TensorFlow.NET介绍

一、TensorFlow.Net特性

• TensorFlow.Net（TF.NET）是SciSharp Stack开源社区团队的贡献，它为TensorFlow提供了.NET Standard Binding，旨在用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的使命是打造一个完全属于.NET开发人员的机器学习平台。对于C#开发人员来说，TensorFlow.Net是一个零学习成本的机器学习平台，该平台集成了大量的API和底层封装，力图使TensorFlow的Python代码风格和编程习惯无缝移植到.NET平台。

二、TensorFlow.Net开源库结构

• SCiSharp Stack的机器学习工具库和微软官方的库最大的区别是：SciSharp Stack库中所有库的语法都最大限度的按照Python生态的习惯实现。有了Scisharp Stack 相当于有了Typed-Python(强类型Python)，这样做的目的是让.Net开发者花最小的成本去学习并运用机器学习知识。SciSharp Stack目前包含流行的项目：BotSharp(AI机器人平台框架)、NumSharp(数值计算库)、TensorFlow.NET(深度学习库)、Pandas.NET(数据处理库)、SharpCVC(图形图像处理库)，可以完全脱离Python环境使用，目前已经被微软ML.NET官方的底层算法集成，并被谷歌写入TensorFlow官网教程推荐给全球开发者使用。TensorFlow.NET深受官大.NET深度学习开发者喜爱，截止2022年12月，GitHub上的SciSharp/TensorFlow.NET项目Star超过2000个，NuGet上的总下载量突破100W次。
• SciSharp 产品结构

  • 如图：
    

    如图所示为SCiSharp结构，可以看到其涵盖了大部分的机器学习领域，包括底层机制机器学习工具、图形处理工具、自然语言语义和高层应用API等。

  • 微软ML.NET 底层集成算法

    • 微软自动机器学习云端平台ML.NET底层集成了TensorFlow.NET，微软ML.NET结构如图：
      

  • 谷歌官方推荐.NET开发者使用

    • 官方网站地址
      • http://www.tensorflow.org/