Golang 的AI 框架库

1. Gorgonia

• 特点: 类似于 TensorFlow 的 Go 深度学习框架，支持自动微分和计算图。

• 适用场景:

• 神经网络。

• 机器学习任务。

• 功能:

• 支持张量计算。

• 自动梯度计算。

• GPU 支持。

• 安装:

go get -u gorgonia.org/gorgonia

• 官网: https://gorgonia.org/

2. Gonum

• 特点: 强大的数值计算库，适用于数学和科学计算。

• 适用场景:

• 数据分析和预处理。

• 数值优化。

• 功能:

• 矩阵和向量运算。

• 统计学和随机数生成。

• 插值和拟合。

• 安装:

go get -u gonum.org/v1/gonum/...

• 官网: Gonum

3. GoML

• 特点: 简单易用的机器学习库，支持常见算法。

• 适用场景:

• 分类、回归。

• K-means 聚类。

• 安装:

go get -u github.com/cdipaolo/goml

• GitHub: https://github.com/cdipaolo/goml

4. TensorFlow for Go

• 特点: TensorFlow 的 Go 绑定，适合加载和运行预训练模型。

• 适用场景:

• 部署深度学习模型。

• 推理任务。

• 安装:

go get github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go

5. Fuego

• 特点: 用于强化学习的 Go 库。

• 适用场景:

• 游戏 AI。

• 强化学习实验。

• GitHub: https://github.com/schollz/fuego

6. EvoGo (EAopt)

• 特点: 进化算法框架，用于解决优化问题。

• 适用场景:

• 遗传算法。

• 复杂优化问题。

• GitHub: https://github.com/MaxHalford/eaopt

7. go-deep

• 特点: 用于深度学习的简单库，支持前馈神经网络。

• 适用场景:

• 基础深度学习任务。

• 简单神经网络实现。

• 安装:

go get -u github.com/patrikeh/go-deep

8. Emergent

• 特点: 基于生物学原理的 AI 模拟框架。

• 适用场景:

• 神经网络仿真。

• 生物启发计算。

• 官网: https://github.com/emer/emergent

9. MLGO

• 特点: 集成多种机器学习算法的库。

• 适用场景:

• 快速构建机器学习模型。

• 监督学习和无监督学习。

• GitHub: https://github.com/nikolaydubina/mlgo

10. GoLearn

• 特点: 知名的机器学习库，类似于 Python 的 scikit-learn。

• 适用场景:

• 常见的机器学习算法。

• 数据集加载和预处理。

• 安装:

go get -u github.com/sjwhitworth/golearn

• GitHub: https://github.com/sjwhitworth/golearn