搜索
首页后端开发Golang如何使用 Go 语言进行机器学习开发?

随着机器学习在各个领域的广泛应用,程序员们也越来越关注如何快速有效地开发机器学习模型。传统的机器学习语言如 Python 和 R 已经成为机器学习领域的标准工具,但是越来越多的程序员对 Go 语言的并发性和性能感到着迷。在这篇文章中,我们将讨论如何使用 Go 语言进行机器学习开发。

  1. 安装 Go

首先,你需要在你的操作系统上安装 Go。你可以在 Go 官方网站下载安装程序并安装。安装完成后,在命令行里运行 go version 命令,检查是否正确安装了 Go。

  1. 安装机器学习库

Go 中并没有内置的机器学习库,但是有很多第三方的机器学习框架,例如 tensorflow、gorgonia、goml 等。在这里,我们将以 gorgonia 为例,介绍如何使用 Go 进行机器学习。

在命令行中运行以下命令安装 gorgonia:

go get gorgonia.org/gorgonia

安装完成后,你可以通过以下命令检查是否正确安装:

package main

import "gorgonia.org/gorgonia"

func main() {
    gorgonia.NewGraph()
}

如果没有报错,则说明你已经成功安装了 gorgonia。

  1. 使用 Gorgonia

接下来,我们将使用 gorgonia 构建一个基本的神经网络,用于分类手写数字图片。首先,我们需要准备数据。gorgonia 中有一个 mnist 包,可以使用它来下载和解压缩 mnist 数据集。

package main

import (
    "fmt"
    "gorgonia.org/datasets/mnist"
    "gorgonia.org/gorgonia"
)

func main() {
    // 下载和解压缩 mnist 数据集
    trainData, testData, err := mnist.Load(root)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 打印训练和测试数据及标签的形状
    fmt.Printf("train data shape: %v
", trainData.X.Shape())
    fmt.Printf("train labels shape: %v
", trainData.Y.Shape())
    fmt.Printf("test data shape: %v
", testData.X.Shape()) 
    fmt.Printf("test labels shape: %v
", testData.Y.Shape())
}

输出结果如下:

train data shape: (60000, 28, 28, 1)
train labels shape: (60000, 10)
test data shape: (10000, 28, 28, 1)
test labels shape: (10000, 10)

训练数据包含 6 万张 28x28 的灰度图像,测试数据包含 1 万张同样形状的图像。每个标签都是一个 10 维的向量,用于表示图像所属的数字。

接下来,我们将定义神经网络的架构。我们将使用一个包含两个隐藏层的深度神经网络。每个隐藏层有 128 个神经元。我们将使用 relu 激活函数,并在输出层使用 softmax 激活函数,对图像进行分类。

dataShape := trainData.X.Shape()
dataSize := dataShape[0]
inputSize := dataShape[1] * dataShape[2] * dataShape[3]
outputSize := testData.Y.Shape()[1]

// 构建神经网络
g := gorgonia.NewGraph()
x := gorgonia.NewTensor(g, tensor.Float32, 4, gorgonia.WithShape(dataSize, dataShape[1], dataShape[2], dataShape[3]), gorgonia.WithName("x"))
y := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(dataSize, outputSize), gorgonia.WithName("y"))

hiddenSize := 128
hidden1 := gorgonia.Must(gorgonia.NodeFromAny(g, tensor.Zero(tensor.Float32, hiddenSize), gorgonia.WithName("hidden1")))
hidden2 := gorgonia.Must(gorgonia.NodeFromAny(g, tensor.Zero(tensor.Float32, hiddenSize), gorgonia.WithName("hidden2")))

w1 := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(inputSize, hiddenSize), gorgonia.WithName("w1"))
w2 := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(hiddenSize, hiddenSize), gorgonia.WithName("w2"))
w3 := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(hiddenSize, outputSize), gorgonia.WithName("w3"))

b1 := gorgonia.NewVector(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(hiddenSize), gorgonia.WithName("b1"))
b2 := gorgonia.NewVector(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(hiddenSize), gorgonia.WithName("b2"))
b3 := gorgonia.NewVector(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(outputSize), gorgonia.WithName("b3"))

hidden1Dot, err1 := gorgonia.Mul(x, w1)
hidden1Add, err2 := gorgonia.BroadcastAdd(hidden1Dot, b1, []byte{0})
hidden1Activate := gorgonia.Must(gorgonia.Rectify(hidden1Add))

hidden2Dot, err3 := gorgonia.Mul(hidden1Activate, w2)
hidden2Add, err4 := gorgonia.BroadcastAdd(hidden2Dot, b2, []byte{0})
hidden2Activate := gorgonia.Must(gorgonia.Rectify(hidden2Add))

yDot, err5 := gorgonia.Mul(hidden2Activate, w3)
yAdd, err6 := gorgonia.BroadcastAdd(yDot, b3, []byte{0})
ySoftMax := gorgonia.Must(gorgonia.SoftMax(yAdd))

我们采用随机梯度下降 (SGD) 方法来训练模型。在每个 epoch 中,我们将训练数据划分为批次,并在每个批次上计算梯度并更新参数。

iterations := 10
batchSize := 32
learningRate := 0.01

// 定义代价函数(交叉熵)
cost := gorgonia.Must(gorgonia.Mean(gorgonia.Must(gorgonia.Neg(gorgonia.Must(gorgonia.HadamardProd(y, gorgonia.Must(gorgonia.Log(ySoftMax)))))))

// 定义优化器
optimizer := gorgonia.NewVanillaSolver(g, gorgonia.WithLearnRate(learningRate))

// 表示模型将进行训练
vm := gorgonia.NewTapeMachine(g)

// 进行训练
for i := 0; i < iterations; i++ {
    fmt.Printf("Epoch %d
", i+1)

    for j := 0; j < dataSize; j += batchSize {
        upperBound := j + batchSize
        if upperBound > dataSize {
            upperBound = dataSize
        }
        xBatch := trainData.X.Slice(s{j, upperBound})
        yBatch := trainData.Y.Slice(s{j, upperBound})

        if err := gorgonia.Let(x, xBatch); err != nil {
            panic(err)
        }
        if err := gorgonia.Let(y, yBatch); err != nil {
            panic(err)
        }

        if err := vm.RunAll(); err != nil {
            panic(err)
        }

        if err := optimizer.Step(gorgonia.NodesToValueGrads(w1, b1, w2, b2, w3, b3)); err != nil {
            panic(err)
        }
    }

    // 测试准确率
    xTest := testData.X
    yTest := testData.Y

    if err := gorgonia.Let(x, xTest); err != nil {
        panic(err)
    }
    if err := gorgonia.Let(y, yTest); err != nil {
        panic(err)
    }

    if err := vm.RunAll(); err != nil {
        panic(err)
    }

    predict := gorgonia.Must(gorgonia.Argmax(ySoftMax, 1))
    label := gorgonia.Must(gorgonia.Argmax(yTest, 1))

    correct := 0
    for i := range label.Data().([]float32) {
        if predict.Data().([]float32)[i] == label.Data().([]float32)[i] {
            correct++
        }
    }

    fmt.Printf("Accuracy: %v
", float32(correct)/float32(len(label.Data().([]float32))))
}

我们已经完成了一个简单的机器学习模型的开发。你可以根据自己的需求进行扩展和优化,例如添加更多隐藏层、使用不同的优化器等。

  1. 总结

在本文中,我们讨论了如何使用 Go 语言进行机器学习开发,并以 gorgonia 及 mnist 数据集为例,演示了如何构建一个基本的神经网络来分类手写数字图片。虽然 Go 可能不是机器学习领域的首选语言,但是它具有很好的并发性和性能优势,在一些场景下会是一个不错的选择。

以上是如何使用 Go 语言进行机器学习开发?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
解读CRISP-ML(Q):机器学习生命周期流程解读CRISP-ML(Q):机器学习生命周期流程Apr 08, 2023 pm 01:21 PM

译者 | 布加迪审校 | 孙淑娟目前,没有用于构建和管理机器学习(ML)应用程序的标准实践。机器学习项目组织得不好,缺乏可重复性,而且从长远来看容易彻底失败。因此,我们需要一套流程来帮助自己在整个机器学习生命周期中保持质量、可持续性、稳健性和成本管理。图1. 机器学习开发生命周期流程使用质量保证方法开发机器学习应用程序的跨行业标准流程(CRISP-ML(Q))是CRISP-DM的升级版,以确保机器学习产品的质量。CRISP-ML(Q)有六个单独的阶段:1. 业务和数据理解2. 数据准备3. 模型

2023年机器学习的十大概念和技术2023年机器学习的十大概念和技术Apr 04, 2023 pm 12:30 PM

机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。 本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。2023年机器学习的十大概念和技术是一个教计算机从数据中学习的过程,无需明确的编程。机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。为了保持领先,数据科学家应该关注其中一些网站,以跟上最新的发展。这将有助于了解机器学习中的技术如何在实践中使用,并为自己的业务或工作领域中的可能应用提供想法。2023年机器学习的十大概念和技术:1. 深度神经网

基于因果森林算法的决策定位应用基于因果森林算法的决策定位应用Apr 08, 2023 am 11:21 AM

译者 | 朱先忠​审校 | 孙淑娟​在我之前的​​博客​​中,我们已经了解了如何使用因果树来评估政策的异质处理效应。如果你还没有阅读过,我建议你在阅读本文前先读一遍,因为我们在本文中认为你已经了解了此文中的部分与本文相关的内容。为什么是异质处理效应(HTE:heterogenous treatment effects)呢?首先,对异质处理效应的估计允许我们根据它们的预期结果(疾病、公司收入、客户满意度等)选择提供处理(药物、广告、产品等)的用户(患者、用户、客户等)。换句话说,估计HTE有助于我

使用PyTorch进行小样本学习的图像分类使用PyTorch进行小样本学习的图像分类Apr 09, 2023 am 10:51 AM

近年来,基于深度学习的模型在目标检测和图像识别等任务中表现出色。像ImageNet这样具有挑战性的图像分类数据集,包含1000种不同的对象分类,现在一些模型已经超过了人类水平上。但是这些模型依赖于监督训练流程,标记训练数据的可用性对它们有重大影响,并且模型能够检测到的类别也仅限于它们接受训练的类。由于在训练过程中没有足够的标记图像用于所有类,这些模型在现实环境中可能不太有用。并且我们希望的模型能够识别它在训练期间没有见到过的类,因为几乎不可能在所有潜在对象的图像上进行训练。我们将从几个样本中学习

LazyPredict:为你选择最佳ML模型!LazyPredict:为你选择最佳ML模型!Apr 06, 2023 pm 08:45 PM

本文讨论使用LazyPredict来创建简单的ML模型。LazyPredict创建机器学习模型的特点是不需要大量的代码,同时在不修改参数的情况下进行多模型拟合,从而在众多模型中选出性能最佳的一个。 摘要本文讨论使用LazyPredict来创建简单的ML模型。LazyPredict创建机器学习模型的特点是不需要大量的代码,同时在不修改参数的情况下进行多模型拟合,从而在众多模型中选出性能最佳的一个。​本文包括的内容如下:​简介​LazyPredict模块的安装​在分类模型中实施LazyPredict

Mango:基于Python环境的贝叶斯优化新方法Mango:基于Python环境的贝叶斯优化新方法Apr 08, 2023 pm 12:44 PM

译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟引言模型超参数(或模型设置)的优化可能是训练机器学习算法中最重要的一步,因为它可以找到最小化模型损失函数的最佳参数。这一步对于构建不易过拟合的泛化模型也是必不可少的。优化模型超参数的最著名技术是穷举网格搜索和随机网格搜索。在第一种方法中,搜索空间被定义为跨越每个模型超参数的域的网格。通过在网格的每个点上训练模型来获得最优超参数。尽管网格搜索非常容易实现,但它在计算上变得昂贵,尤其是当要优化的变量数量很大时。另一方面,随机网格搜索是一种更快的优化方法,可以提供更好的

人工智能自动获取知识和技能,实现自我完善的过程是什么人工智能自动获取知识和技能,实现自我完善的过程是什么Aug 24, 2022 am 11:57 AM

实现自我完善的过程是“机器学习”。机器学习是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径;它使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习来获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。机器学习主要研究三方面问题:1、学习机理,人类获取知识、技能和抽象概念的天赋能力;2、学习方法,对生物学习机理进行简化的基础上,用计算的方法进行再现;3、学习系统,能够在一定程度上实现机器学习的系统。

超参数优化比较之网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化超参数优化比较之网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化Apr 04, 2023 pm 12:05 PM

本文将详细介绍用来提高机器学习效果的最常见的超参数优化方法。 译者 | 朱先忠​审校 | 孙淑娟​简介​通常,在尝试改进机器学习模型时,人们首先想到的解决方案是添加更多的训练数据。额外的数据通常是有帮助(在某些情况下除外)的,但生成高质量的数据可能非常昂贵。通过使用现有数据获得最佳模型性能,超参数优化可以节省我们的时间和资源。​顾名思义,超参数优化是为机器学习模型确定最佳超参数组合以满足优化函数(即,给定研究中的数据集,最大化模型的性能)的过程。换句话说,每个模型都会提供多个有关选项的调整“按钮

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
2 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
仓库:如何复兴队友
4 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island冒险:如何获得巨型种子
3 周前By尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux最新版

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具