随着机器学习在各个领域的广泛应用，程序员们也越来越关注如何快速有效地开发机器学习模型。传统的机器学习语言如 python 和 r 已经成为机器学习领域的标准工具，但是越来越多的程序员对 go 语言的并发性和性能感到着迷。在这篇文章中，我们将讨论如何使用 go 语言进行机器学习开发。
- 安装 Go
首先，你需要在你的操作系统上安装 Go。你可以在 Go 官方网站下载安装程序并安装。安装完成后，在命令行里运行 go version 命令，检查是否正确安装了 Go。
- 安装机器学习库
Go 中并没有内置的机器学习库，但是有很多第三方的机器学习框架，例如 tensorflow、gorgonia、goml 等。在这里，我们将以 gorgonia 为例，介绍如何使用 Go 进行机器学习。
在命令行中运行以下命令安装 gorgonia：
go get gorgonia.org/gorgonia
安装完成后，你可以通过以下命令检查是否正确安装：
package main
import "gorgonia.org/gorgonia"
func main() {
gorgonia.NewGraph()
}如果没有报错，则说明你已经成功安装了 gorgonia。
- 使用 Gorgonia
接下来，我们将使用 gorgonia 构建一个基本的神经网络，用于分类手写数字图片。首先，我们需要准备数据。gorgonia 中有一个 mnist 包，可以使用它来下载和解压缩 mnist 数据集。
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())
}输出结果如下：
启科网络商城系统由启科网络技术开发团队完全自主开发，使用国内最流行高效的PHP程序语言，并用小巧的MySql作为数据库服务器，并且使用Smarty引擎来分离网站程序与前端设计代码，让建立的网站可以自由制作个性化的页面。 系统使用标签作为数据调用格式，网站前台开发人员只要简单学习系统标签功能和使用方法，将标签设置在制作的HTML模板中进行对网站数据、内容、信息等的调用，即可建设出美观、个性的网站。
train data shape: (60000, 28, 28, 1) train labels shape: (60000, 10) test data shape: (10000, 28, 28, 1) test labels shape: (10000, 10)
训练数据包含 6 万张 28x28 的灰度图像，测试数据包含 1 万张同样形状的图像。每个标签都是一个 10 维的向量，用于表示图像所属的数字。
接下来，我们将定义神经网络的架构。我们将使用一个包含两个隐藏层的深度神经网络。每个隐藏层有 128 个神经元。我们将使用 relu 激活函数，并在输出层使用 softmax 激活函数，对图像进行分类。
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))我们采用随机梯度下降 (SGD) 方法来训练模型。在每个 epoch 中，我们将训练数据划分为批次，并在每个批次上计算梯度并更新参数。
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))))
}我们已经完成了一个简单的机器学习模型的开发。你可以根据自己的需求进行扩展和优化，例如添加更多隐藏层、使用不同的优化器等。
- 总结
在本文中，我们讨论了如何使用 Go 语言进行机器学习开发，并以 gorgonia 及 mnist 数据集为例，演示了如何构建一个基本的神经网络来分类手写数字图片。虽然 Go 可能不是机器学习领域的首选语言，但是它具有很好的并发性和性能优势，在一些场景下会是一个不错的选择。
