인공지능, 머신러닝 분야의 golang 프레임워크 적용

import (
    "fmt"

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

func main() {
    // 创建一个会话
    sess, err := tensorflow.NewSession(tensorflow.NewConfig(), "")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer sess.Close()

    // 创建一个模型
    x := tensorflow.NewTensor([]float32{1.0, 2.0, 3.0})
    b := tensorflow.NewTensor([]float32{0.1, 0.2, 0.3})
    y, err := tensorflow.MatMul(x, b)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 评估模型
    result, err := sess.Run(nil, []tensorflow.Output{y}, nil)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(result[0].Value())
}

import (
    "fmt"

    "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/keras/engine"
    "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/keras/layers"
)

func main() {
    // 创建一个顺序模型
    model := engine.NewSequentialModel()

    // 添加一个层
    model.Add(layers.Dense(32, "relu"))

    // 编译模型
    model.Compile(engine.AdamOptimizer{}, "mean_squared_error", []string{})

    // 训练模型
    model.Fit(nil, nil, 1, 1)

    // 评估模型
    loss, err := model.Evaluate(nil, nil, 1)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(loss)
}

import (
    "fmt"

    "github.com/go-ai/ai/image"
)

func main() {
    // 加载图像
    img := image.NewImageFromFile("lena.jpg")

    // 转换图像为灰度
    img.ToGray()

    // 模糊图像
    kernel := [][]float64{{1.0 / 9.0, 1.0 / 9.0, 1.0 / 9.0},
        {1.0 / 9.0, 1.0 / 9.0, 1.0 / 9.0},
        {1.0 / 9.0, 1.0 / 9.0, 1.0 / 9.0}}
    img.Conv(kernel)

    // 保存图像
    img.SaveAsPNG("lena_gray_blurred.png")

    // 显示图像
    img.DisplayWindow(fmt.Sprintf("Lena - Gray and Blurred"))
}