已經(jīng)有好多程序員都把Go語言描述為是一種所見即所得(WYSIWYG)的編程語言。這是說，代碼要做的事和它在字面上表達(dá)的意思是完全一致的。 在這些新語言中，包含D，Go，Rust和Vala語言，Go曾一度出現(xiàn)在TIOBE的排行榜上面。與其他新語言相比，Go的魅力明顯要大很多。Go的成熟特征會得到許多開發(fā)者的欣賞，而不僅僅是因為其夸大其詞的曝光度。下面我們來一起探討一下谷歌開發(fā)的Go語言以及談?wù)凣o為什么會吸引眾多開發(fā)者： 快速簡單的編譯 Go編譯速度很快，如此快速的編譯使它很容易作為腳本語言使用。關(guān)于編譯速度快主要有以下幾個原因：首先，Go不使用頭文件；其次如果一個模塊是依賴A的，這反過來又取決于B，在A里面的需求改變只需重新編譯原始模塊和與A相依賴的地方；最后，對象模塊里面包含了足夠的依賴關(guān)系信息，所以編譯器不需要重新創(chuàng)建文件。你只需要簡單地編譯主模塊，項目中需要的其他部分就會自動編譯，很酷，是不是？ 通過返回數(shù)值列表來處理錯誤信息 目前，在本地語言里面處理錯誤的方式主要有兩種：直接返回代碼或者拋異常。這兩種都不是最理想的處理方式。其中返回代碼是非常令人沮喪的，因為返回的錯誤代碼經(jīng)常與從函數(shù)中返回的數(shù)據(jù)相沖突。Go允許函數(shù)返回多個值來解決這個問題。這個從函數(shù)里面返回的值，可以用來檢查定義的類型是否正確并且可以隨時隨地對函數(shù)的返回值進(jìn)行檢查。如果你對錯誤值不關(guān)心，你可以不必檢查。在這兩種情況下，常規(guī)的返回值都是可用的。 簡化的成分（優(yōu)先于繼承） 通過使用接口，類型是有資格成為對象中一員的，就像Java指定行為一樣。例如在標(biāo)準(zhǔn)庫里面的IO包，定義一個Writer來指定一個方法，一個Writer函數(shù)，其中輸入?yún)?shù)是字節(jié)數(shù)組并且返回整數(shù)類型值或者錯誤類型。任何類型實現(xiàn)一個帶有相同簽名的Writer方法是對IO的完全實現(xiàn)，Writer接口。這種是解耦代碼而不是優(yōu)雅。它還簡化了模擬對象來進(jìn)行單元測試。例如你想在數(shù)據(jù)庫對象中測試一個方法，在標(biāo)準(zhǔn)語言中，你通常需要創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)庫對象，并且需要進(jìn)行大量的初始化和協(xié)議來模擬對象。在Go里面，如果該方法需要實現(xiàn)一個接口，你可以創(chuàng)建任何對該接口有用的對象，所以，你創(chuàng)建了MockDatabase，這是很小的對象，只實現(xiàn)了幾個需要運行和模擬的接口——沒有構(gòu)造函數(shù)，沒有附件功能，只是一些方法。 簡化的并發(fā)性 相對于其他語言，并發(fā)性在Go里面顯得更加容易。把‘go’關(guān)鍵字放在任意函數(shù)前面然后那個函數(shù)就會在其go-routine自動運行（一個很輕的線程）。go-routines是通過通道進(jìn)行交流并且基本上封鎖了所有的隊列消息。普通工具對相互排斥是有用，但是Go通過使用通道來踢掉并發(fā)性任務(wù)和坐標(biāo)更加容易。 優(yōu)秀的錯誤消息 所有與Go相似的語言，自身作出的診斷都是無法與Go相媲美的。例如，一個死鎖程序，在Go運行時會通知你目前哪個線程導(dǎo)致了這種死鎖。編譯的錯誤信息是非常詳細(xì)全面和有用的。 其他 這里還有許多其他吸引人的地方，下面就一概而過的介紹一下，比如高階函數(shù)、垃圾回收、哈希映射和可擴(kuò)展的數(shù)組內(nèi)置語言（部分語言語法，而不是作為一個庫）等等。 當(dāng)然，Go并不是完美無瑕。在工具方面還有些不成熟的地方和用戶社區(qū)較小等，但是隨著谷歌語言的不斷發(fā)展，肯定會有整治措施出來。盡管許多語言，尤其是D、Rust和Vala旨在簡化C++并且對其進(jìn)行簡化，但它們給人的感覺仍是“C++看上去要更好”。
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【Go語言的優(yōu)勢】
可直接編譯成機(jī)器碼，不依賴其他庫，glibc的版本有一定要求，部署就是扔一個文件上去就完成了。
靜態(tài)類型語言，但是有動態(tài)語言的感覺，靜態(tài)類型的語言就是可以在編譯的時候檢查出來隱藏的大多數(shù)問題，動態(tài)語言的感覺就是有很多的包可以使用，寫起來的效率很高。
語言層面支持并發(fā)，這個就是Go最大的特色，天生的支持并發(fā)，我曾經(jīng)說過一句話，天生的基因和整容是有區(qū)別的，大家一樣美麗，但是你喜歡整容的還是天生基因的美麗呢？Go就是基因里面支持的并發(fā)，可以充分的利用多核，很容易的使用并發(fā)。
內(nèi)置runtime，支持垃圾回收，這屬于動態(tài)語言的特性之一吧，雖然目前來說GC不算完美，但是足以應(yīng)付我們所能遇到的大多數(shù)情況，特別是Go1.1之后的GC。
簡單易學(xué)，Go語言的作者都有C的基因，那么Go自然而然就有了C的基因，那么Go關(guān)鍵字是25個，但是表達(dá)能力很強大，幾乎支持大多數(shù)你在其他語言見過的特性：繼承、重載、對象等。
豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫，Go目前已經(jīng)內(nèi)置了大量的庫，特別是網(wǎng)絡(luò)庫非常強大，我最愛的也是這部分。
內(nèi)置強大的工具，Go語言里面內(nèi)置了很多工具鏈，最好的應(yīng)該是gofmt工具，自動化格式化代碼，能夠讓團(tuán)隊review變得如此的簡單，代碼格式一模一樣，想不一樣都很困難。
跨編譯，如果你寫的Go代碼不包含cgo，那么就可以做到window系統(tǒng)編譯linux的應(yīng)用，如何做到的呢？Go引用了plan9的代碼，這就是不依賴系統(tǒng)的信息。
內(nèi)嵌C支持，前面說了作者是C的作者，所以Go里面也可以直接包含c代碼，利用現(xiàn)有的豐富的C庫。
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(jìn)行訓(xùn)練時，它在準(zhǔn)確性方面非常出色。近幾年隨著深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，出現(xiàn)了很多深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)框架。
TensorFlow
谷歌的Tensorflow可以說是當(dāng)今最受歡迎的深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)者需要仔細(xì)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(jìn)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(jìn)行更改，我們會重新訓(xùn)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(xué)習(xí)過程中考慮改進(jìn)而不會顯著降低學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)它。 PyTorch
Tensorflow之后用于深度學(xué)習(xí)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(jìn)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(biāo)準(zhǔn)調(diào)試器 ，例如pdb或PyCharm。
PyTorch優(yōu)點：
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程簡單明了。同時，PyTorch支持?jǐn)?shù)據(jù)并行和分布式學(xué)習(xí)模型，并且還包含許多預(yù)先訓(xùn)練的模型。 PyTorch更適合小型項目和原型設(shè)計。 Sonnet
Sonnet深度學(xué)習(xí)框架是建立在TensorFlow的基礎(chǔ)之上。它是DeepMind用于創(chuàng)建具有復(fù)雜架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
Sonnet基本特性：
面向?qū)ο蟮膸欤陂_發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）或其他機(jī)器學(xué)習(xí)（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(jī)器學(xué)習(xí)框架，如果您擁有大量數(shù)據(jù)和/或你想快速入門深度學(xué)習(xí)，那么Keras將非常適合學(xué)習(xí)。Keras是TensorFlow高級集成APi，可以非常方便的和TensorFlow進(jìn)行融合。這是我強烈推薦學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)模型，但Keras框架環(huán)境配置比其他底層框架要復(fù)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(xué)習(xí)框架。它是學(xué)習(xí)和原型化簡單概念的理想選擇，可以理解各種模型和學(xué)習(xí)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(xué)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(fù)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(kuò)展的深度學(xué)習(xí)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(jī)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(hù)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(xué)習(xí)新手至關(guān)重要）
雖然它不像TF那么受歡迎，但MXNet具有詳細(xì)的文檔并且易于使用，能夠在命令式和符號式編程風(fēng)格之間進(jìn)行選擇，使其成為初學(xué)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(xué)習(xí)框架，可以用來創(chuàng)建復(fù)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(xùn)深度學(xué)習(xí)模型，而不會犧牲學(xué)習(xí)速度。 Gluon基于MXNet，提供簡單的API，簡化深度學(xué)習(xí)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(xùn)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(jī)控制流。 SWIFT
當(dāng)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(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，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(dá)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(dāng)你訓(xùn)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(zhǔn)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(xùn)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)框架的優(yōu)點。
ONNX基本特性：
ONNX使模型能夠在一個框架中進(jìn)行訓(xùn)練并轉(zhuǎn)移到另一個框架中進(jìn)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(xué)習(xí)框架？下面是幾點建議：
如果你剛剛開始學(xué)習(xí)，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。
golang學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)路線
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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上還可以向架構(gòu)方面深入學(xué)習(xí)。
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將深度學(xué)習(xí)模型部署為exe需要工具主要包括生產(chǎn)環(huán)境下PyTorch模型轉(zhuǎn)換、PyTorch模型轉(zhuǎn)為C++模型、生產(chǎn)環(huán)境下TensorFlow模型轉(zhuǎn)換、生產(chǎn)環(huán)境下Keras模型轉(zhuǎn)換、生產(chǎn)環(huán)境下MXNet模型轉(zhuǎn)換、基于Go語言的機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署、通用深度學(xué)習(xí)模型部署工具箱、前端UI設(shè)計資源、移動端和嵌入式模型部署、后端開發(fā)部分、基于Python的代碼優(yōu)化和加速等。
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