使用C#编写TensorFlow人工智能应用

使用C#编写TensorFlow人工智能应用

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TensorFlow简单介绍

TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation）。通过灵活的Python接口，要在TensorFlow中表达想法也会很容易。TensorFlow 对于实际的产品也是很有意义的。将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。示例Python代码：import tensorflow as tf import numpy as np # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b # (We know that W should be 0.1 and b 0.3, but TensorFlow will # figure that out for us.) W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) b = tf.Variable(tf.zeros([1])) y = W * x_data + b # Minimize the mean squared errors. loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) # Before starting, initialize the variables. We will 'run' this first. init = tf.global_variables_initializer() # Launch the graph. sess = tf.Session() sess.run(init) # Fit the line. for step in range(201): sess.run(train) if step % 20 == 0: print(step, sess.run(W), sess.run(b)) # Learns best fit is W: [0.1], b: [0.3]

使用TensorFlowSharp

GitHub:安装TensorFlowSharp，如下：

Install-Package TensorFlowSharp

编写简单应用

使用VS2017新建一个.NET Framework 控制台应用 tensorflowdemo，接着添加TensorFlowSharp 引用。

TensorFlowSharp 包比较大，需要耐心等待。

然后在项目属性中生成->平台目标 改为 x64。

打开Program.cs 写入如下代码：

static void Main(string[] args) { using (var session = new TFSession()) { var graph = session.Graph; Console.WriteLine(TFCore.Version); var a = graph.Const(2); var b = graph.Const(3); Console.WriteLine("a=2 b=3"); // 两常量加 var addingResults = session.GetRunner().Run(graph.Add(a, b)); var addingResultValue = addingResults[0].GetValue(); Console.WriteLine("a+b={0}", addingResultValue); // 两常量乘 var multiplyResults = session.GetRunner().Run(graph.Mul(a, b)); var multiplyResultValue = multiplyResults[0].GetValue(); Console.WriteLine("a*b={0}", multiplyResultValue); var tft = new TFTensor(Encoding.UTF8.GetBytes($"Hello TensorFlow Version {TFCore.Version}! LineZero")); var hello = graph.Const(tft); var helloResults = session.GetRunner().Run(hello); Console.WriteLine(Encoding.UTF8.GetString((byte[])helloResults[0].GetValue())); } Console.ReadKey(); }

运行程序结果如下：

TensorFlow C# image recognition

图像识别示例体验

​​imagerecognition .NET Framework 控制台应用项目，接着添加TensorFlowSharp 引用。

然后在项目属性中生成->平台目标 改为 x64。

接着编写如下代码：

View Code

这里需要注意的是由于需要-初始Graph和标签，而且是google的站点，所以得使用一些特殊手段。

最终我随便-了几张图放到bin\Debug\img

然后运行程序，首先确保bin\Debug\tmp文件夹下有tensorflow_inception_graph.pb及imagenet_comp_graph_label_strings.txt。

人工智能的魅力非常大，本文只是一个入门，复制上面的代码，你没法训练模型等等操作。所以道路还是很远，需一步一步来。

更多可以查看 及 官网：中文社区：官方文档中文版：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/

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