TensorFlowSharp入门使用C#编写TensorFlow人工智能应用学习。
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TensorFlowSharpGitHub:https://github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp
官方源码库，该项目支持跨平台，使用Mono。
可以使用NuGet 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：
图像识别示例体验
https://github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp/tree/master/Examples/ExampleInceptionInference
下面学习一个实际的人工智能应用，是非常简单的一个示例，图像识别。
新建一个 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：