使用 go 框架进行 ml/ai 开发，可选择 tensorflow-go、heptio arktos、goai 等框架。实战应用包括：图像分类：使用 tensorflow 模型进行预测，获取置信度最高的预测类别。自然语言处理：使用 language api 客户端分析文本并打印情感得分。

Go 框架机器学习和人工智能应用实战

随着机器学习（ML）和人工智能（AI）在各行各业的广泛应用，Go 框架因其并发性、高性能和易用性而成为 ML/AI 应用开发的理想选择。

使用 Go 框架进行 ML/AI 开发

立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；

• TensorFlow-Go: TensorFlow 在 Go 中的官方实现，可提供全面的 ML 库。
• Heptio Arktos: 一个专注于 ML 应用生命周期管理的 Go 框架。
• GoAI: 一个提供预训练模型和用于常见 AI 任务的函数的 Go 库。

实战案例

图像分类

import (
    "fmt"
    "image/color"

    "<a style='color:#f60; text-decoration:underline;' href="https://www.php.cn/zt/15841.html" target="_blank">git</a>hub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go"
)

func main() {
    // 加载 TensorFlow 模型
    model, err := tensorflow.LoadSavedModel("./model", []string{"serve"})
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 加载图像并获取像素数据
    img := color.Image{}
    pixels := []float32{}
    // ...

    // 准备输入和输出张量
    inputs := []*tensorflow.Tensor{{
        Shape: []int64{1, len(pixels) / 3, 224, 224, 3},
        DType: tensorflow.Float,
        Value: pixels,
    }}
    outputs := []*tensorflow.Tensor{{}}

    // 执行推理
    err = model.Session.Run(inputs, outputs, nil)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 获取预测结果
    predictions := outputs[0].Value().([]float32)

    // 打印出置信度最高的预测
    maxConf := 0.0
    maxIdx := 0
    for i, conf := range predictions {
        if conf > maxConf {
            maxConf = conf
            maxIdx = i
        }
    }

    // 打印概率最高的类别
    fmt.Println("Predicted category:", maxIdx)
}

自然语言处理

import (
    "fmt"

    "cloud.google.com/go/language/apiv1"
)

func main() {
    // 创建 Language API 客户端
    ctx := context.Background()
    client, err := language.NewClient(ctx)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 创建文档
    doc := &languagepb.Document{
        Content: text,
        Type:   languagepb.Document_PLAIN_TEXT,
    }

    // 分析文档
    res, err := client.AnalyzeSentiment(ctx, doc, nil)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 打印情感得分
    fmt.Println("Sentiment score:", res.DocumentSentiment.Score)
    fmt.Println("Sentiment magnitude:", res.DocumentSentiment.Magnitude)
}