Understanding Tensorflow using Go

2022-02-14

原文：

is not a , , is a that with .它的核心是 C++，还有用于 .的 for the Go 是一个工具，不仅可以在 Go 中使用，还可以用于如何在引擎盖下使用。

, 的：

作为一个 Java 爱好者而不是 Java 爱好者，我在 Go 中是为了完成他们的任务。

开始

(by Ueda (@).下3.0)

标志。

首先要注意的是，Go API for of the 缺少：这个 API 是 for from 。这适用于 Go：

在 Go 中使用的 API。这些 API 非常适用，而且是 Go 语言。

如果我们不在 ML 中：！如果, , 你在这里是:

做一个真实的，保持它！用于 & 训练 ;您可以稍后通过 Go 加载和使用它们！

简而言之：go 可以用 and ; where , in this 表示没有，因此没有。

现在让我们开始使用 Go：让我们的第一个。

在 , I 中, the 已经准备好 Go 并且 and 在 中。

Let’s what is (keep from , the is mine):

™ 是一个开放的使用数据流。中的节点，而图形数据（）它们。

我们可以把它想象成一个，有点像 SQL，在其中你想要什么，然后让 (the) 解析你的查询，检查 and , it 到 its , it 和 the : 所有这一切都给你.

，当我们使用任何 API 时，我们所做的就是对一个图：当我们将它放入图中时，图的 .

这个，让我们尝试一个图表和它。我们清楚地列出了 () &op。

正如我们所见，这两个我们需要和一个图表。

到基本的“空”之类的，是最出自C++的。

，我们想要的

A=(12−1−2),x=(10100)

我认为这是图形的想法，并且知道它们是什么以及它们是如何工作的。下面的代码是用户将创建的第一个代码。我们称之为 .go

package main
import (
	"fmt"

	tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go"
	"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op"
)
func main() {
	// Let's describe what we want: create the graph
	// We want to define two placeholder to fill at runtime
	// the first placeholder A will be a [2, 2] tensor of integers
	// the second placeholder x will be a [2, 1] tensor of intergers
	// Then we want to compute Y = Ax
	// Create the first node of the graph: an empty node, the root of our graph

	root := op.NewScope()
	// Define the 2 placeholders
	A := op.Placeholder(root, tf.Int64, op.PlaceholderShape(tf.MakeShape(2, 2)))
	x := op.Placeholder(root, tf.Int64, op.PlaceholderShape(tf.MakeShape(2, 1)))
	// Define the operation node that accepts A & x as inputs
	product := op.MatMul(root, A, x)
	// Every time we passed a `Scope` to an operation, we placed that
	// operation **under** that scope.
	// As you can see, we have an empty scope (created with NewScope): the empty scope
	// is the root of our graph and thus we denote it with "/".

	// Now we ask tensorflow to build the graph from our definition.
	// The concrete graph is created from the "abstract" graph we defined
	// using the combination of scope and op.
	graph, err := root.Finalize()
	if err != nil {
		// It's useless trying to handle this error in any way:
		// if we defined the graph wrongly we have to manually fix the definition.
		// It's like a SQL query: if the query is not syntactically valid
		// we have to rewrite it
		panic(err.Error())
	}

	// If here: our graph is syntatically valid.
	// We can now place it within a Session and execute it.
	var sess *tf.Session
	sess, err = tf.NewSession(graph, &tf.SessionOptions{})
	if err != nil {
		panic(err.Error())
	}
	// In order to use placeholders, we have to create the Tensors
	// containing the values to feed into the network
	var matrix, column 

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