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  • 译者注:本文通过一个简单的Go绑定实例,让读者一步一步地学习到Tensorflow有关ID、作用域、类型等方面的知识。以下是译文。 Tensorflow并不是机器学习方面专用的库,而是一个使用图来表示计算的通用计算库。它的核心是用C++实现的,并且还有不同语言的绑定。Go语言绑定是一个非常有用的工具,它与Python绑定不同,用户不仅可以通过Go语言使用Tensorflow,还可以了解Tensorflow的底层实现。 绑定 Tensorflow的开发者正式发布了: C++源代码:真正的Tensorflow核心,实现了具体的高级和低级操作。 Python绑定和Python库:这个绑定是由C++实现自动生成的,这样我们可以使用Python来调用C++函数。此外,这个库将调用融合到了绑定中,以便定义更高级别的API。 Java绑定。 Go绑定。 作为一个Go开发者而不是一个Java爱好者,我开始关注Go绑定,以便了解他们创建了什么样的任务。 Go绑定 地鼠与Tensorflow的徽标首先要注意的是,Go API缺少对Variable的支持:该API旨在使用已经训练过的模型,而不是从头开始训练模型。安装Tensorflow for Go的时候已经明确说明了: TensorFlow提供了可用于Go程序的API。这些API特别适合于加载用Python创建并需要在Go程序中执行的模型。 如果我们对培训ML模型不感兴趣,万岁!相反,如果你对培训模型感兴趣,那就有一个建议: 作为一个真正的Go开发者,保持简单!使用Python定义并训练模型;你可以随时使用Go来加载并使用训练过的模型! 简而言之,go绑定可用于导入和定义常量图;在这种情况下,常量指的是没有经过训练的过程,因此没有可训练的变量。 现在,开始用Go来深入学习Tensorflow吧:让我们来创建第一个应用程序。 在下文中,我假设读者已经准备好Go环境,并按照README中的说明编译并安装了Tensorflow绑定。 …

    kuku Asked on 2017年6月7日 in AI.
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