参考文献：

1.https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/go/README.md

2.https://tensorflow.google.cn/install/install_go

Go语言要使用tensorflow C库，所以需要想办法在go的工作环境中创建tensorflow C library并设置相关环境变量。

准备工作：

1.需要将go语言的版本升级到1.8以上（或最新版本）。可以在终端使用指令：

brew install go

系统会安装go语言。

tips：可以使用brew镜像提升下载速度。
可以根据http://blog.sina.com.cn/s/blog_669fb0c30102x77w.html文章中的内容替换brew默认源

2.安装完成后，可以输入

go version

查看系统go语言版本。如果非最新版本，可以根据brew安装记录更改go安装路径，假设安装记录给出的安装路径是the_path，那么可以输入：

export GOROOT=the_path

系统将会把go语言版本指向最新安装版本。

3.由于后文中将利用go get指令下载tensorflow C库，所以必须确保GOPATH 被正确设置。可以通过go env指令查看go语言工作环境，如果GOPATH 未被设置，需要设置相关路径。

mkdir some_path
vim ~/.bash_profile #按i开始编辑
export GOPATH=some_path
#esc退出vim，:wq保存并退出。
source ~./bash_profile

这样就可以永久设置gopath工作路径，相关的库也都会下载到该工作路径内。

安装：

方法1：在tensorflow官网下载

1.step1:下载C库

终端中输入

 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_64-1.5.0.tar.gz" |
 sudo tar -C $TARGET_DIRECTORY -xz

相关的c库会下载到系统工作路径 /usr/local/lib中。

2.step2:配置动态链接库环境变量（这一步tensorflow官网指南有问题。。花了很多时间）

vim ~/.bash_profile #按i开始编辑
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/lib
export DYLD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib
#esc退出vim，:wq保存并退出。
source ~./bash_profile

这样go调用tensorflow c库的环境变量就设置好了。

3.通过go get 下载合适的包与依赖。（原文是download the appropriate packages and their dependencies）

终端输入：

go get github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go

如果报错RPC filed，result=56. 是因为远程便捷HTTP传输请求数据时最大的缓存字节数，默认时1M字节，默认能满足大多数请求。

sudo git config --global http.postBuffer 524288000

调大最后一个数字输入即可。

4.确认未报错，环境搭建完毕，那么就开始测试是否go已经可以调用tensorflow了

输入

go test github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go

如果成功会显示：

方法2:自行拉取github tensorflow c 源码并编译成c库。

准备工作：安装bazel，swig.

brew install swig 
brew install bazel

如果遇到错误按照终端提示操作。

1.清空上一步操作。

cd $GOPATH
rm -rf *

2.参考文献1解释 if do not work (perhaps the release archives are not available for your operating system or architecture, or you're using a different version of CUDA/cuDNN), then the TensorFlow C library must be built from source.

3.go get 下载tensorflow源码

go get -d github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go

4.利用bazel编译tensorflow c 库

cd ${GOPATH}/src/github.com/tensorflow/tensorflow
./configure

输入上两行命令后会出现一些编译选项。其中为了顺利调通，涉及选项[y/n]一律选n，
并且会让用户输入python地址（

location of python. [Default is /usr/bin/python]

）与python库地址（

Python library paths

），请事先查好。

配置好后，输入

bazel build --config opt //tensorflow:libtensorflow.so

等待十到二十分钟完成编译。

5.配置环境变量。

同方法1中的step2，进入编辑后，要更换环境变量地址如下：

export LIBRARY_PATH=${GOPATH}/src/github.com/tensorflow/tensorflow/bazel-bin/tensorflow
export DYLD_LIBRARY_PATH=${GOPATH}/src/github.com/tensorflow/tensorflow/bazel-bin/tensorflow

6.测试

go test github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go

完成！

package main

import (
	"fmt"

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

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())
}