Golang joue avec Tensflow

Avec la popularisation de la technologie de l'intelligence artificielle, de plus en plus de développeurs commencent à s'impliquer dans le domaine du deep learning. TensorFlow, en tant que framework d'apprentissage profond lourd lancé par Google, a reçu une attention et une utilisation généralisées. Cependant, il existe encore des développeurs qui apprennent le Golang et souhaitent développer sur TensorFlow. À l'heure actuelle, ils doivent maîtriser la combinaison de Golang et TensorFlow.

Golang est un langage de programmation typé statiquement, compilé et concurrent développé par Google. Il est efficace, simple et facile à développer, et convient parfaitement aux tâches telles que le traitement des données et l'informatique distribuée. Contrairement à Python, le langage Go ne dispose actuellement pas d'un cadre d'apprentissage en profondeur aussi populaire que TensorFlow. Cependant, le langage Go présente les avantages d'une efficacité et d'une concurrence élevées, et TensorFlow lui-même est un cadre hautement concurrent. La combinaison du langage Go et de TensorFlow peut donner le maximum. exploiter les avantages des deux points forts, améliorer l’efficacité du développement.

Cet article expliquera comment utiliser Golang pour l'apprentissage en profondeur et l'intégration de TensorFlow, et impliquera également quelques exemples de code pratiques.

1. Installer TensorFlow

Avant d'utiliser TensorFlow, nous devons d'abord installer TensorFlow. TensorFlow prend en charge plusieurs méthodes de téléchargement. Ici, nous prenons Anaconda comme exemple d'installation.

Tout d’abord, nous devons installer Anaconda, une distribution populaire de calcul scientifique et d’apprentissage automatique Python. Vous pouvez télécharger le fichier d'installation d'Anaconda correspondant à la version du système depuis le site officiel. Sélectionnez simplement la bonne version de Python pendant le processus d'installation.

Ensuite, entrez la commande suivante dans le terminal fourni avec Anaconda :

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

La commande ci-dessus crée d'abord un environnement conda nommé mytensorflow et spécifie la version Python comme 3.7. Activez ensuite l'environnement et installez TensorFlow-gpu version 2.0.0. Notez que si vous ne disposez pas de GPU, vous pouvez utiliser la version CPU de TensorFlow. Dans ce cas, remplacez simplement « tensorflow-gpu » par « tensorflow ».

2. Installation de Golang

Nous pouvons télécharger la version appropriée du package d'installation du langage Go à partir de la page de téléchargement officielle pour l'installation. Une fois l'installation terminée, vous pouvez utiliser la commande suivante pour vérifier l'installation de golang :

go version

Si vous voyez le résultat suivant, l'installation est réussie :

go version go1.13.4 darwin/amd64

Cependant, il convient de noter que les différences dans les sources et les environnements d'installation cela pourrait l’empêcher de fonctionner correctement. Par conséquent, il est recommandé de réinstaller complètement Golang dans tout nouvel environnement.

3. Combiner Golang et TensorFlow

L'utilisation de TensorFlow dans le langage Go nécessite l'utilisation de programmes de liaison pertinents. Il existe actuellement trois programmes de liaison pour TensorFlow dans le langage Go : TensorFlow-go, gorgonia et gonum. Nous allons présenter ici comment utiliser TensorFlow-go.

Nous pouvons installer TensorFlow-go à l'aide de la commande suivante :

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

Cela téléchargera et installera les liaisons go de TensorFlow et garantira leur bon fonctionnement.

Ensuite, nous devons écrire un programme de base en utilisant le langage Go et TensorFlow. Ce programme créera un modèle de régression linéaire simple à l'aide de TensorFlow et prédira un ensemble de données à l'aide du modèle :

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
}

La logique principale du programme ci-dessus est de créer un tensorflow.Graph et de définir les tenseurs d'entrée et de sortie du modèle, et puis créez un tensorflow.Session pour exécuter le modèle. Dans cet exemple, nous entraînons le modèle en utilisant des nombres aléatoires comme entrée et prédisons la sortie pour une entrée de 10.

4. Conclusion

Cet article explique comment utiliser Golang et TensorFlow pour le développement du deep learning. À travers les exemples ci-dessus, on peut voir que l'utilisation de TensorFlow-go est relativement simple, et Golang lui-même est également efficace, simple et facile à développer, et présente de grands avantages dans le traitement des données et l'informatique distribuée. Si vous souhaitez explorer la combinaison des domaines Golang et Deep Learning, vous pouvez en savoir plus sur TensorFlow-go et essayer de l'utiliser dans des projets réels.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!