使用 go 框架进行 ml/ai 开发，可选择 tensorflow-go、heptio arktos、goai 等框架。实战应用包含：图像分类：使用 tensorflow 模型进行预测，获得置信度最高的预测类别。自然语言理解：使用 language api 客户端分析文本并打印情绪评分。
Go 框架机器学习和人工智能技术实战
随着机器学习（ML）和人工智能（AI）在各行各业的广泛应用，Go 框架因其并发性、高性能和便捷性而成为 ML/AI 应用开发的理想选择。
使用Go 框架进行 ML/AI 开发
TensorFlow-Go: TensorFlow 在Go 里的官方实现，可提供全面的 ML 库。 Heptio Arktos: 一个致力于 ML 应用生命周期管理的Go 框架。 GoAI: 一个提供预训练模型和用于常见 AI 任务函数的Go 库。实战案例
图像分类
import(
"fmt"
"image/color"
"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go"
)
funcmain(){
//载入 TensorFlow 模型
model, err := tensorflow.LoadSavedModel("./model", []string{"serve"})
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
// 载入图像并获取像素数据
img := color.Image{}
pixels := []float32{}
// ...
// 准备输入输出张量
inputs := []tensorflow.Tensor{{
Shape: []int64{1, len(pixels) / 3, 224, 224, 3},
DType: tensorflow.Float,
Value: pixels,
}}
outputs := []tensorflow.Tensor{{}}
// 执行推理
err = model.Session.Run(inputs, outputs, nil)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
// 获得预测结果
predictions := outputs[0].Value().([]float32)
// 打印出置信度最高的预测
maxConf := 0.0
maxIdx := 0
for i, conf := range predictions {
if conf > maxConf {
maxConf = conf
maxIdx = i
}
}
// 打印概率最高的类别
fmt.Println("Predicted category:", maxIdx)
}
自然语言理解
import(
"fmt"
"cloud.google.com/go/language/apiv1"
)
funcmain(){
//建立 Language API 客户端
ctx := context.Background()
client, err := language.NewClient(ctx)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
// 创建文档
doc := &languagepb.Document{
Content: text,
Type: languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
}
// 分析文档
res, err := client.AnalyzeSentiment(ctx, doc, nil)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
// 打印情绪评分
fmt.Println("Sentiment score:", res.DocumentSentiment.Score)
fmt.Println("Sentiment magnitude:", res.DocumentSentiment.Magnitude)
}
以上就是Golang框架机器学习和人工智能技术实战的详细内容，更多请关注其它相关文章！