TensorFlowSharp入门指南：在.NET中使用TensorFlow

荣铖澜Ward

于 2025-06-12 09:10:23 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00381/article/details/148602328

TensorFlowSharp入门指南：在.NET中使用TensorFlow

TensorFlowSharp TensorFlow API for .NET languages 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorFlowSharp

TensorFlowSharp是一个强大的.NET API，它允许开发者在C#和F#等.NET语言中调用TensorFlow的功能。本文将详细介绍如何开始使用TensorFlowSharp，包括安装、平台支持以及基础用法。

什么是TensorFlowSharp

TensorFlowSharp是TensorFlow的.NET绑定，它通过调用原生TensorFlow运行时来提供机器学习功能。这个库特别适合以下场景：

在.NET应用中加载和使用Python训练的模型
在.NET生态系统中实现机器学习功能
为现有.NET应用添加AI能力

平台支持情况

TensorFlowSharp提供了开箱即用的支持：

Windows (x64)
Mac (x64)
Linux (x64)

对于其他平台，你需要手动下载对应的TensorFlow动态库，并将其与TensorFlowSharp.dll放在同一目录下。

目前版本(1.5及以下)主要支持.NET Framework和Mono运行时。.NET Core的支持正在开发中。

安装TensorFlowSharp

安装TensorFlowSharp最简单的方式是通过NuGet包管理器：

在Visual Studio中，右键项目选择"管理NuGet程序包"
搜索"TensorFlowSharp"并安装
或者使用命令行：nuget install TensorFlowSharp

基础使用模式

TensorFlowSharp的设计理念与Java和Go绑定类似，采用显式的图和会话机制。典型使用流程如下：

创建计算图(TFGraph)
在图中定义操作
创建会话(TFSession)
使用会话运行器执行计算

加载预训练模型示例

using(var graph = new TFGraph())
{
    // 加载预训练模型
    graph.Import(File.ReadAllBytes("MySavedModel"));
    
    // 创建会话
    var session = new TFSession(graph);
    var runner = session.GetRunner();
    
    // 设置输入
    runner.AddInput(graph["input"][0], inputTensor);
    
    // 指定输出节点
    runner.Fetch(graph["output"][0]);

    // 执行计算
    var output = runner.Run();

    // 获取结果
    TFTensor result = output[0];
}

基础运算示例

下面是一个简单的加法运算示例，展示了如何直接使用TensorFlowSharp进行基础计算：

using (var session = new TFSession())
{
    var graph = session.Graph;

    // 定义常量
    var a = graph.Const(2);
    var b = graph.Const(3);
    Console.WriteLine("a=2 b=3");

    // 加法运算
    var addingResults = session.GetRunner().Run(graph.Add(a, b));
    var addingResultValue = addingResults.GetValue();
    Console.WriteLine($"a+b={addingResultValue}");

    // 乘法运算
    var multiplyResults = session.GetRunner().Run(graph.Mul(a, b));
    var multiplyResultValue = multiplyResults.GetValue();
    Console.WriteLine($"a*b={multiplyResultValue}");
}

F#脚本示例

F#开发者可以使用脚本方式交互式地使用TensorFlowSharp：

open System
open TensorFlow

module BasicOperations = 
    let session = new TFSession()
    let graph = session.Graph

    let a = graph.Const(new TFTensor(2))
    let b = graph.Const(new TFTensor(3))
    Console.WriteLine("a=2 b=3")

    // 加法
    let addingResults = session.GetRunner().Run(graph.Add(a, b))
    let addingResultValue = addingResults.GetValue()
    Console.WriteLine($"a+b={addingResultValue}")

    // 乘法
    let multiplyResults = session.GetRunner().Run(graph.Mul(a, b))
    let multiplyResultValue = multiplyResults.GetValue()
    Console.WriteLine($"a*b={multiplyResultValue}")