Comment utiliser le langage Go pour le développement du deep learning ?

Ces dernières années, avec le développement rapide du domaine de l'intelligence artificielle, l'apprentissage profond est devenu l'une des technologies qui a reçu une attention et une valeur d'application extrêmement élevées. Cependant, le développement du deep learning nécessite généralement une puissance de calcul puissante et la mise en œuvre d’algorithmes complexes, ce qui pose des défis considérables aux développeurs. Heureusement, le langage Go, en tant que langage de programmation rapide, efficace, compilable et exécutable, fournit des bibliothèques et des outils puissants pour aider les développeurs à réaliser un développement d'apprentissage en profondeur plus simple et plus efficace. Cet article explique comment utiliser le langage Go pour le développement du deep learning.

Introduction au Deep Learning

Le Deep Learning est un sous-ensemble du domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur la création de grands réseaux de neurones pour résoudre des problèmes plus complexes. Il peut non seulement effectuer des tâches telles que la classification, la régression et le clustering, mais également extraire automatiquement des caractéristiques et des modèles dans les données. L’apprentissage profond a un large éventail d’applications, notamment le traitement d’images, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et l’exploration de données.

Deep Learning dans le langage Go

En tant que langage pour les systèmes informatiques modernes, les idées de programmation système et les performances efficaces du langage Go offrent de nombreux avantages pour la mise en œuvre de l'apprentissage en profondeur. Le langage Go prend en charge une concurrence élevée, une bonne évolutivité, une concision et une lisibilité facile, etc., il a donc un grand potentiel dans le développement de l'apprentissage en profondeur.

Le deep learning en langage Go est principalement mis en œuvre grâce à l'utilisation de bibliothèques de deep learning. Voici quelques bibliothèques d’apprentissage profond courantes.

1. Gorgonia

Gorgonia est un framework d'apprentissage profond basé sur le langage Go, qui peut nous aider à construire et à entraîner des réseaux de neurones. À la base, Gorgonia est un graphe informatique symbolique. Cela signifie que nous pouvons définir des variables, des tenseurs et des opérations dans un graphe informatique, puis utiliser la différenciation automatique pour calculer les gradients. Gorgonia fournit également de nombreuses fonctionnalités utiles telles que les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents et les réseaux antagonistes génératifs.

Ce qui suit est un exemple de programme simple pour créer, former et tester un réseau neuronal entièrement connecté sur l'ensemble de données MNIST.

package main

import (
    "fmt"
    "log"

    "github.com/gonum/matrix/mat64"
    "gorgonia.org/gorgonia"
    "gorgonia.org/tensor"
)

func main() {
    // 1. Load data
    data, labels, err := loadData()
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 2. Create neural network
    g := gorgonia.NewGraph()
    x := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(len(data), len(data[0])), gorgonia.WithName("x"))
    y := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(len(labels), 1), gorgonia.WithName("y"))
    w := gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(len(data[0]), 10), gorgonia.WithName("w"))
    b := gorgonia.NewVector(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(10), gorgonia.WithName("b"))
    pred := gorgonia.Must(gorgonia.Mul(x, w))
    pred = gorgonia.Must(gorgonia.Add(pred, b))
    loss := gorgonia.Must(gorgonia.Mean(gorgonia.Must(gorgonia.SoftMax(pred)), gorgonia.Must(gorgonia.ArgMax(y, 1))))
    if _, err := gorgonia.Grad(loss, w, b); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 3. Train neural network
    machine := gorgonia.NewTapeMachine(g)
    solver := gorgonia.NewAdamSolver()
    for i := 0; i < 100; i++ {
        if err := machine.RunAll(); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        if err := solver.Step(gorgonia.Nodes{w, b}, gorgonia.Nodes{loss}); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        machine.Reset()
    }

    // 4. Test neural network
    test, testLabels, err := loadTest()
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    testPred := gorgonia.Must(gorgonia.Mul(gorgonia.NewMatrix(g, tensor.Float64, gorgonia.WithShape(len(test), len(test[0])), test, gorgonia.WithName("test")), w))
    testPred = gorgonia.Must(gorgonia.Add(testPred, b))
    testLoss, err := gorgonia.SoftMax(gorgonia.Must(gorgonia.Mul(gorgonia.OnesLike(testPred), testPred)), 1)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Println("Accuracy:", accuracy(testPred.Value().Data().([]float64), testLabels))
}

func accuracy(preds mat64.Matrix, labels []float64) float64 {
    correct := 0
    for i := 0; i < preds.Rows(); i++ {
        if preds.At(i, int(labels[i])) == mat64.Max(preds.RowView(i)) {
            correct++
        }
    }
    return float64(correct) / float64(preds.Rows())
}

func loadData() (data *mat64.Dense, labels *mat64.Dense, err error) {
    // ...
}

func loadTest() (test *mat64.Dense, labels []float64, err error) {
    // ...
}

2. Golearn

Golearn est une bibliothèque d'apprentissage automatique écrite en langage Go qui contient de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique classiques, tels que des arbres de décision, des machines vectorielles de support et des algorithmes du K-plus proche voisin. En plus des algorithmes d'apprentissage automatique classiques, Golearn inclut également certains algorithmes d'apprentissage profond, tels que les neurones, les réseaux de neurones convolutifs et les réseaux de neurones récurrents.

Ce qui suit est un exemple de programme pour créer, entraîner et tester un perceptron multicouche sur l'ensemble de données XOR.

package main

import (
    "fmt"

    "github.com/sjwhitworth/golearn/base"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/linear_models"
    "github.com/sjwhitworth/golearn/neural"
)

func main() {
    // 1. Load data
    data, err := base.ParseCSVToInstances("xor.csv", false)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 2. Create neural network
    net := neural.NewMultiLayerPerceptron([]int{2, 2, 1}, []string{"relu", "sigmoid"})
    net.Initialize()

    // 3. Train neural network
    trainer := neural.NewBackpropTrainer(net, 0.1, 0.5)
    for i := 0; i < 5000; i++ {
        trainer.Train(data)
    }

    // 4. Test neural network
    meta := base.NewLazilyFilteredInstances(data, func(r base.FixedDataGridRow) bool {
        return r.RowString(0) != "0" && r.RowString(1) != "0"
    })
    preds, err := net.Predict(meta)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(preds)
}

3. Gorgonia/XGBoost

XGBoost est une bibliothèque d'amélioration de dégradé bien connue qui peut être utilisée pour diverses tâches d'apprentissage automatique, telles que la classification, la régression et le classement. Dans le langage Go, nous pouvons utiliser Gorgonia/XGBoost comme interface en langage Go de XGBoost. Cette bibliothèque fournit certaines fonctions qui facilitent le développement du deep learning à l'aide de XGBoost.

Ce qui suit est un exemple de programme pour créer, entraîner et tester un classificateur XGBoost sur l'ensemble de données XOR.

package main

import (
    "fmt"

    "gorgonia.org/xgboost"
)

func main() {
    // 1. Load data
    train, err := xgboost.ReadCSVFile("xor.csv")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 2. Create XGBoost classifier
    param := xgboost.NewClassificationParams()
    param.MaxDepth = 2
    model, err := xgboost.Train(train, param)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 3. Test XGBoost classifier
    test, err := xgboost.ReadCSVFile("xor.csv")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    preds, err := model.Predict(test)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(preds)
}

Conclusion

Cet article explique comment utiliser le langage Go pour le développement du deep learning et présente plusieurs bibliothèques de deep learning courantes. En tant que langage de programmation rapide, efficace, compilable et exécutable, le langage Go a montré des avantages considérables dans le développement du deep learning. Si vous recherchez un moyen efficace de développer du deep learning, l’utilisation du langage Go vaut la peine d’être essayée.

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