DDR爱好者之家 Design By 杰米

此文章基于ubuntu16.04

先在这里贴上官方教程
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/go

注意 安装go版的tensorflow时一定要先安装C版tensorflow且要部署好go语言

c版tensorflow官方教程
(Go 版本 TensorFlow 依赖于 TensorFlow C 语言库)
按照官方的指导就可以,没什么坑,最好是官方指定位置,否则后面可能会有坑!

安好后执行这个命令

go get -d github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go

可能会出现go get 找不到 google.golang.org/protobuf/×××××××××× 这类问题

此时我们可以使用git clone命令,执行如下代码“https://github.com/protocolbuffers/protobuf-go.git”,将下载内容放入protobuf文件夹中,即把下载下来中的内容全部替换到出问题的protobuf目录,这可能是之前代码换地址导致的问题

执行如下命令(下载下来后记得把文件替换,或者直接改名字把protobuf-go改成protobuf换目录)
git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf-go.git

如果找不到相应的目录可以用如下命令获取

 git clone https://github.com/grpc/grpc-go.git $GOPATH/src/google.golang.org/grpc

 git clone https://github.com/golang/net.git $GOPATH/src/golang.org/x/net

 git clone https://github.com/golang/text.git $GOPATH/src/golang.org/x/text

 go get -u github.com/golang/protobuf/{proto,protoc-gen-go}

 git clone https://github.com/google/go-genproto.git $GOPATH/src/google.golang.org/genproto

如果找不到包

"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/genop/internal/proto/github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/core" in any of: /home/go/src/github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/genop/internal/proto/github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/core (from $GOROOT)

此时我们可以执行以下命令尝试解决问题

cd $GOPATH/src/github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go
  
 git checkout r1.11
  
 go get github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go

也可以在 StackOverflow 上通过搜索和提问来获取可能的解决方法。

如果go get成功 即不报错,可用如下命令测试

go test github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go

Hello World


安装完 Go 版本 TensorFlow 之后,在 hello_tf.go 文件中输入下面的代码:

package main
 
import (
	tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go"
	"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op"
	"fmt"
)
 
func main() {
	// Construct a graph with an operation that produces a string constant.
	s := op.NewScope()
	c := op.Const(s, "Hello from TensorFlow version " + tf.Version())
	graph, err := s.Finalize()
	if err != nil {
		panic(err)
	}
 
	// Execute the graph in a session.
	sess, err := tf.NewSession(graph, nil)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	output, err := sess.Run(nil, []tf.Output{c}, nil)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	fmt.Println(output[0].Value())
}

通过调用下面的命令来运行 hello_tf.go:

go run hello_tf.go
Hello from TensorFlow version number

这个程序可能会输出类似下面的警告信息,你可以忽略它们:

W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library
wasn't compiled to use *Type* instructions, but these are available on your
machine and could speed up CPU computations.

参考

[1]: https://blog.csdn.net/jj546630576/article/details/88179569
[2]: https://www.cnblogs.com/personblog/p/13084723.html
[3]: https://blog.csdn.net/qq_38431572/article/details/103671986

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。