TensorflowSharp教程

Tensorflow是一个人工智能框架。TensorflowSharp是对Tensorflow C语言版接口的封装，便于.net开发人员在项目中使用Tensorflow。

目录

01 HelloWorld：TensorflowSharp入门。

02 UsePlaceholder：占位符的使用。

03 UseVariable：变量的使用。

04 InitVariable：变量的初始化。

05 UseMatrix：矩阵相加、数乘、矩阵相乘。

p06_LinearRegression：线性回归。

p07_MNIST：手写数字识别。

p08_UseTensor：张量的使用。

p09_GenerateData：产生序列、正态分布随机数和随机位置。

p10_CalculateGradient：计算倾斜度（偏导数）。

p11_ReduceMethod：ReduceMean、ReduceSum计算原理和方法。

p12_ClipMatrix：裁剪矩阵（限制矩阵的最小、最大值）。

p13_BitwiseOperation：按位与、按位或、按位异或运算。

p14_UseStack：使用堆栈。

p15_PartialRun：部分运行。

p16_ModelSave：保存模型。（未实现）

p17_TFCoreTest：TFCore测试。

p18_TFBufferTest：TFBuffer测试。

p19_TFDataTypeTest：TFDataType测试。

p20_ComparisonOperators：比较运算符。

p22_ConditionalOperators：条件运算符。

示例

TensorflowSharp的用法还是很简单的

// 创建图
var g = new TFGraph();
// 定义常量
var a = g.Const(2);
var b = g.Const(3);
// 加法和乘法运算
var add = g.Add(a, b);
var mul = g.Mul(a, b);
// 创建会话
var sess = new TFSession(g);
// 计算加法
var result1 = sess.GetRunner().Run(add).GetValue();
Console.WriteLine("a+b={0}", result1);
// 计算乘法
var result2 = sess.GetRunner().Run(mul).GetValue();
Console.WriteLine("a*b={0}", result2);
// 关闭会话
sess.CloseSession();

执行后输出结果

a+b=5
a*b=6

注意事项

1. 国内目前无法访问Tensorflow官网，但是可以访问谷歌提供的Tensorflow官网镜像。

2. 国内使用NuGet安装TensorflowSharp很容易失败，可以直接从Nuget官网下载，然后改后缀名zip，解压后手工安装。

3. TensorflowSharp项目使用的.net版本必须高于4.6.1，本教程使用的版本是4.7.0，可以在属性选项卡中设置。

4. TensorflowSharp项目必须使用64位CPU，需要在属性选项卡生成中，去掉首选32位的勾选。

5. 本教程需要在根目录新建Libs文件夹，请将第二步解压出来的TensorFlowSharp.dll放在该文件夹；另外运行示例还需要把libtensorflow.dll复制到每个项目的bin/Debug目录。如果提示找不到Tensorflow命名空间，请重新添加引用。

6. 最新版libtensorflow.dll下载：http://ci.tensorflow.org/view/Nightly/job/nightly-libtensorflow-windows/lastSuccessfulBuild/artifact/lib_package/libtensorflow-cpu-windows-x86_64.zip

网站

• Tensorflow官网：http://www.tensorflow.org

• Google Tensorflow镜像：https://tensorflow.google.cn/

• Tensorflow开源项目：https://github.com/tensorflow/tensorflow

• TensorflowSharp开源项目：https://github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp

• TensorflowSharp NuGet主页：https://www.nuget.org/packages/TensorFlowSharp/

• Tensorflow中文社区：http://www.tensorfly.cn/