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 tfimport numpy as np# Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3x_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TensorFlowSharp
GitHub: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：
TensorFlow C# image recognition
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：
这里需要注意的是由于需要下载初始Graph和标签，而且是google的站点，所以得使用一些特殊手段。
最终我随便下载了几张图放到bin\Debug\img
然后运行程序，首先确保bin\Debug\tmp文件夹下有tensorflow_inception_graph.pb及imagenet_comp_graph_label_strings.txt。
人工智能的魅力非常大，本文只是一个入门，复制上面的代码，你没法训练模型等等操作。