环境准备
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tensorflow Go API安装: TensorFlow提供Go语言API，方便在Go程序中加载和使用预训练的TensorFlow模型。首先，安装TensorFlow C库：
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，安装Go的TensorFlow绑定：
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
go get github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go
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其他必要库安装: 数据处理和线性代数运算，建议安装gonum库：
go get gonum.org/v1/gonum/floats go get gonum.org/v1/gonum/mat
调用预训练模型
TensorFlow Go API允许加载和运行预训练模型。以下示例演示如何加载模型并进行预测：
package main import ( "fmt" "log" tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go" "io/ioutil" ) func main() { // 加载模型 modelData, err := ioutil.ReadFile("model.pb") if err != nil { log.Fatalf("读取模型文件失败: %v", err) } graph := tf.NewGraph() if err := graph.Import(modelData, ""); err != nil { log.Fatalf("导入模型失败: %v", err) } session, err := tf.NewSession(graph, nil) if err != nil { log.Fatalf("创建会话失败: %v", err) } defer session.Close() // 准备输入数据 inputTensor, _ := tf.NewTensor([]float32{1.0, 2.0, 3.0, 4.0}) // 运行模型 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("运行模型失败: %v", err) } // 打印预测结果 fmt.Printf("预测结果: %v ", output[0].Value()) }
训练简单模型
gonum库可用于训练简单的线性回归模型，例如：
package main import ( "fmt" "log" "gonum.org/v1/gonum/floats" "gonum.org/v1/gonum/optimize" ) // 线性模型 y = 2x + 3 func model(x, params []float64) float64 { return params[0]*x[0] + params[1] } func main() { // 训练数据 xTrain := []float64{1, 2, 3, 4} yTrain := []float64{5, 7, 9, 11} // 初始化模型参数 params := []float64{1, 1} // 均方误差损失函数 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)) } // 梯度下降法优化参数 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("优化后的参数: %v ", result.X) }
其他机器学习库
- Gorgonia: 基于Go语言的神经网络和机器学习库，适合构建复杂的神经网络模型。
- GoLearn: 简单易用的机器学习库，提供多种分类、回归和聚类算法。
- Golearn: 支持监督学习和无监督学习任务的机器学习库，包含常见的分类、回归和聚类算法。
通过以上步骤和库，即可在Linux系统上使用Go语言进行机器学习。
