用 C# 实现完整的 Tensorflow API,允许 .NET 开发人员使用跨平台的 .NET Standard 框架开 发、训练和部署机器学习模型
TensorFlow.NET为.NET Standard框架提供了TensorFlow绑定,使.NET开发者能够使用C#或F#进行机器学习模型的开发、训练和部署。项目内置Keras高级接口,支持将Python代码无缝移植到.NET环境,适用于Windows、Linux和MacOS系统,并支持CPU和GPU版本。
TensorFlow.NET (简称 TF.NET) 是一个 .NET Standard 的绑定库,旨在在 C# 中实现完整的 TensorFlow API。这为 .NET 开发者提供了一种跨平台的框架,可以用来开发、训练和部署机器学习模型。TensorFlow.NET 还内置了一个高层接口 Keras,并作为独立包发布,称为 TensorFlow.Keras。
SciSharp 堆栈的使命是将流行的数据科学技术引入 .NET 世界,为 .NET 开发者提供一个强大的机器学习工具集。通过尽量保持 API 相似,开发者可以快速从现有的 TensorFlow 代码切换到 C# 或 F#,几乎零学习成本。
与其他项目相比,比如 TensorFlowSharp 仅提供低级别的 C++ API,需要依赖 Python 创建的模型,而 TensorFlow.NET 可以用纯 C# 和 F# 构建训练和推理流水线。此外,TensorFlow.NET 提供了 TensorFlow.Keras 的绑定,方便将 Python 代码转移到 .NET 上。
ML.NET 也使用 TensorFlow.NET 作为其训练和推理模型的后端之一,这提供了更好的 .NET 集成。
用户可以在 NuGet 管理器中搜索相关包名,也可以使用下面的命令:
PM> Install-Package TensorFlow.NET
PM> Install-Package TensorFlow.Keras
Eager
模式下的线性回归代码展示了如何使用 TensorFlow.NET 进行简单的线性回归,类似于 Python 的编程风格。
Keras
函数式 API 中的简化 ResNet展示了如何使用 Keras 的功能 API 构建一个简化的 ResNet 模型,并使用 TensorFlow.NET 编译和训练。
表格展示了 TensorFlow.NET 不同版本与 TensorFlow 原生版本及 CUDA 的对应关系,比如 tf.net 0.10x 对应 tf native 2.10。
如果你对机器学习领域的热门项目感兴趣,欢迎为 TensorFlow.NET 做出贡献。无论是小的改进还是大的补充,我们对所有贡献表示感谢。可以通过以下方式参与:
调试失败的单元测试可以在 C# 或 F# 和对应的 Python 中同时进行逐步调试,找出执行流程不同或变更的值。良好的 Python IDE,例如 PyCharm,可以让你逐步进入 TensorFlow 库代码进行调试。
加入我们的 Discord 或 Gitter 聊天群,与社区交流。此外,您可以通过 Twitter、Facebook、Medium 和 LinkedIn 等平台追踪我们的最新动态。TensorFlow.NET 是 SciSharp 堆栈的一部分。
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