怎樣學習GO語言？

golang學習比較簡單，不過任何一門語言都不是孤立存在的，在這里簡要說明一下golang開發(fā)的學習路線

創(chuàng)新互聯(lián)建站長期為數(shù)千家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團隊從業(yè)經(jīng)驗10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對不同對象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺，與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為宜陽企業(yè)提供專業(yè)的網(wǎng)站設(shè)計制作、成都網(wǎng)站制作，宜陽網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十多年豐富建站經(jīng)驗和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

1.golang基礎(chǔ)，包括go語言安裝，go語言語法，流程控制語句，函數(shù)，方法，面向?qū)ο蟾拍?，網(wǎng)絡(luò)編程，并發(fā)編程等

2.golang開發(fā)框架，包括beego，gin,Iris，Echo等

3.微服務(wù)開發(fā)

4.深入的話還可以學習算法部分。如果要接觸區(qū)塊鏈相關(guān)技術(shù)的話，還需要學習區(qū)塊鏈的加密算法等相關(guān)知識

5.如果要結(jié)合go實現(xiàn)應(yīng)用的話，肯定離不開各種數(shù)據(jù)庫，比如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫oracle、mysql，或者各類非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等等

6.如果需要開發(fā)界面的話，還需要學習網(wǎng)頁編程如html,javascript,vue,elementUI,bootstrap等網(wǎng)頁開發(fā)技術(shù)和框架。

7.在以上學習的基礎(chǔ)上還可以向架構(gòu)方面深入學習。

鏈喬教育在線祝您學有所成。

2019年十大最佳深度學習框架

作者 | Python語音識別

來源 | 濤哥聊Python

雖然我們大多數(shù)人都驚嘆為什么DL這么好？在使用大量數(shù)據(jù)進行訓練時，它在準確性方面非常出色。近幾年隨著深度學習算法的發(fā)展，出現(xiàn)了很多深度學習的框架，這些框架各有所長，各具特色。下面將為大家介紹2019年最受歡迎的十大深度學習框架。

TensorFlow

谷歌的Tensorflow可以說是當今最受歡迎的深度學習框架。Gmail，Uber，Airbnb，Nvidia以及其他許多知名品牌都在使用。TF是目前深度學習的主流框架，Tensorflow主要特性：

TensorFlow支持python、JavaScript、C ++、Java和Go，C＃和Julia等多種編程語言。 TF不僅擁有強大的計算集群，還可以在iOS和Android等移動平臺上運行模型。 TF編程入門難度較大。初學者需要仔細考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，正確評估輸入和輸出數(shù)據(jù)的維度和數(shù)量。 TF使用靜態(tài)計算圖進行操作 。也就是說我們需要先定義圖形，然后運行計算，如果我們需要對架構(gòu)進行更改，我們會重新訓練模型。選擇這樣的方法是為了提高效率，但是許多現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具能夠在學習過程中考慮改進而不會顯著降低學習速度。在這方面，TensorFlow的主要競爭對手是PyTorch 。

TensorFlow優(yōu)點：

它非常適合創(chuàng)建和試驗深度學習架構(gòu)，便于數(shù)據(jù)集成，如輸入圖形，SQL表和圖像。 它得到谷歌的支持，這就說明該模型短期內(nèi)不會被拋棄，因此值得投入時間來學習它。 PyTorch

Tensorflow之后用于深度學習的主要框架是PyTorch。PyTorch框架是Facebook開發(fā)的，已被Twitter和Salesforce等公司使用。

PyTorch基本特性：

與TensorFlow不同，PyTorch庫使用動態(tài)更新的圖形進行操作 。這意味著它可以在流程中更改體系結(jié)構(gòu)。 在PyTorch中，您可以使用標準調(diào)試器 ，例如pdb或PyCharm。

PyTorch優(yōu)點：

訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程簡單明了。同時，PyTorch支持數(shù)據(jù)并行和分布式學習模型，并且還包含許多預(yù)先訓練的模型。 PyTorch更適合小型項目和原型設(shè)計。 Sonnet

Sonnet深度學習框架是建立在TensorFlow的基礎(chǔ)之上。它是DeepMind用于創(chuàng)建具有復雜架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Sonnet基本特性：

面向?qū)ο蟮膸?，在開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）或其他機器學習（ML）算法時更加抽象。 Sonnet的想法是構(gòu)造對應(yīng)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定部分的主要Python對象。此外，這些對象獨立地連接到計算TensorFlow圖。分離創(chuàng)建對象并將其與圖形相關(guān)聯(lián)的過程簡化了高級體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計。

Sonnet優(yōu)點：

Sonnet的主要優(yōu)點是可以使用它來重現(xiàn)DeepMind論文中展示的研究，比Keras更容易，因為DeepMind論文模型就是使用Sonnet搭建的。 Keras

Keras是一個機器學習框架，如果您擁有大量數(shù)據(jù)和/或你想快速入門深度學習，那么Keras將非常適合學習。Keras是TensorFlow高級集成APi，可以非常方便的和TensorFlow進行融合。這是我強烈推薦學習的一個庫。

Keras基本特性：

除了Tensorflow之外，Keras還是其他流行的庫（如Theano和CNTK）的高級API。 在Keras中更容易創(chuàng)建大規(guī)模的深度學習模型，但Keras框架環(huán)境配置比其他底層框架要復雜一些。

Keras優(yōu)點：

對于剛剛?cè)腴T的人來說，Keras是最好的深度學習框架。它是學習和原型化簡單概念的理想選擇，可以理解各種模型和學習過程的本質(zhì)。 Keras是一個簡潔的API。 可以快速幫助您創(chuàng)建應(yīng)用程序。 Keras中代碼更加可讀和簡潔。 Keras模型序列化/反序列化API，回調(diào)和使用Python生成器的數(shù)據(jù)流非常成熟。

順便說一下TensorFlow和Keras的對比：

PS：Tensorflow處于底層框架：這和MXNet，Theano和PyTorch等框架一樣。包括實現(xiàn)諸如廣義矩陣 - 矩陣乘法和諸如卷積運算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原語之類的數(shù)學運算。

Keras處于高度集成框架。雖然更容易創(chuàng)建模型，但是面對復雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時可能不如TensorFlow。

MXNet

MXNet是一種高度可擴展的深度學習工具，可用于各種設(shè)備。雖然與TensorFlow相比，它似乎沒有被廣泛使用，但MXNet的增長可能會因為成為一個Apache項目而得到提升。

MXNet基本特性：

該框架支持多種語言，如C ++，Python，R，Julia，JavaScript，Scala，Go，甚至Perl。 可以在多個GPU和許多機器上非常有效地并行計算。

MXNet優(yōu)點：

支持多個GPU（具有優(yōu)化的計算和快速上下文切換） 清晰且易于維護的代碼（Python，R，Scala和其他API） 快速解決問題的能力（對于像我這樣的深度學習新手至關(guān)重要）

雖然它不像TF那么受歡迎，但MXNet具有詳細的文檔并且易于使用，能夠在命令式和符號式編程風格之間進行選擇，使其成為初學者和經(jīng)驗豐富的工程師的理想選擇。

GLUON

Gluon是一個更好的深度學習框架，可以用來創(chuàng)建復雜的模型。GLUON基本特性：

Gluon的特殊性是具有一個靈活的界面，簡化了原型設(shè)計，構(gòu)建和培訓深度學習模型，而不會犧牲學習速度。 Gluon基于MXNet，提供簡單的API，簡化深度學習模型的創(chuàng)建。 與PyTorch類似，Gluon框架支持使用動態(tài)圖表 ，將其與高性能MXNet相結(jié)合。從這個角度來看，Gluon看起來像是分布式計算的Keras非常有趣的替代品。

GLUON優(yōu)點：

在Gluon中，您可以使用簡單，清晰和簡潔的代碼定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 它將訓練算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合在一起，從而在不犧牲性能的情況下提供開發(fā)過程的靈活性。 Gluon可以定義動態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這意味著它們可以動態(tài)構(gòu)建，使用任何結(jié)構(gòu)，并使用Python的任何本機控制流。 SWIFT

當你聽到Swift時，您可能會考慮iOS或MacOS的應(yīng)用程序開發(fā)。但是如果你正在學習深度學習，那么你一定聽說過Swens for Tensorflow。通過直接與通用編程語言集成，Swift for TensorFlow可以以前所未有的方式表達更強大的算法。SWIFT基本特性：

可以輕松獲得可微分的自定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 下一代API 。通過實踐和研究獲得的新API更易于使用且更強大。 在TensorFlow的基礎(chǔ)上 ，Swift API為您提供對所有底層TensorFlow運算符的直接調(diào)用。 基于Jupyter、LLDB或者Swift in Colab的編程工具提高了您的工作效率。

SWIFT優(yōu)點：

如果動態(tài)語言不適合您的任務(wù)，那么這將是一個很好的選擇。當你訓練運行了幾個小時，然后你的程序遇到類型錯誤，那么使用Swift，一種靜態(tài)類型語言。您將看到代碼錯誤的地方。 Chainer

直到CMU的DyNet和Facebook的PyTorch出現(xiàn)之前，Chainer是動態(tài)計算圖或網(wǎng)絡(luò)的領(lǐng)先神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，它允許輸入數(shù)據(jù)長度不一致。chainer基本特性：

Chainer代碼是在Numpy和CuPy庫的基礎(chǔ)之上用純Python編寫的， Chainer是第一個使用動態(tài)架構(gòu)模型的框架。

Chainer優(yōu)點：

通過自己的基準測試，Chainer明顯比其他面向Python的框架更快，TensorFlow是包含MxNet和CNTK的測試組中最慢的。 比TensorFlow更好的GPU和GPU數(shù)據(jù)中心性能。最近Chainer成為GPU數(shù)據(jù)中心性能的全球冠軍。 DL4J

那些使用Java或Scala的人應(yīng)該注意DL4J（Deep Learning for Java的簡稱）。DL4J的基本特性：

DL4J中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練通過簇的迭代并行計算。 該過程由Hadoop和Spark架構(gòu)支持。 使用Java允許您在Android設(shè)備的程序開發(fā)周期中使用。

DL4J優(yōu)點：

如果您正在尋找一個良好的Java深度學習框架，這會是一個非常好的平臺。 ONNX

ONNX項目誕生于微軟和Facebook，旨在尋找深度學習模型呈現(xiàn)的開放格式。ONNX簡化了在人工智能的不同工作方式之間傳遞模型的過程。因此ONNX具有各種深度學習框架的優(yōu)點。

ONNX基本特性：

ONNX使模型能夠在一個框架中進行訓練并轉(zhuǎn)移到另一個框架中進行推理。ONNX模型目前在Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch中得到支持，并且還有許多其他常見框架和庫的連接器。

ONNX優(yōu)點：

對于PyTorch開發(fā)人員來說，ONNX是一個好的選擇。但是對于那些喜歡TensorFlow的人來說，Keras等可能好一點。 總結(jié)

那么您應(yīng)該使用哪種深度學習框架？下面是幾點建議：

如果你剛剛開始學習，那么最好的選擇是Keras 。 出于研究目的，請選擇PyTorch 。 對于生產(chǎn)，您需要關(guān)注環(huán)境。因此對于Google Cloud，最好的選擇是TensorFlow ，適用于AWS - MXNet和Gluon 。 Android開發(fā)人員應(yīng)該關(guān)注D4LJ ，對于iOS來說， Core ML會破壞類似的任務(wù)范圍。 最后， ONNX將幫助解決不同框架之間的交互問題。

go語言可以做什么

1、服務(wù)器編程：以前你如果使用C或者C++做的那些事情，用Go來做很合適，例如處理日志、數(shù)據(jù)打包、虛擬機處理、文件系統(tǒng)等。

2、分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫代理器、中間件：例如Etcd。

3、網(wǎng)絡(luò)編程：這一塊目前應(yīng)用最廣，包括Web應(yīng)用、API應(yīng)用、下載應(yīng)用，而且Go內(nèi)置的net/http包基本上把我們平常用到的網(wǎng)絡(luò)功能都實現(xiàn)了。

4、開發(fā)云平臺：目前國外很多云平臺在采用Go開發(fā)，我們所熟知的七牛云、華為云等等都有使用Go進行開發(fā)并且開源的成型的產(chǎn)品。

5、區(qū)塊鏈：目前有一種說法，技術(shù)從業(yè)人員把Go語言稱作為區(qū)塊鏈行業(yè)的開發(fā)語言。如果大家學習區(qū)塊鏈技術(shù)的話，就會發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在有很多很多的區(qū)塊鏈的系統(tǒng)和應(yīng)用都是采用Go進行開發(fā)的，比如ehtereum是目前知名度最大的公鏈，再比如fabric是目前最知名的聯(lián)盟鏈，兩者都有g(shù)o語言的版本，且go-ehtereum還是以太坊官方推薦的版本。

自1.0版發(fā)布以來，go語言引起了眾多開發(fā)者的關(guān)注，并得到了廣泛的應(yīng)用。go語言簡單、高效、并發(fā)的特點吸引了許多傳統(tǒng)的語言開發(fā)人員，其數(shù)量也在不斷增加。

使用 Go 語言開發(fā)的開源項目非常多。早期的 Go 語言開源項目只是通過 Go 語言與傳統(tǒng)項目進行C語言庫綁定實現(xiàn)，例如 Qt、Sqlite 等。

后期的很多項目都使用 Go 語言進行重新原生實現(xiàn)，這個過程相對于其他語言要簡單一些，這也促成了大量使用 Go 語言原生開發(fā)項目的出現(xiàn)。

網(wǎng)頁題目：go語言機器學習框架 go語言主流框架
本文URL：http://chinadenli.net/article48/dogecep.html

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