如何在 Golang 上进行 Tensorflow 部分运行？

2023-02-02 21:40| 来源: 网络整理| 查看: 265

在 Go 中使用 TensorFlow 有两种方法：

使用 TensorFlow Go 绑定：TensorFlow 提供了对 Go 的原生绑定，你可以使用这些绑定在 Go 中使用 TensorFlow。这种方法的优点是使用起来非常方便，可以直接在 Go 中使用 TensorFlow 的 API。使用 TensorFlow Serving：TensorFlow Serving 是 TensorFlow 的一个服务，可以将训练好的 TensorFlow 模型部署到生产环境中。你可以在 Go 中使用 gRPC 或 HTTP 协议与 TensorFlow Serving 进行通信，从而在 Go 中使用 TensorFlow 模型。这种方法的优点是可以将 TensorFlow 模型与 Go 代码完全分离，方便部署和维护。

下面是使用 TensorFlow Go 绑定的示例代码：

package main import ( "fmt" tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go" ) func main() { // 创建常量节点 tensor, err := tf.NewTensor([3]int32{1, 2, 3}) if err != nil { fmt.Println(err) return } // 创建图 graph := tf.NewGraph() if graph == nil { fmt.Println("failed to create graph") return } // 将常量节点添加到图中 input := graph.Operation("input").Output(0) output, err := graph.AddOperation(tf.OpSpec{ Type: "Add", Input: []tf.Input{ input, input, }, }) if err != nil { fmt.Println(err) return } // 创建会话 sess, err := tf.NewSession(graph, nil) if err != nil { fmt.Println(err) return } defer sess.Close() // 执行图 result, err := sess.Run(map[tf.Output]*tf.Tensor{input: tensor}, []tf.Output{output}, nil) if err != nil { fmt.Println(err) return } // 输出结果 fmt.Println(result[0].Value()) }

这段代码中，我们创建了一个常量节点，然后创建了一个图，将常量节点添加到图中并使用 "Add" 操作将其相加，最后创建一个会话并运行图来获取结果。

如果你想使用 TensorFlow Serving，可以使用 gRPC 或 HTTP 协议与 TensorFlow Serving 通信。下面是使用 gRPC 的示例代码：

package main import ( "context" "fmt" "log" tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go" tf_serving "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/apis/serving/v1" "google.golang.org/grpc" ) func main() { // 连接到 TensorFlow Serving conn, err := grpc.Dial("localhost:8500", grpc.WithInsecure()) if err != nil { log.Fatal(err) } defer conn.Close() client := tf_serving.NewPredictionServiceClient(conn) // 创建请求 request := &tf_serving.PredictRequest{ ModelSpec: &tf_serving.ModelSpec{ Name: "my_model", SignatureName: "serving_default", }, Inputs: map[string]*tf.Tensor{ "input": tensor, }, } // 发送请求并获取结果 response, err := client.Predict(context.Background(), request) if err != nil { log.Fatal(err) } outputTensor := response.GetOutputs()["output"] fmt.Println(outputTensor.Value()) }

在这段代码中，我们使用 gRPC 连接到 TensorFlow Serving，并使用 "Predict" 方法发送请求并获取结果。注意，在这里我们需要提供模型的名称和签名名称，以及输入 Tensor 的名称和值。这些信息可以在 TensorFlow Serving 配置文件中找到。

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