Golang spielt mit Tensflow

Mit der Popularisierung der Technologie der künstlichen Intelligenz beginnen immer mehr Entwickler, sich im Bereich Deep Learning zu engagieren. TensorFlow hat als von Google eingeführtes Schwergewichts-Deep-Learning-Framework große Aufmerksamkeit und Verwendung gefunden. Es gibt jedoch immer noch Entwickler, die Golang lernen und auf TensorFlow entwickeln möchten. Zu diesem Zeitpunkt müssen sie die Kombination von Golang und TensorFlow beherrschen.

Golang ist eine von Google entwickelte statisch typisierte, kompilierte und gleichzeitige Programmiersprache. Sie ist effizient, einfach und leicht zu erweitern und eignet sich sehr gut für Aufgaben wie Datenverarbeitung und verteiltes Rechnen. Im Gegensatz zu Python verfügt die Go-Sprache derzeit nicht über ein so beliebtes Deep-Learning-Framework wie TensorFlow. Die Go-Sprache bietet jedoch die Vorteile einer hohen Effizienz und Parallelität, und TensorFlow selbst ist ein hochgradig gleichzeitiges Framework Nutzen Sie die Vorteile beider und verbessern Sie die Entwicklungseffizienz.

In diesem Artikel wird die Verwendung von Golang für Deep Learning und die TensorFlow-Integration vorgestellt und einige praktische Codebeispiele vorgestellt.

1. TensorFlow installieren

Bevor wir TensorFlow verwenden, müssen wir zunächst TensorFlow installieren. TensorFlow unterstützt mehrere Download-Methoden. Hier nehmen wir Anaconda als Beispiel für die Installation.

Zuerst müssen wir Anaconda installieren, eine beliebte Python-Distribution für wissenschaftliches Rechnen und maschinelles Lernen. Sie können die der Systemversion entsprechende Anaconda-Installationsdatei von der offiziellen Website herunterladen. Wählen Sie während des Installationsvorgangs einfach die richtige Python-Version aus.

Als nächstes geben Sie den folgenden Befehl in das Terminal ein, das mit Anaconda geliefert wird:

conda create --name mytensorflow python=3.7
conda activate mytensorflow
pip install tensorflow-gpu==2.0.0

Der obige Befehl erstellt zunächst eine Conda-Umgebung namens mytensorflow und gibt die Python-Version als 3.7 an. Aktivieren Sie dann die Umgebung und installieren Sie TensorFlow-gpu Version 2.0.0. Beachten Sie, dass Sie die CPU-Version von TensorFlow verwenden können, wenn Sie keine GPU haben. Ändern Sie in diesem Fall einfach „tensorflow-gpu“ in „tensorflow“.

2. Golang-Installation

Wir können die entsprechende Version des Go-Sprachinstallationspakets zur Installation von der offiziellen Download-Seite herunterladen. Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können Sie den folgenden Befehl verwenden, um die Installation von Golang zu überprüfen:

go version

Wenn Sie die folgende Ausgabe sehen, bedeutet dies, dass die Installation erfolgreich war:

go version go1.13.4 darwin/amd64

Es ​​ist jedoch zu beachten, dass es Unterschiede bei den Installationsquellen gibt und Umgebungen können dazu führen, dass es nicht richtig funktioniert. Daher wird empfohlen, Golang in jeder neuen Umgebung vollständig neu zu installieren.

3. Kombination von Golang und TensorFlow

Die Verwendung von TensorFlow in der Go-Sprache erfordert die Verwendung relevanter Bindungsprogramme. Derzeit gibt es drei Bindungsprogramme für TensorFlow in der Go-Sprache: TensorFlow-go, Gorgonia und Gonum. Hier stellen wir die Verwendung von TensorFlow-go vor.

Wir können TensorFlow-go mit dem folgenden Befehl installieren:

go get github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go

Dadurch werden die Go-Bindungen von TensorFlow heruntergeladen und installiert und sichergestellt, dass sie ordnungsgemäß funktionieren.

Dann müssen wir ein Basisprogramm mit der Sprache Go und TensorFlow schreiben. Dieses Programm erstellt mit TensorFlow ein einfaches lineares Regressionsmodell und sagt mithilfe des Modells einen Datensatz voraus:

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go"
    "math/rand"
)

func main() {
    //随机生成一些数据
    var trainData []float32
    var trainLabels []float32
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        trainData = append(trainData, float32(rand.Intn(100)))
        trainLabels = append(trainLabels, trainData[i] * 0.3 + 5)
    }

    //创建Graph
    graph := tensorflow.NewGraph()
    defer graph.Close()

    //设置模型的输入和输出
    input := tensorflow.NewTensor([1][1]float32{{0}})
    output := tensorflow.NewTensor([1][1]float32{{0}})
    x, _ := graph.NewOperation("Placeholder", "x", tensorflow.Float)
    y, _ := graph.NewOperation("Placeholder", "y", tensorflow.Float)
    mul, _ := graph.NewOperation("Mul", "mul", x, tensorflow.NewTensor([1][1]float32{{0.3}}))
    add, _ := graph.NewOperation("Add", "add", mul, tensorflow.NewTensor([1][1]float32{{5}}))
    assignAddOp, _ := graph.NewOperation("AssignAdd", "assign_add", y, add)

    //创建Session执行Graph
    session, _ := tensorflow.NewSession(graph, nil)
    defer session.Close()

    //训练模型
    for i := 0; i < 1000; i++ {
        session.Run(map[tensorflow.Output]*tensorflow.Tensor{
            x: tensorflow.NewTensor([][]float32{{trainData[i]}}),
            y: output,
        }, map[tensorflow.Output]*tensorflow.Tensor{
            y: tensorflow.NewTensor([][]float32{{trainLabels[i]}}),
        }, []*tensorflow.Operation{assignAddOp}, nil)
    }

    //预测结果
    output, _ = session.Run(map[tensorflow.Output]*tensorflow.Tensor{
        x: tensorflow.NewTensor([1][1]float32{{10}}),
        y: output,
    }, nil, []*tensorflow.Operation{add}, nil)
    result := output.Value().([][]float32)[0][0]
    fmt.Println(result) //输出预测结果 8.0
}

Die Hauptlogik des obigen Programms besteht darin, einen Tensorflow zu erstellen und die Eingabe- und Ausgabetensoren des Modells zu definieren Erstellen Sie dann eine tensorflow.Session, um das Modell auszuführen. In diesem Beispiel trainieren wir das Modell mit Zufallszahlen als Eingabe und sagen die Ausgabe für eine Eingabe von 10 voraus.

4. Fazit

In diesem Artikel wird die Verwendung von Golang und TensorFlow für die Deep-Learning-Entwicklung vorgestellt. Anhand der obigen Beispiele ist ersichtlich, dass die Verwendung von TensorFlow-go relativ einfach ist und Golang selbst auch effizient, einfach und leicht zu erweitern ist und große Vorteile bei der Datenverarbeitung und beim verteilten Rechnen bietet. Wenn Sie die Kombination von Golang- und Deep-Learning-Bereichen erkunden möchten, können Sie mehr über TensorFlow-go erfahren und versuchen, es in realen Projekten einzusetzen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGolang spielt mit Tensflow. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!