隨著機器學習在各個領域的廣泛應用，程式設計師也越來越關注如何快速有效地開發機器學習模型。傳統的機器學習語言如 Python 和 R 已成為機器學習領域的標準工具，但越來越多的程式設計師對 Go 語言的並發性和效能感到著迷。在這篇文章中，我們將討論如何使用 Go 語言進行機器學習開發。
首先，你需要在你的作業系統上安裝 Go。你可以在 Go 官方網站下載安裝程式並安裝。安裝完成後，在命令列執行 go version 指令，檢查是否正確安裝了 Go。
Go 中並沒有內建的機器學習庫，但有許多第三方的機器學習框架，例如 tensorflow、gorgonia、goml 等。在這裡，我們將以 gorgonia 為例，介紹如何使用 Go 進行機器學習。
在命令列中執行以下命令安裝gorgonia：
go get gorgonia.org/gorgonia
安裝完成後，你可以透過以下命令檢查是否正確安裝：
package main
import "gorgonia.org/gorgonia"
func main() {
gorgonia.NewGraph()
}如果沒有報錯，則說明你已經成功安裝了gorgonia。
接下來，我們將使用 gorgonia 建立一個基本的神經網絡，用於分類手寫數位圖。首先，我們需要準備數據。 gorgonia 中有一個 mnist 包，可以使用它來下載和解壓縮 mnist 資料集。
package main
import (
"fmt"
"gorgonia.org/datasets/mnist"
"gorgonia.org/gorgonia"
)
func main() {
// 下载和解压缩 mnist 数据集
trainData, testData, err := mnist.Load(root)
if err != nil {
panic(err)
}
// 打印训练和测试数据及标签的形状
fmt.Printf("train data shape: %v
", trainData.X.Shape())
fmt.Printf("train labels shape: %v
", trainData.Y.Shape())
fmt.Printf("test data shape: %v
", testData.X.Shape())
fmt.Printf("test labels shape: %v
", testData.Y.Shape())
}輸出結果如下：
train data shape: (60000, 28, 28, 1) train labels shape: (60000, 10) test data shape: (10000, 28, 28, 1) test labels shape: (10000, 10)
訓練資料包含 6 萬張 28x28 的灰階影像，測試資料包含 1 萬張相同形狀的影像。每個標籤都是一個 10 維的向量，用來表示圖像所屬的數字。
接下來，我們將定義神經網路的架構。我們將使用一個包含兩個隱藏層的深度神經網路。每個隱藏層有 128 個神經元。我們將使用 relu 激活函數，並在輸出層使用 softmax 激活函數，對圖像進行分類。
dataShape := trainData.X.Shape()
dataSize := dataShape[0]
inputSize := dataShape[1] * dataShape[2] * dataShape[3]
outputSize := testData.Y.Shape()[1]
// 构建神经网络
g := gorgonia.NewGraph()
x := gorgonia.NewTensor(g, tensor.Float32, 4, gorgonia.WithShape(dataSize, dataShape[1], dataShape[2], dataShape[3]), gorgonia.WithName("x"))
y := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(dataSize, outputSize), gorgonia.WithName("y"))
hiddenSize := 128
hidden1 := gorgonia.Must(gorgonia.NodeFromAny(g, tensor.Zero(tensor.Float32, hiddenSize), gorgonia.WithName("hidden1")))
hidden2 := gorgonia.Must(gorgonia.NodeFromAny(g, tensor.Zero(tensor.Float32, hiddenSize), gorgonia.WithName("hidden2")))
w1 := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(inputSize, hiddenSize), gorgonia.WithName("w1"))
w2 := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(hiddenSize, hiddenSize), gorgonia.WithName("w2"))
w3 := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(hiddenSize, outputSize), gorgonia.WithName("w3"))
b1 := gorgonia.NewVector(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(hiddenSize), gorgonia.WithName("b1"))
b2 := gorgonia.NewVector(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(hiddenSize), gorgonia.WithName("b2"))
b3 := gorgonia.NewVector(g, tensor.Float32, gorgonia.WithShape(outputSize), gorgonia.WithName("b3"))
hidden1Dot, err1 := gorgonia.Mul(x, w1)
hidden1Add, err2 := gorgonia.BroadcastAdd(hidden1Dot, b1, []byte{0})
hidden1Activate := gorgonia.Must(gorgonia.Rectify(hidden1Add))
hidden2Dot, err3 := gorgonia.Mul(hidden1Activate, w2)
hidden2Add, err4 := gorgonia.BroadcastAdd(hidden2Dot, b2, []byte{0})
hidden2Activate := gorgonia.Must(gorgonia.Rectify(hidden2Add))
yDot, err5 := gorgonia.Mul(hidden2Activate, w3)
yAdd, err6 := gorgonia.BroadcastAdd(yDot, b3, []byte{0})
ySoftMax := gorgonia.Must(gorgonia.SoftMax(yAdd))我們採用隨機梯度下降 (SGD) 方法來訓練模型。在每個 epoch 中，我們將訓練資料劃分為批次，並在每個批次上計算梯度並更新參數。
iterations := 10
batchSize := 32
learningRate := 0.01
// 定义代价函数（交叉熵）
cost := gorgonia.Must(gorgonia.Mean(gorgonia.Must(gorgonia.Neg(gorgonia.Must(gorgonia.HadamardProd(y, gorgonia.Must(gorgonia.Log(ySoftMax)))))))
// 定义优化器
optimizer := gorgonia.NewVanillaSolver(g, gorgonia.WithLearnRate(learningRate))
// 表示模型将进行训练
vm := gorgonia.NewTapeMachine(g)
// 进行训练
for i := 0; i < iterations; i++ {
fmt.Printf("Epoch %d
", i+1)
for j := 0; j < dataSize; j += batchSize {
upperBound := j + batchSize
if upperBound > dataSize {
upperBound = dataSize
}
xBatch := trainData.X.Slice(s{j, upperBound})
yBatch := trainData.Y.Slice(s{j, upperBound})
if err := gorgonia.Let(x, xBatch); err != nil {
panic(err)
}
if err := gorgonia.Let(y, yBatch); err != nil {
panic(err)
}
if err := vm.RunAll(); err != nil {
panic(err)
}
if err := optimizer.Step(gorgonia.NodesToValueGrads(w1, b1, w2, b2, w3, b3)); err != nil {
panic(err)
}
}
// 测试准确率
xTest := testData.X
yTest := testData.Y
if err := gorgonia.Let(x, xTest); err != nil {
panic(err)
}
if err := gorgonia.Let(y, yTest); err != nil {
panic(err)
}
if err := vm.RunAll(); err != nil {
panic(err)
}
predict := gorgonia.Must(gorgonia.Argmax(ySoftMax, 1))
label := gorgonia.Must(gorgonia.Argmax(yTest, 1))
correct := 0
for i := range label.Data().([]float32) {
if predict.Data().([]float32)[i] == label.Data().([]float32)[i] {
correct++
}
}
fmt.Printf("Accuracy: %v
", float32(correct)/float32(len(label.Data().([]float32))))
}我們已經完成了一個簡單的機器學習模型的開發。你可以根據自己的需求進行擴展和優化，例如添加更多隱藏層、使用不同的優化器等。
在本文中，我們討論如何使用Go 語言進行機器學習開發，並以gorgonia 及mnist 資料集為例，示範如何建立一個基本的神經網路來分類手寫數字圖片。雖然 Go 可能不是機器學習領域的首選語言，但它具有很好的並發性和效能優勢，在某些場景下會是一個不錯的選擇。
以上是如何使用 Go 語言進行機器學習開發？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
