ディープラーニング開発に Go 言語を使用するにはどうすればよいですか?-Golang-php.cn

ディープラーニング開発に Go 言語を使用するにはどうすればよいですか?

WBOY

リリース： 2023-06-10 08:06:07

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近年、人工知能分野の急速な発展に伴い、ディープラーニングは非常に注目と応用価値が高い技術の一つとなっています。ただし、ディープラーニングの開発には通常、強力なコンピューティング能力と複雑なアルゴリズムの実装が必要であり、開発者にとっては大きな課題となります。幸いなことに、Go 言語は、高速で効率的でコンパイル可能で実行可能なプログラミング言語として、開発者がよりシンプルで効率的なディープラーニング開発を実行できるようにするいくつかの強力なライブラリとツールを提供します。この記事ではディープラーニング開発にGo言語を使用する方法を紹介します。

ディープラーニングの概要

ディープラーニングは、より複雑な問題を解決するための大規模なニューラルネットワークの構築に焦点を当てた機械学習分野のサブセットです。分類、回帰、クラスタリングなどのタスクを実行できるだけでなく、データ内の特徴やパターンを自動的に抽出することもできます。ディープラーニングには、画像処理、自然言語処理、音声認識、データマイニングなど、幅広い用途があります。

Go 言語でのディープラーニング

現代のコンピューターシステム用の言語として、Go 言語のシステムプログラミングのアイデアと効率的なパフォーマンスは、ディープラーニングの実装に多くの利点をもたらします。 Go 言語は、高い同時実行性、優れたスケーラビリティ、簡潔さ、読みやすさなどをサポートしているため、ディープラーニング開発において大きな可能性を秘めています。

Go 言語のディープラーニングは、主にディープラーニングライブラリを使用して実装されます。ここでは、一般的な深層学習ライブラリをいくつか紹介します。

Gorgonia

Gorgonia は Go 言語に基づく深層学習フレームワークで、ニューラルネットワークの構築とトレーニングに役立ちます。 Gorgonia の核心は、シンボリックな計算グラフです。これは、計算グラフで変数、テンソル、演算を定義し、自動微分を使用して勾配を計算できることを意味します。 Gorgonia は、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、敵対的生成ネットワークなど、多くの便利な機能も提供します。

以下は、MNIST データセット上で完全に接続されたニューラルネットワークを構築、トレーニング、テストするための簡単なサンプルプログラムです。

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) {
    // ...
}

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Golearn

Golearn は、Go 言語で書かれた機械学習ライブラリです。このライブラリには、デシジョンツリー、サポートベクターマシン、K などの多くの古典的な機械学習アルゴリズムが含まれています。 -最近傍アルゴリズム。 Golearn には、従来の機械学習アルゴリズムに加えて、ニューロン、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークなどのいくつかの深層学習アルゴリズムも含まれています。

以下は、XOR データセット上で多層パーセプトロンを構築、トレーニング、テストするためのサンプルプログラムです。

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)
}

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Gorgonia/XGBoost

XGBoost は、分類、回帰、ランキングなどのさまざまな機械学習タスクに使用できるよく知られた勾配ブースティングライブラリです。 Go 言語では、XGBoost の Go 言語インターフェイスとして Gorgonia/XGBoost を使用できます。このライブラリは、XGBoost を使用したディープラーニング開発を容易にするいくつかの機能を提供します。

以下は、XOR データセット上で XGBoost 分類器を構築、トレーニング、テストするためのサンプルプログラムです。

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)
}

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結論

この記事では、ディープラーニング開発に Go 言語を使用する方法と、いくつかの一般的なディープラーニングライブラリを紹介します。 Go 言語は、高速かつ効率的でコンパイル可能かつ実行可能なプログラミング言語として、ディープラーニング開発において大きな利点を示しています。深層学習向けに開発する効率的な方法を探している場合は、Go を試してみる価値があります。

以上がディープラーニング開発に Go 言語を使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。