環境準備
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tensorflow Go API安裝: TensorFlow提供Go語言API，方便在Go程序中加載和使用預訓練的TensorFlow模型。首先，安裝TensorFlow C庫：
wget https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-cpu-Linux-x86_64-2.8.0.tar.gz sudo tar -C /usr/local -xzf libtensorflow-cpu-linux-x86_64-2.8.0.tar.gz export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/lib export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib
然后，安裝Go的TensorFlow綁定：
立即學習“go語言免費學習筆記（深入）”；
go get github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go
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其他必要庫安裝: 數據處理和線性代數運算，建議安裝gonum庫：
go get gonum.org/v1/gonum/floats go get gonum.org/v1/gonum/mat
調用預訓練模型
TensorFlow Go API允許加載和運行預訓練模型。以下示例演示如何加載模型并進行預測：
package main import ( "fmt" "log" tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go" "io/ioutil" ) func main() { // 加載模型 modelData, err := ioutil.ReadFile("model.pb") if err != nil { log.Fatalf("讀取模型文件失敗: %v", err) } graph := tf.NewGraph() if err := graph.Import(modelData, ""); err != nil { log.Fatalf("導入模型失敗: %v", err) } session, err := tf.NewSession(graph, nil) if err != nil { log.Fatalf("創建會話失敗: %v", err) } defer session.Close() // 準備輸入數據 inputTensor, _ := tf.NewTensor([]float32{1.0, 2.0, 3.0, 4.0}) // 運行模型 output, err := session.Run(map[tf.Output]*tf.Tensor{ graph.Operation("input").Output(0): inputTensor, }, []tf.Output{ graph.Operation("output").Output(0), }, nil) if err != nil { log.Fatalf("運行模型失敗: %v", err) } // 打印預測結果 fmt.Printf("預測結果: %v ", output[0].Value()) }
訓練簡單模型
gonum庫可用于訓練簡單的線性回歸模型，例如：
package main import ( "fmt" "log" "gonum.org/v1/gonum/floats" "gonum.org/v1/gonum/optimize" ) // 線性模型 y = 2x + 3 func model(x, params []float64) float64 { return params[0]*x[0] + params[1] } func main() { // 訓練數據 xTrain := []float64{1, 2, 3, 4} yTrain := []float64{5, 7, 9, 11} // 初始化模型參數 params := []float64{1, 1} // 均方誤差損失函數 lossFunc := func(params []float64) float64 { sum := 0.0 for i := range xTrain { yPred := model([]float64{xTrain[i]}, params) sum += (yPred - yTrain[i]) * (yPred - yTrain[i]) } return sum / float64(len(xTrain)) } // 梯度下降法優化參數 task := optimize.Task{ Func: lossFunc, Grad: func(params []float64) []float64 { grad := make([]float64, len(params)) for i := range grad { grad[i] = 2 * params[i] } return grad }, Init: params, VecSize: len(params), } result, err := optimize.Minimize(task, params, &optimize.Settings{ GradLimit: 1e-5, MaxIter: 100, }) if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Printf("優化后的參數: %v ", result.X) }
其他機器學習庫
- Gorgonia: 基于Go語言的神經網絡和機器學習庫，適合構建復雜的神經網絡模型。
- GoLearn: 簡單易用的機器學習庫，提供多種分類、回歸和聚類算法。
- Golearn: 支持監督學習和無監督學習任務的機器學習庫，包含常見的分類、回歸和聚類算法。
通過以上步驟和庫，即可在Linux系統上使用Go語言進行機器學習。
