TensorFlow.NET机器学习入门【1】开发环境与类型简介

本文介绍TensorFlow.NET基本开发环境。

项目开发环境为Visual Studio 2019 + .Net 5

创建新项目后首先通过Nuget引入相关包：

 SciSharp.TensorFlow.Redist是Google提供的TensorFlow开发库，是采用C语言开发的动态链接库（DLL）；

TensorFlow.NET采用C#语言对C语言的库进行封装，提供.NET调用接口；

TensorFlow.Keras是一个高级工具类，对建模和训练过程进行封装，提供简便接口。

 通过下列语句对库进行引用：

using Tensorflow;

using Tensorflow.NumPy;

using static Tensorflow.Binding;

using static Tensorflow.KerasApi;

下面展示一些TensorFlow.NET的基本类型操作：

上述代码基本都比较简单，基本一看就能懂，有几处需要解释一下：

1、平常我们在生成随机数时，一般都是平均分布，但机器学习的数据更多趋向正态分布，所以采用normal生成随机数，mean表示中心点，stddev表示分布范围；

2、从表面看tf的框架似乎提供了一套可以进行矩阵运算的Math库，但实际并非如此，tf框架的核心是可以计算运算的梯度，这个问题我们后面再讲；

3、tf有两个版本，V1版和V2版本，如果要使用V1版本语法，需要在代码之前加一句：tf.compat.v1.disable_eager_execution();

     相对的，V2版本为：tf.enable_eager_execution();由于默认为V2版本，所以这行代码可以省略不写。

    本系列的所有代码均采用V2版本。官方提供的样例里有大量V1版本代码，有一些V2版没有提供的功能，可能不得不采用V1版代码实现。

【参考资料】

TensorFlow教程：TensorFlow快速入门教程

【项目源码】

 Git: https://gitee.com/seabluescn/tf_not.git

项目名称：SayHello

目录：TensorFlow.NET机器学习入门系列目录

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