別不同的貓品種。你將生成三種貓品種的人工身體測量資料：波斯貓、英國短毛貓和拉格doll貓。由於這三種貓品種的平均身體高度和長度略有不同，你將使用 K-means 聚類別演算法對這些特徵進行分析。訓練後的模型能夠自動將貓的身體測量資料分組到不同的類別中。

K-means 聚類別演算法介紹

K-means 是一種簡單且直觀的聚類別演算法。其目標是將一組資料點分成 k 個群組，使得每個群組中的點彼此接近，但與其他群組中的點相距較遠。具體步驟如下：

1. 隨機初始化：隨機選擇 k 個點作為「中心點」（centroids）。
2. 分配：將所有其他點分配到最近的中心點所代表的群組中。
3. 更新中心點：對於每個群組，計算所有點的平均值，並將其作為新的中心點。
4. 重複步驟 2 和 3，直到中心點不再顯著移動。

這個過程將持續進行，直到中心點穩定下來，此時我們稱模型已經收斂。

使用 linfa 和 rusty-machine 進行機器學習

Rust 語言中的機器學習生態系統依賴於堅實的基礎。構建機器學習函式庫不僅需要實作機器學習演算法本身，還需要許多基礎運算，如數值計算、線性代數、統計和資料操作。在本章中，我們將使用 linfa 和 rusty-machine 這兩個 crate。linfa 包含了許多傳統的機器學習演算法，而 rusty-machine 則用於類別神經網路的學習。

linfa 提供的機器學習演算法

• 線性迴歸
• 邏輯迴歸
• 廣義線性模型
• K-means 聚類別
• 高斯過程迴歸
• 支援向量機
• 高斯混合模型
• 樸素貝葉斯分類別器
• DBSCAN
• K-近鄰分類別器
• 主成分分析

使用 K-means 聚類別貓品種

我們的第一個專案是使用 K-means 聚類別來確定貓品種。這個演算法相對簡單，易於理解，使我們能夠專注於 Rust 的相關內容。

生成人薪水料

首先，我們需要生成三種貓品種的人工身體測量資料。這些資料將用於訓練 K-means 模型。

// 生成人工貓身體測量資料的範例程式碼
use rand::Rng;
use linfa::Dataset;

fn generate_cat_data() -> Dataset<f64, u32> {
    let mut rng = rand::thread_rng();
    let mut data = Vec::new();

    // 生成波斯貓、英國短毛貓和拉格doll貓的資料
    for _ in 0..100 {
        let height = rng.gen_range(20.0..30.0);
        let length = rng.gen_range(30.0..40.0);
        data.push((height, length));
    }

    // 將資料轉換為 linfa 的 Dataset 格式
    Dataset::new(data)
}

訓練 K-means 模型

接下來，我們將使用 linfa crate 中的 K-means 演算法來訓練模型。

// 使用 linfa 訓練 K-means 模型的範例程式碼
use linfa::prelude::*;
use linfa_clustering::KMeans;

fn train_kmeans(data: &Dataset<f64, u32>) -> KMeans<f64> {
    let kmeans = KMeans::params(3)
        .tolerance(1e-6)
        .max_n_iterations(100)
        .fit(data)
        .expect("K-means training failed");

    kmeans
}

#### 內容解密：

此段程式碼的作用是利用 linfa crate 中的 K-means 演算法對生成的貓身體測量資料進行訓練，將資料分成三個群組。每個群組代表一種貓品種。KMeans::params(3) 指定了我們要分成 3 個群組，tolerance(1e-6) 和 max_n_iterations(100) 分別設定了收斂的容忍度和最大迭代次數，以控制模型的訓練過程。

K-means演算法與貓品種分類別實務

K-means演算法是一種廣泛使用的無監督學習技術，用於根據資料點的相似性將其分組。在實際應用中，初始重心（centroids）的選擇對最終結果有著重大影響。如果初始重心的分配不理想，演算法可能會收斂到次優解，或者需要更長的時間才能收斂。

改善初始重心選擇：K-means++演算法

為了改善初始重心的選擇，可以使用K-means++演算法。該演算法的直覺是盡可能地將初始重心分散開來。具體步驟如下：

1. 從所有資料點中隨機選擇第一個重心。
2. 對於每個資料點$x$，計算其與最近的重心的距離$D(x)$。
3. 選擇下一個重心時，以與$D(x)^2$成正比的機率選擇資料點$x$。也就是說，如果$x$距離現有的重心越遠，其$D(x)$越大，被選為新重心的機率就越高。
4. 重複步驟2和3，直到所有重心都被選中。

準備訓練資料

為了演示K-means演算法在貓品種分類別中的應用，我們需要生成一些人工貓體測量資料。假設我們要根據貓的身高和長度（不包括尾巴）來區分三個品種：波斯貓、英國短毛貓和拉格doll貓。

平均測量值

我們將為每個品種生成2,000個樣本，圍繞平均值使用標準差為1.8 cm的正態分佈進行生成。

使用Rust實作資料生成

首先，建立一個新的Rust專案：

$ cargo new cat-breeds-k-means
$ cd cat-breeds-k-means

然後，新增必要的crate：

$ cargo add linfa rand rand_distr ndarray

generate.rs實作

在src/bin/generate.rs中，實作資料生成的邏輯：

// src/bin/generate.rs
use rand::thread_rng;
use rand::distributions::Distribution;
use rand_distr::Normal;
use ndarray::Array2;
use std::error::Error;

fn generate_data(centroids: &Array2<f64>, points_per_centroid: usize, noise: f64) -> Result<Array2<f64>, Box<dyn Error>> {
    assert!(!centroids.is_empty(), "centroids不能為空。");
    assert!(noise >= 0f64, "noise必須為非負值。");
    
    let rows = centroids.shape()[0];
    let cols = centroids.shape()[1];
    let mut rng = thread_rng();
    let normal_rv = Normal::new(0f64, noise)?;
    
    let mut raw_cluster_data = Vec::with_capacity(rows * points_per_centroid * cols);
    
    for _ in 0..points_per_centroid {
        for centroid in centroids.rows() {
            let mut point = Vec::with_capacity(centroids.shape()[1]);
            for feature in centroid.into_iter() {
                point.push(feature + normal_rv.sample(&mut rng));
            }
            raw_cluster_data.extend(point);
        }
    }
    
    Ok(Array2::from_shape_vec((rows * points_per_centroid, cols), raw_cluster_data)?)
}

內容解密：

1. generate_data函式：該函式根據給定的平均值（centroids）、每個類別的樣本數（points_per_centroid）和標準差（noise），生成模擬資料。
2. Array2的使用：用於儲存多維資料，方便進行矩陣運算。
3. Normal分佈：使用正態分佈生成資料，模擬真實世界的測量誤差。
4. thread_rng：取得執行緒安全的亂數生成器，用於產生隨機數。