How about Go in TensorFlow?

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title: How about Go in TensorFlow?date: 2018-04-09 22:09:09category: 默認分類

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How about Go in TensorFlow?

This article was original written by Jin Tian, welcome re-post, first come with https://jinfagang.github.io . but please keep this copyright info, thanks, any question could be asked via wechat: jintianiloveu

我想寫這個很久了，我們想看看採用go寫TensorFlow是一種怎麼樣的體驗？要知道go語言可是世界上最好的語言（拍黃片開始吐槽了..)。如果我們此舉能夠成功，用go語言編譯自己的tensorfow程序，那豈不是編程一個executable file，直接丟給別人就能運行了？好，那我們開始吧。

安裝TensorFlow Go

首先，這個不支持windows，且go的api不受tensorflow官方支持。但是go還是有很多優點吸引著我們來嘗試一下的，如果可以編譯成二進位的獨立文件，那基本上可以拋棄C++了。

首先第一步需要安裝一下tensorflow的C語言鏈接庫：

TF_TYPE="cpu" # Change to "gpu" for GPU support TARGET_DIRECTORY=/usr/local curl -L "https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow-${TF_TYPE}-$(go env GOOS)-x86_64-1.6.0.tar.gz" | sudo tar -C $TARGET_DIRECTORY -xz

首先是下載，然後解壓到target目錄。這個libtensorflow.so只有18M。我們可以把這個放到一個sh文件裡面去。這個時候你會在/usr/local/lib裡面有libtensorfow.so以及在/usr/local/include裡面有相應的頭文件。

然後我們go get一下tensorflow的go依賴包：

go get github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go

完了就可以使用go了！

Go TensorFlow Hello World!

簡單易行的操作之後，我們決定使用Go來寫一個hello world，並且我們會看一下go編譯之後的二進位文件的大小，是否可以獨立分發。

我們已經迫不系帶要用go寫一個hello world 了，但是好像上面的go get操作有點慢，這是因為你懂得原因，git速度很慢，稍等一下，與此同時我們出去喝杯茶。

。。。。

他媽的一小時過了還沒有go get完？？？

我還能說什麼，我該如何表達。QNMD，速度咋這麼慢。再等等，在等等，稍安勿躁，保持冷靜。

。。。。

午飯都吃完了，才go get完。好吧，讓我們開始吧。

首先，我們需要新建一個`hello_tf.go的文件，然後測試一下我們的hello world的代碼：

package mainimport ( "fmt" tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go" "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op")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())}

看上去還不錯，golang的寫法與tensorflow貿易太大的差別。

讓我們編譯一下：

go build -o hello_go hello_tf.go

看上去還是十分6的啊，而且最終編譯的文件大小是3M..emmmmm…如果我把這個給別人，對方沒有任何tensorflow環境， 能執行嗎？

經過我的測試，貌似並不能運行，會出現類似於：

Reason: image not foundAbort trap: 6

的錯誤，究其原因是因為對方機器上沒有安裝tensorflow.so的動態鏈接庫。

不過我們最終還是踩了這坑，並不能說完全沒有用，最起碼，對於深度學習的部署，尤其是0依賴的部署，還是有一些探究了。