如何使用 Go 语言进行机器学习开发？- 技术经验 -卓越飞翔博客

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：

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。

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