安装TensorFlow for Go

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>

原文链接 : https://www.tensorflow.org/install/install_go

译文链接 : http://www.apache.wiki/pages/viewpage.action?pageId=10029605

贡献者 : 片刻 ApacheCN Apache中文网

TensorFlow提供在Go程序中使用的API。这些API特别适合加载在Python中创建的模型，并在Go应用程序中执行它们。本指南介绍如何安装和设置 TensorFlow Go软件包。

警告： TensorFlow API API 不在 TensorFlow API稳定性保证范围内。

支持的平台

您可以在以下操作系统上安装TensorFlow for Go：

Linux的
Mac OS X

安装

TensorFlow for Go取决于TensorFlow C库。采取以下步骤安装此库并启用TensorFlow for Go：

决定是否只在CPU或GPU的帮助下运行TensorFlow for Go。为了帮助您决定，请阅读以下指南之一标题为“确定要安装的TensorFlow”的部分。
- 在Linux上安装TensorFlow
- 在Mac OS上安装TensorFlow

/usr/local/lib通过调用以下shell命令，下载并提取TensorFlow C库：

TF_TYPE="cpu" # Change to "gpu" for GPU support

TARGET_DIRECTORY='/usr/local'

curl -L

"https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-${TF_TYPE}-$(go env GOOS)-x86_64-1.1.0.tar.gz" |

sudo tar -C $TARGET_DIRECTORY -xz

该tar命令将TensorFlow C库提取到lib 子目录中TARGET_DIRECTORY。例如，指定/usr/local为TARGET_DIRECTORY使tar提取TensorFlow C库成/usr/local/lib。

如果您希望将库提取到不同的目录中，请进行相应的调整TARGET_DIRECTORY。

在步骤2中，如果您指定了系统目录（例如/usr/local）TARGET_DIRECTORY，则运行ldconfig以配置链接器。例如：

sudo ldconfig

如果您分配了TARGET_DIRECTORY系统目录（例如，~/mydir），则必须将提取目录（例如~/mydir/lib）附加到两个环境变量中，如下所示：

export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For both Linux and Mac OS X

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For Linux only

export DYLD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For Mac OS X only

现在安装了TensorFlow C库，请go get按如下方式调用相应的软件包及其依赖关系：

go get github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go
调用go test如下来验证TensorFlow for Go安装：

go test github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go
```
去测试github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go
```

如果go get或go test生成错误消息，搜索（或发布到） StackOverflow 可能的解决方案。

Hello World

安装TensorFlow对围棋后，输入以下代码到一个文件名为hello_tf.go：

package main

import (

tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go"

"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op"

"fmt"

)

func main() {

// Construct a graph with an operation that produces a string constant.

s := op.NewScope()

c := op.Const(s, "Hello from TensorFlow version " + tf.Version())

graph, err := s.Finalize()

if err != nil {

panic(err)

}

// Execute the graph in a session.

sess, err := tf.NewSession(graph, nil)

if err != nil {

panic(err)

}

output, err := sess.Run(nil, []tf.Output{c}, nil)

if err != nil {

panic(err)

}

fmt.Println(output[0].Value())

}

有关Go中TensorFlow的更高级示例，请查看API文档中的 示例，该文档使用预先训练过的TensorFlow模型来标记图像内容。

运行

hello_tf.go通过调用以下命令运行：

go run hello_tf.go

Hello from TensorFlow version number

该程序还可能会生成以下窗体的多个警告消息，您可以忽略它们：

W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library

wasn't compiled to use *Type* instructions, but these are available on your

machine and could speed up CPU computations.

从源代码构建

TensorFlow是开源的。您可以从TensorFlow源代码中构建TensorFlow for Go，并按照单独文档中的说明进行操作。

转载于:https://my.oschina.net/repine/blog/920747

版权声明：本文来源CSDN，感谢博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_34117522/article/details/91846061
站方申明：本站部分内容来自社区用户分享，若涉及侵权，请联系站方删除。

发表于 2020-02-24 22:15:01
阅读 ( 1603 )
分类：Go