go语言的深度学习 go 语言基础

关于GO 语言的入门学习 求解答

已经有好多程序员都把Go语言描述为是一种所见即所得(WYSIWYG)的编程语言。这是说，代码要做的事和它在字面上表达的意思是完全一致的。 在这些新语言中，包含D，Go，Rust和Vala语言，Go曾一度出现在TIOBE的排行榜上面。与其他新语言相比，Go的魅力明显要大很多。Go的成熟特征会得到许多开发者的欣赏，而不仅仅是因为其夸大其词的曝光度。下面我们来一起探讨一下谷歌开发的Go语言以及谈谈Go为什么会吸引众多开发者： 快速简单的编译 Go编译速度很快，如此快速的编译使它很容易作为脚本语言使用。关于编译速度快主要有以下几个原因：首先，Go不使用头文件；其次如果一个模块是依赖A的，这反过来又取决于B，在A里面的需求改变只需重新编译原始模块和与A相依赖的地方；最后，对象模块里面包含了足够的依赖关系信息，所以编译器不需要重新创建文件。你只需要简单地编译主模块，项目中需要的其他部分就会自动编译，很酷，是不是？ 通过返回数值列表来处理错误信息 目前，在本地语言里面处理错误的方式主要有两种：直接返回代码或者抛异常。这两种都不是最理想的处理方式。其中返回代码是非常令人沮丧的，因为返回的错误代码经常与从函数中返回的数据相冲突。Go允许函数返回多个值来解决这个问题。这个从函数里面返回的值，可以用来检查定义的类型是否正确并且可以随时随地对函数的返回值进行检查。如果你对错误值不关心，你可以不必检查。在这两种情况下，常规的返回值都是可用的。 简化的成分（优先于继承） 通过使用接口，类型是有资格成为对象中一员的，就像Java指定行为一样。例如在标准库里面的IO包，定义一个Writer来指定一个方法，一个Writer函数，其中输入参数是字节数组并且返回整数类型值或者错误类型。任何类型实现一个带有相同签名的Writer方法是对IO的完全实现，Writer接口。这种是解耦代码而不是优雅。它还简化了模拟对象来进行单元测试。例如你想在数据库对象中测试一个方法，在标准语言中，你通常需要创建一个数据库对象，并且需要进行大量的初始化和协议来模拟对象。在Go里面，如果该方法需要实现一个接口，你可以创建任何对该接口有用的对象，所以，你创建了MockDatabase，这是很小的对象，只实现了几个需要运行和模拟的接口——没有构造函数，没有附件功能，只是一些方法。 简化的并发性 相对于其他语言，并发性在Go里面显得更加容易。把‘go’关键字放在任意函数前面然后那个函数就会在其go-routine自动运行（一个很轻的线程）。go-routines是通过通道进行交流并且基本上封锁了所有的队列消息。普通工具对相互排斥是有用，但是Go通过使用通道来踢掉并发性任务和坐标更加容易。 优秀的错误消息 所有与Go相似的语言，自身作出的诊断都是无法与Go相媲美的。例如，一个死锁程序，在Go运行时会通知你目前哪个线程导致了这种死锁。编译的错误信息是非常详细全面和有用的。 其他 这里还有许多其他吸引人的地方，下面就一概而过的介绍一下，比如高阶函数、垃圾回收、哈希映射和可扩展的数组内置语言（部分语言语法，而不是作为一个库）等等。 当然，Go并不是完美无瑕。在工具方面还有些不成熟的地方和用户社区较小等，但是随着谷歌语言的不断发展，肯定会有整治措施出来。尽管许多语言，尤其是D、Rust和Vala旨在简化C++并且对其进行简化，但它们给人的感觉仍是“C++看上去要更好”。

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【Go语言的优势】

可直接编译成机器码，不依赖其他库，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一个文件上去就完成了。

静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。

语言层面支持并发，这个就是Go最大的特色，天生的支持并发，我曾经说过一句话，天生的基因和整容是有区别的，大家一样美丽，但是你喜欢整容的还是天生基因的美丽呢？Go就是基因里面支持的并发，可以充分的利用多核，很容易的使用并发。

内置runtime，支持垃圾回收，这属于动态语言的特性之一吧，虽然目前来说GC不算完美，但是足以应付我们所能遇到的大多数情况，特别是Go1.1之后的GC。

简单易学，Go语言的作者都有C的基因，那么Go自然而然就有了C的基因，那么Go关键字是25个，但是表达能力很强大，几乎支持大多数你在其他语言见过的特性：继承、重载、对象等。

丰富的标准库，Go目前已经内置了大量的库，特别是网络库非常强大，我最爱的也是这部分。

内置强大的工具，Go语言里面内置了很多工具链，最好的应该是gofmt工具，自动化格式化代码，能够让团队review变得如此的简单，代码格式一模一样，想不一样都很困难。

跨编译，如果你写的Go代码不包含cgo，那么就可以做到window系统编译linux的应用，如何做到的呢？Go引用了plan9的代码，这就是不依赖系统的信息。

内嵌C支持，前面说了作者是C的作者，所以Go里面也可以直接包含c代码，利用现有的丰富的C库。

2019年十大最佳深度学习框架

作者 | Python语音识别

来源 | 涛哥聊Python

虽然我们大多数人都惊叹为什么DL这么好？在使用大量数据进行训练时，它在准确性方面非常出色。近几年随着深度学习算法的发展，出现了很多深度学习的框架，这些框架各有所长，各具特色。下面将为大家介绍2019年最受欢迎的十大深度学习框架。

TensorFlow

谷歌的Tensorflow可以说是当今最受欢迎的深度学习框架。Gmail，Uber，Airbnb，Nvidia以及其他许多知名品牌都在使用。TF是目前深度学习的主流框架，Tensorflow主要特性：

TensorFlow支持python、JavaScript、C ++、Java和Go，C＃和Julia等多种编程语言。 TF不仅拥有强大的计算集群，还可以在iOS和Android等移动平台上运行模型。 TF编程入门难度较大。初学者需要仔细考虑神经网络的架构，正确评估输入和输出数据的维度和数量。 TF使用静态计算图进行操作 。也就是说我们需要先定义图形，然后运行计算，如果我们需要对架构进行更改，我们会重新训练模型。选择这样的方法是为了提高效率，但是许多现代神经网络工具能够在学习过程中考虑改进而不会显着降低学习速度。在这方面，TensorFlow的主要竞争对手是PyTorch 。

TensorFlow优点：

它非常适合创建和试验深度学习架构，便于数据集成，如输入图形，SQL表和图像。 它得到谷歌的支持，这就说明该模型短期内不会被抛弃，因此值得投入时间来学习它。 PyTorch

Tensorflow之后用于深度学习的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook开发的，已被Twitter和Salesforce等公司使用。

PyTorch基本特性：

与TensorFlow不同，PyTorch库使用动态更新的图形进行操作 。这意味着它可以在流程中更改体系结构。 在PyTorch中，您可以使用标准调试器 ，例如pdb或PyCharm。

PyTorch优点：

训练神经网络的过程简单明了。同时，PyTorch支持数据并行和分布式学习模型，并且还包含许多预先训练的模型。 PyTorch更适合小型项目和原型设计。 Sonnet

Sonnet深度学习框架是建立在TensorFlow的基础之上。它是DeepMind用于创建具有复杂架构的神经网络。

Sonnet基本特性：

面向对象的库，在开发神经网络（NN）或其他机器学习（ML）算法时更加抽象。 Sonnet的想法是构造对应于神经网络的特定部分的主要Python对象。此外，这些对象独立地连接到计算TensorFlow图。分离创建对象并将其与图形相关联的过程简化了高级体系结构的设计。

Sonnet优点：

Sonnet的主要优点是可以使用它来重现DeepMind论文中展示的研究，比Keras更容易，因为DeepMind论文模型就是使用Sonnet搭建的。 Keras

Keras是一个机器学习框架，如果您拥有大量数据和/或你想快速入门深度学习，那么Keras将非常适合学习。Keras是TensorFlow高级集成APi，可以非常方便的和TensorFlow进行融合。这是我强烈推荐学习的一个库。

Keras基本特性：

除了Tensorflow之外，Keras还是其他流行的库（如Theano和CNTK）的高级API。 在Keras中更容易创建大规模的深度学习模型，但Keras框架环境配置比其他底层框架要复杂一些。

Keras优点：

对于刚刚入门的人来说，Keras是最好的深度学习框架。它是学习和原型化简单概念的理想选择，可以理解各种模型和学习过程的本质。 Keras是一个简洁的API。 可以快速帮助您创建应用程序。 Keras中代码更加可读和简洁。 Keras模型序列化/反序列化API，回调和使用Python生成器的数据流非常成熟。

顺便说一下TensorFlow和Keras的对比：

PS：Tensorflow处于底层框架：这和MXNet，Theano和PyTorch等框架一样。包括实现诸如广义矩阵 - 矩阵乘法和诸如卷积运算的神经网络原语之类的数学运算。

Keras处于高度集成框架。虽然更容易创建模型，但是面对复杂的网络结构时可能不如TensorFlow。

MXNet

MXNet是一种高度可扩展的深度学习工具，可用于各种设备。虽然与TensorFlow相比，它似乎没有被广泛使用，但MXNet的增长可能会因为成为一个Apache项目而得到提升。

MXNet基本特性：

该框架支持多种语言，如C ++，Python，R，Julia，JavaScript，Scala，Go，甚至Perl。 可以在多个GPU和许多机器上非常有效地并行计算。

MXNet优点：

支持多个GPU（具有优化的计算和快速上下文切换） 清晰且易于维护的代码（Python，R，Scala和其他API） 快速解决问题的能力（对于像我这样的深度学习新手至关重要）

虽然它不像TF那么受欢迎，但MXNet具有详细的文档并且易于使用，能够在命令式和符号式编程风格之间进行选择，使其成为初学者和经验丰富的工程师的理想选择。

GLUON

Gluon是一个更好的深度学习框架，可以用来创建复杂的模型。GLUON基本特性：

Gluon的特殊性是具有一个灵活的界面，简化了原型设计，构建和培训深度学习模型，而不会牺牲学习速度。 Gluon基于MXNet，提供简单的API，简化深度学习模型的创建。 与PyTorch类似，Gluon框架支持使用动态图表 ，将其与高性能MXNet相结合。从这个角度来看，Gluon看起来像是分布式计算的Keras非常有趣的替代品。

GLUON优点：

在Gluon中，您可以使用简单，清晰和简洁的代码定义神经网络。 它将训练算法和神经网络模型结合在一起，从而在不牺牲性能的情况下提供开发过程的灵活性。 Gluon可以定义动态的神经网络模型，这意味着它们可以动态构建，使用任何结构，并使用Python的任何本机控制流。 SWIFT

当你听到Swift时，您可能会考虑iOS或MacOS的应用程序开发。但是如果你正在学习深度学习，那么你一定听说过Swens for Tensorflow。通过直接与通用编程语言集成，Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表达更强大的算法。SWIFT基本特性：

可以轻松获得可微分的自定义数据结构。 下一代API 。通过实践和研究获得的新API更易于使用且更强大。 在TensorFlow的基础上 ，Swift API为您提供对所有底层TensorFlow运算符的直接调用。 基于Jupyter、LLDB或者Swift in Colab的编程工具提高了您的工作效率。

SWIFT优点：

如果动态语言不适合您的任务，那么这将是一个很好的选择。当你训练运行了几个小时，然后你的程序遇到类型错误，那么使用Swift，一种静态类型语言。您将看到代码错误的地方。 Chainer

直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出现之前，Chainer是动态计算图或网络的领先神经网络框架，它允许输入数据长度不一致。chainer基本特性：

Chainer代码是在Numpy和CuPy库的基础之上用纯Python编写的， Chainer是第一个使用动态架构模型的框架。

Chainer优点：

通过自己的基准测试，Chainer明显比其他面向Python的框架更快，TensorFlow是包含MxNet和CNTK的测试组中最慢的。 比TensorFlow更好的GPU和GPU数据中心性能。最近Chainer成为GPU数据中心性能的全球冠军。 DL4J

那些使用Java或Scala的人应该注意DL4J（Deep Learning for Java的简称）。DL4J的基本特性：

DL4J中的神经网络训练通过簇的迭代并行计算。 该过程由Hadoop和Spark架构支持。 使用Java允许您在Android设备的程序开发周期中使用。

DL4J优点：

如果您正在寻找一个良好的Java深度学习框架，这会是一个非常好的平台。 ONNX

ONNX项目诞生于微软和Facebook，旨在寻找深度学习模型呈现的开放格式。ONNX简化了在人工智能的不同工作方式之间传递模型的过程。因此ONNX具有各种深度学习框架的优点。

ONNX基本特性：

ONNX使模型能够在一个框架中进行训练并转移到另一个框架中进行推理。ONNX模型目前在Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch中得到支持，并且还有许多其他常见框架和库的连接器。

ONNX优点：

对于PyTorch开发人员来说，ONNX是一个好的选择。但是对于那些喜欢TensorFlow的人来说，Keras等可能好一点。 总结

那么您应该使用哪种深度学习框架？下面是几点建议：

如果你刚刚开始学习，那么最好的选择是Keras 。 出于研究目的，请选择PyTorch 。 对于生产，您需要关注环境。因此对于Google Cloud，最好的选择是TensorFlow ，适用于AWS - MXNet和Gluon 。 Android开发人员应该关注D4LJ ，对于iOS来说， Core ML会破坏类似的任务范围。 最后， ONNX将帮助解决不同框架之间的交互问题。

怎样学习GO语言？

golang学习比较简单，不过任何一门语言都不是孤立存在的，在这里简要说明一下golang开发的学习路线

1.golang基础，包括go语言安装，go语言语法，流程控制语句，函数，方法，面向对象概念，网络编程，并发编程等

2.golang开发框架，包括beego，gin,Iris，Echo等

3.微服务开发

4.深入的话还可以学习算法部分。如果要接触区块链相关技术的话，还需要学习区块链的加密算法等相关知识

5.如果要结合go实现应用的话，肯定离不开各种数据库，比如关系型数据库oracle、mysql，或者各类非关系型数据库等等

6.如果需要开发界面的话，还需要学习网页编程如html,javascript,vue,elementUI,bootstrap等网页开发技术和框架。

7.在以上学习的基础上还可以向架构方面深入学习。

链乔教育在线祝您学有所成。

将深度学习模型部署为exe需要哪些工具

将深度学习模型部署为exe需要工具主要包括生产环境下PyTorch模型转换、PyTorch模型转为C++模型、生产环境下TensorFlow模型转换、生产环境下Keras模型转换、生产环境下MXNet模型转换、基于Go语言的机器学习模型部署、通用深度学习模型部署工具箱、前端UI设计资源、移动端和嵌入式模型部署、后端开发部分、基于Python的代码优化和加速等。